一分彩app官方最新版下载 给宇树作念“大脑”的具身智能公司, 融资数亿元, 红杉中国投了

文｜富充

剪辑｜苏建勋

在咱们访谈具身智能公司“中科第五纪”时辰，两件事情先后发生。

第一件事，是2026年1月，中科第五纪得到宇树科技“中枢生态联联合伴”称呼。在ToB及工业场景，中科第五纪目下动作宇树机器东谈主的“大脑”模子供应商。

第二件事，是中科第五纪在近期接连完成Pre-A及Pre-A+轮融资，两笔往来在一个月之内完成，范畴达数亿元。其中，Pre-A轮由红杉中国领投，东方富海跟投；Pre-A+轮由芯能创投、优山成本联接领投，清控金信跟投。

中科第五纪独创东谈主兼CEO刘年丰认为，两件事之间存在相干，中枢逻辑是一级阛阓对机器东谈主的通晓更求实了。

“前年，投资东谈主更倾向通用的具身智能叙事，比如偏好‘既能搬箱子、又能打理桌子、还能叠衣着’的机器东谈主。但目下则更敬重能不可先扎进垂类场景，而况让客户闲适复购。这关系到生意化才气，也关系到能不可用数据飞轮冲突真机数据不及的瓶颈。”刘年丰对《智能暴露》先容。

中科第五纪与宇树的联结，恰是这种“肉体+大脑”单干的落地。自2025年起，两边就已渐渐张开在电力巡检、工业等场景的测稽查证和落地。

△聘请中科第五纪“具身大脑”的宇树机器东谈主正在展示工业场景的搬运职责，图片：采访东谈主提供

除了以“宇树大脑供应商”的脚色过问场景，中科第五纪也面向行业客户平直提供无缺的机器东谈主治理有研究。

在位于北京的办公室，咱们见到了中科第五纪为一家头部央企客户定制的机器东谈主。这款红色涂装的机器东谈主，行将过问零卖门店承担货色销售，将来还将过问加油站给汽车加油。此外，为行业客户的检测、搬运订单也已缓缓股东中。

中科第五纪创建于2024年9月，竖立一年出面便拿下宇树等多家驰名企业客户。说起接订单的方法论，刘年丰说，目下找客户不难，难的是供给——“每次拿大订单都要PK宽敞敌手，给客户的场景作念POC，流程数轮可靠性、鲁棒性和清静性的测试，通过的才能留住。”

刘年丰夸耀，目下看似许多具身智能公司进了场景，但真能把活干好的未几。“比如工场里搬运料箱，后光一变、料箱外不雅、尺寸有所不同，机器东谈主就认不出来，导致任务失败，”他说。

这种“认得出、干得了”的才气，来自中科第五纪的时代团队。

算法层面，团队中枢成员均来自中科院自动化所。除刘年丰外，联创及算法总监刘京、后生首席科学家黄岩均为谭铁牛院士的博士生，深耕东谈主工智能与多模态智能鸿沟，毕业后曾履新于微软、华为等企业；联创曹恩华为中科院自动化所硕士，曾任阿里达摩院算法众人。

团队自研的超少样本具身操作大模子“FAM系列”用“二次预进修”和“热力争对皆”，让模子在引申任务时更聚焦局部枢纽点。比如，搬运料箱时优先关注把手，而不是依赖堆广阔不同神采、新旧进度的料箱图片去“记着外不雅”。

刘年丰称，这套方法使机器东谈主只需最少3到5条真机示范数据即可完成新任务学习，基础任务奏效劳可达97%。

中科第五纪的硬件才气则来自清华大学团队。清华大学长聘莳植孙富春担任中科第五纪联接独创东谈主兼首席科学家，其师生团队为公司提供硬件和运控才气的扶植。

以下是刘年丰的采访实录，对话经作家整理：

△中科第五纪轮式双臂机器东谈主，图片：采访东谈主提供

从“通用的大脑”到“在垂类真干活的大脑”

