10个月融资超10亿元，他们给机器人安装“大脑”

无人叉车工作现场。

■本报记者 沈春蕾

10个月融资超10亿元。

在具身智能赛道，北京星源智机器人科技有限公司（以下简称星源智）是一位快速奔跑的新选手。星源智成立于2025年8月，由北京智源人工智能研究院（以下简称智源）孵化，专注于机器人大脑、世界模型和端侧算力平台研发，目前70%以上客户来自头部具身智能公司。

10月13日，星源智乔迁新居，将总部搬入位于北京亦庄的北京市机器人产业园。星源智创始人、首席执行官刘东告诉《中国科学报》：“虽然成立时间晚，但我们的模型和算法跟头部公司一个水平，并有真正落地的能力，这也是公司在短时间内成功快速融资的关键。”

为什么不做本体

刘东曾在京东负责自动驾驶业务，他遭遇过自动配送闭环的难题：“无人车可以把快递从营业部拉到小区门口，但进小区还需要专人配送。无人车节约的成本，抵不过小区配送人员的工资。”

刘东开始琢磨：“有没有可能用机器人把快递送到用户家中？”2024年初，刘东在智源交流时提出了自己的想法并得到支持。7月，刘东加入智源着手将想法变成现实。

“一些机器人本体厂商已出现扎堆现象，行业缺的其实是‘大脑’和算法。”刘东表示，“机器人要变得智能，自主化是重要方向。”

星源智提出，不做本体而专做机器人大脑，让机器人自主感知世界、自主决策，刘东认为，“如果自研机器人本体，技术再好也难获同行采购订单；如果作为供应商，我们可以和所有本体公司合作”。这个想法也获得了投资人的认可。

成立仅一个月，星源智就完成了2亿元融资。投资方包括两家产业资本——智元机器人和中力股份，并带来了落地的订单。

“星源智T5是市场上少有的量产机器人算力平台，2025年出货数百台。”刘东介绍，“其快速交付得益于我们的端侧高算力平台，也是智元机器人急需的。”

中力股份董事长何金辉在星源智看到机器人可以借助自然语言指令，前往货架取饮料时，建议将该功能移植到叉车上，实现自主识别并叉取货物。

这个操作看起来比货架取饮料更简单，但需要机器人理解并认知空间环境。刘东解释：“识别车辆、托盘，以及规划装卸物品的任务，相当于把一个‘大脑’部署到叉车上，让其具备‘思考’能力。”

星源智派遣工程师入驻生产车间，在操作场景中采集真实数据，经历一个多月调试后，推出基于具身大脑RoboBrain Pro的具身装卸产品。

随着中力股份的订单落地，一些机器人本体公司纷纷向星源智抛来橄榄枝，希望开展类似的合作业务。

升级具身智能赛道

从自动驾驶到具身智能，刘东觉得自己并不是换赛道，而是升级了具身智能赛道，因为自动智驾算是最简单的具身智能。

他解释道：“具身智能的一个能力是让机器人在空间移动，这也是无人驾驶当年要解决的问题——让车辆在道路上自行移动。另一个能力是操作，这在以前的自动驾驶里是没有的，自动驾驶是在平面范围内避开所有物体，不发生交互。在具身智能领域，我们除了要精准导航，还要跟三维空间进行交互，这相当于在自动驾驶能力上的升级。”

“除了升级赛道，我们还设置了自己的技术壁垒。”刘东以叉车的应用为例介绍，传统叉车企业使用基于受限规则的控制方法，泛化性不足。“我们通过对模型的优化和端侧算力平台的设计，可以让模型在叉车的端侧进行高效运行，这样反向支撑模型发挥出更大作用。其他公司想要介入，有相当大的难度，算法壁垒较高。因为我们已经跟叉车企业建立了基于场景的数据集，并训练模型，后来者无法快速训练出想要的模型。”

“交互”是在具身智能领域较多被提及的概念。星源智联合创始人孙振国同时担任智源具身交互世界模型研究中心负责人。他告诉记者：“目前一些具身智能公司还没有实现真正的交互，我们应该是第一个将交互落地并验证其可行性的。”

他解释说，目前市面上不缺底座模型，完全可以直接搬到具身智能领域。“但我们考虑更多的是在具身智能领域建立什么样的模型，再由此反推应该如何打造需要的底座模型，这也是一条思考问题、解决问题的路线。”

刘东把现在具身智能的发展比作10年前的自动驾驶发展状态。“那时候大家瞄着L4（高度自动驾驶）、L5（完全自动驾驶）去做，但是真正的L2（组合驾驶辅助）还没有落地。现在的具身智能也是，大家都瞄着实际应用的场景去做，但能落地的并不多。”

看重落地的能力

星源智在成立10个月内快速完成三轮融资，累计融资规模突破10亿元，并汇聚多元资本阵容。对此，刘东表示：“投资人看重我们的落地能力。”

当前，虽然具身智能初创公司估值节节走高，但不少公司的订单尚未规模落地，投资人的态度也陷入犹豫。相比其他具身智能公司从创办到产品落地交付往往需要三五年时间，星源智在几个月时间内就让投资方看到了订单，吃下了“定心丸”。

在刘东看来，随着世界模型和具身智能的发展，在一些结构化的场景中应该尝试让具身智能产品早日落地。他表示，具身智能可以在两类应用场景中快速落地：一类是机器人本体移动场景，比如导览、导购、巡检等，需要机器人理解环境，做出路径规划，并完成定点检查和实时避障。一类是机器人操作场景，比如业内已经将操作的抓和放解决得较好，可以实现在仓库内拣选、工厂上下料、药店分发药品等。

虽然工业自动化方法、基于规则的方法也能实现上述工作，但这些方法对场景和任务的泛化容忍度很低，必须在准确的位置产生准确的条件才能完成自动化的流程。如果给自动化设备安装拟人化的大脑，就可以识别环境并理解任务。

刘东指出，具身智能不应该局限于落地的机器人必须是人形或者轮式，任何一台车辆、搬运设备、拣选机械臂等，都可以看作具身设备。只要装配了拟人化的大脑，它们就可以像人一样理解环境和任务，做出类人的动作。“这也是具身智能落地的关键。”

“移动+操作，对具身智能落地来说难度较高。”刘东告诉《中国科学报》，比如让机器人做酒店打扫或者家庭服务，短期内落地是比较困难的。

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