智能暴露：成为宇树“中枢生态联联合伴”意味着什么？

刘年丰：成为宇树“中枢生态联联合伴”，意味着咱们的具身智能模子或然与宇树的高性能机器东谈主平台深度交融。宇树机器东谈主在教导王法和硬件设想上具备阑珊上风，出货量不绝增长。动作生态伙伴，咱们将自研的具身大脑集成至宇树整机，赋予其引申复杂任务的才气。这种模式下，可使机器东谈主更快地过问工业、巡检等推行功课场景，宇树的范畴化出货也带动了咱们的业务落地。

智能暴露：在具身智能大脑上有上风的公司也有好多家，为什么是中科第五纪成为宇树的模子供应方？

刘年丰：宇树的联结，亦然PK掉了特别多头部的具身企业的。

宇树之前构兵过不少头部大脑公司和高校研讨机构，有许多模子才气也可以。咱们之是以能胜出，中枢原因有两个，一是咱们的大脑才气塌实，尤其是通过少许据量样本快速学习的才气；二是咱们具备快速托付落地的引申力，同期团队也领有丰富的产品陶冶。

智能暴露：你说帮宇树作念电力巡检，但行业内一些公司也曾过问这个场景了，你们的上风或者各异化在何处？

刘年丰：传统的巡检只可“看”，发现问题后还得派东谈主去治理。咱们的标的是巡检加操作——巡检到点位后，平直完成操作，比如掏钥匙开柜门、按开关、拔插头。

传统的电力巡检用的是四足狗，但这些操作需要类东谈主的构型。在最近的电力智能巡检大赛中，咱们的机器东谈主罢了了跨站室迁徙奏效劳90%、新柜型示教少于10次、末端定位精度±15mm的严苛研究，考据了落地可行性。

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智能暴露：给狗加个手不可治理这个问题吗？

刘年丰：不太行，主要有两层事理。

第一个即是马斯克讲的即是咱们东谈主类的寰宇是fieldforhumanbeings。有许多的开采，它是按照东谈主的身高。电力开采是按东谈主的身高设想的，狗风物的机器东谈主很难够到2米高的电柜。

第二个问题在于，狗加双臂是一个非标的构型，我以为咱们作念机器东谈主公司，一定要根绝按照非标的构型念念路。因为非标意味着无法放量——今天臂长要1.5米，未来要2米；今天精度0.1毫米，未来要1毫米——这么就会量上不去，成本降不下来，算法也无法复用。

行业应该先“经管”到治安硬件构型，比如至少上半身双臂可以达到共鸣。再治理不同负载、节奏的泛化问题，而不是总用新构型治理问题。

智能暴露：岂论是面向宇树照旧整机客户，一分彩app官方下载其实中科第五纪提供的细则性都围绕着“过问场景”的才气，投资东谈主现阶段BuyIn的亦然这一丝吗？

刘年丰：是的，之前行业可能追求的是一个“既能搬箱子、又能打理桌子、还能叠衣着”的通用模子。

但比起一个远处而终极的通用智能，咱们一直相持作念要或然在垂类、具体任务中落地的模子，比如至少能把工场搬料箱这个问题信得过治理。本年一级阛阓也领略到了这一丝的着急性。

时代中枢：少许据量样本、高数据使用效果

智能暴露：包括中科第五纪在内，最近采访的多产品身智能公司都说我方的机器东谈主在工业场景搬箱子。但你提到，即使这个看似浅薄的任务，真能作念好的企业也不是许多，是以从模子才气来看，具身机器东谈主搬箱子的难点是什么？

刘年丰：看似搬箱子是一个单调重叠的职责，但其实有多个难点。

第一是泛化：料箱神采、尺寸、新旧进度都不同，能不可用灭亡个模子清静完成识别、握取与搬运。第二是导航：搬起之后从A点到B点若何走，旅途研究、避障，途中被打断后能不可续作念。第三是战略理会：比如“从眼前100个箱子里搬走50个”，机器东谈主能不可理会数目、以及该弃取哪50个箱子，到方针地若何码放，以及放下后要不要把物体取出等等，每个法子都存在问题。

这些看起来是搬箱子，背后其实是一整套复杂的任务研究与引申。

智能暴露：刚才你说到料箱的泛化性，嗅觉箱子也曾是外不雅相比浅薄的物体了，为什么光照变了，具身智能模子的辩认就变难了？

刘年丰：最本质的原因即是因为，咱们目下具身模子主流使用的VLA，是复古的动态模子复古了大言语模子——对整张图片作念全局信息映射。

举个例子，比如拍一张有三瓶矿泉水的像片，白昼和晚上后光不同，整张图片的色温、亮度都变了，模子可能就不领略了。

问题在于，具身智能莫得大模子那样的数据体量去笼罩扫数光照变化。但换个念念路，要是模子能关注局部信息——比如只锁定每瓶水的外不雅特征，而不暖和配景、后光、桌子神采——就能幸免被全局变化过问。这恰是咱们作念“热力争”的起点：让模子聚焦操作对象自己，而不是扫数这个词画面。

智能暴露：具体讲讲中科第五纪的模子是如何擢升泛化性的？

刘年丰：操作的中枢是操作对象，但夙昔的主流模子太关注全局信息。咱们的念念路是：通过多个二维热力争，把要操作的对象位置自合适地学习出来，让模子领略到什么是最需要反应的操作对象。

△中科第五纪FAM模子图，图片：采访东谈主提供

热力争可以理会为一张“要点标志图”——图像中神采越深的区域，代表模子应该越关注。比如教导是让机器东谈主开办公室门，它会要点盯着门把手，而不是整扇门——不管门是木门、玻璃门照旧什么神采，只好把手在那儿，它就知谈若何操作。回到工场搬料箱的场景也相同，模子关注的是把手，不是扫数这个词料箱，更不是扫数这个词视线里的工场。

这是通过“二次预进修”罢了的，第一次预进修，咱们让模子知谈各个物体是什么；第二次预进修，咱们通过“热力争”让模子要点关注操作对象，让模子学会折柳“什么才是现时任务最着急的东西”。

智能暴露：是以你之前说拿到宇树订单的原因之一在于，FAM模子能通过少许据量样本，快速罢了新任务学习，恰是因为你们的时代方法相比检朴数据？

刘年丰：是的，现时真机数据不及是行业共鸣。

咱们的治理方法之一是通过“二次预进修”擢升模子对要点操作对象的关注，可以擢升数据使用效果，检朴广阔预进修数据。

此外，咱们兴趣过问场景，亦然因为可以通过真干活的数据飞轮，把真机数据转起来。

生意化瞻望：“复购”很枢纽

智能暴露：具身智能行业从前年下半岁首始，就特别防范“生意化落地”，但你指出本年更考验的是“复购”？

刘年丰：对。2025年，咱们看到许多机器东谈主看似过问干活场景，其实照旧在POC（观念考据）。到了2026年，考验的是复购，像搬箱子这么的场景，要在2026年被透顶治理。

智能暴露：本年透顶治理搬箱子这个任务之后，那在工业场景里，下一个被具身智能企业靠拢探索，且可能被治理的职责是什么？

刘年丰：有挺多的，比如转移分拣，这是一种更细巧的搬箱子。需要把箱子内部的某些特定的东西，拿到特定的位置去。这一大类任务，岂论是横向（跨客户）照旧纵向（跨场景）看，都有极强的泛化空间。

智能暴露：你们的生意模式是若何的？如何收费？

刘年丰：面向骨子公司，咱们托付大脑，并按照一个机器东谈主对应一个license收费，现阶段会确认场景和任务的复杂度判断用度。

而面向末端场景客户，咱们托付自研的轮式机器东谈主，按照整台机器东谈主收费。而将来跟着供应链更加郑重，整机的价钱会进一步下探，客户也会看到更好的ROI数据。

智能暴露：中科第五纪既给客户出“软”的部分，也我方作念软硬一体的机器东谈主。是以临了公司的生意模式究竟会更偏向哪条路？

刘年丰：咱们的最终定位是软硬一体的公司，咱们也认为具身智能在“脑”不在“型”。可以参考苹果，最中枢的竞争力不是录像头、不是主板，而是操作系统和生态。这条路天然难，但亦然咱们想走的路。