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资本与产业双轮驱动：泉智博获过亿元A+轮融资，新工厂落地加速具身智能商业化 继2025年9月圆满完成A轮融资后，泉智博近期再传捷报——成功斩获过亿元A+轮融资。此次新工厂的投产是融资落地后的核心举措之一，将主要用于新增订单的量产交付、质量管控体系升级及新型一体化关节产品的技术研发与创新。 活动现场，来自无锡市政府、产业界、投资机构及合作伙伴的代表共同出席仪式，见证这一中国具身智能产业实现从技术突破到规模化量产的重大跃迁。 产线全流程自动化，重构行业效率标杆 走进泉智博全球高爆发一体化关节自动化产线，一条充满科技感的自动化产线正以90秒/套的节拍稳定运转。机械臂精准抓取、AGV小车穿梭配送、检测设备实时闪烁——这是这条高爆发一体化关节自动化产线的日常生产场景。 节拍压缩至90秒，泉智博新产线年实现稳定交付 从20分钟到90秒，泉智博新产线将一套高精度机器人关节的交付周期压缩了13倍。正是这一速度的质变，支撑起泉智博的规模化交付能力。生产效率实现5倍跃升的关键，并非设备的简单堆砌，而是源于一场全流程的系统化重构——每一个工位的节拍都经过精密计算，每一次流转都经过反复优化。这才是“泉智博速度”的真正内核，也是其具备每月支撑数万台人形机器人关节需求的底气所在。 核心工序全自主可控，泉智博新产线以超85%自动化率定义智造新高度 产线自动化率突破85%，核心工序实现全自主可控。在装配端，定子、转子、减速机、编码器等核心部件，全部由高精度机器人完成微米级装配；在检测端，集成动态性能测试、扭矩标定、温升监测等全流程设备，数据实时上传、全程可追溯；在物流端，AGV小车实现物料自动配送，达成生产节拍与物流节拍的精准协同；在管控端，数字孪生系统实时监控2000余台设备的运行状态与工艺参数，支撑预测性维护。这套系统化架构在最大限度减少人为误差的同时，也为产品的高稳定性和一致性构筑了坚实根基。 泉智

图片 作者：吕鑫燚 出品：具身研习社 人人都在谈具身智能进军工厂，可大多数人都选择性忽略了那道最硬核、最难啃的「最后 20%」关卡。 你会发现，业内藏着一个产业错位：当我们寄望具身智能掀起工厂提质增效的革命时，却忽视了被掩盖的底层现实。当下具身智能落地时几乎全都盘踞在自动化改造早已成熟的 80% 岗位上。而汽车总装、精密装配、柔性分拣等自动化始终无法渗透的最后 20% 核心岗位，至今仍是规模化落地的真空地带。 这一困局的根源在最后 20% 的复杂非标场景，高度依赖高自由度五指灵巧手才能完成作业，这是夹爪等末端执行器或传统自动化设备难以胜任的高难度任务。 更关键的是，这种产业错位绝非单一技术短板，而是末端执行器、机器人本体、大脑模型三者始终无法深度耦合、协同进化的系统性困境。 尤其是末端执行器这一关键环节，高自由度灵巧手深陷高成本、性能不稳定、可靠性不足的落地泥潭，让本体厂商看不到规模化落地的可行性，更算不清真实 ROI。而彼时用夹爪先满足 80% 的标准化需求成为了一个颇有性价比的方案。 我们并不否定攻克 80% 标准化场景的价值，这是前沿技术走向产业的必经阶梯。但不可回避的是，这一阶段也在无形之中压缩了具身智能本该有的想象边界。 将产业现状抽丝剥茧后便能发现，破解的思路或许落在了高自由度五指灵巧手手中。唯有灵巧手厂商跳出 “被动选配的上游零部件” 定位，主动锚定生态链核心进行升维，以规模化降本 + 技术化提效双轮驱动，先一步成为通用操作基座，才能彻底打通具身智能落地的最后梗阻。 这绝非简单的角色转换，就连特斯拉至今也未能同时迈过成本与性能的双重天堑。 但有一家与特斯拉采用相同技术方案的灵巧手企业曦诺未来，却走出了截然不同的产业化路径。 图片 通过布局上游进行垂直供应链整合，牢牢掌握成本可控的主动权，还通过零部件产品化的模式，进一步优化了营收结构。用万台订单，证实灵巧手规模

图片 作者：彭堃方 编辑：吕鑫燚 出品：具身研习社 从终局视角来看的话，星海图已经 ready。 这是星海图在完成 20 亿元 B+轮融资，估值达 200 亿规模之际，星海图对外的表态。这句话背后的重点，不仅在于星海图已经做好面对未来一切可能发生事情的准备方案，更映射了通往具身智能终局的路径，已经悄然清晰。 终局要从两条线来看，首先是“智能本身”，基础模型是具身智能革命的关键变量，也是一切创新的起点，而基础模型再近一步拆解来看，则分为三大要素：数据、算力、算法。 只有这三个要素同步解决才有推动智能跃迁的可行性；另一条线是从场景视角来看，解决场景要求的生产力和成本问题，能够进入到一个 1 到 10、10 到 100 的复制阶段。 智能和场景 ROI 两条线打通之际，才是具身智能终局之时。 坦白讲，这条路径的难点往往不在于“走下去”。更多体现在对技术节奏的精准把控上。一方面是避免盲目激进的资源投入；另一方面是保持理性扩张的同时还要确保技术落地的扎实度。 这便要求，有资格进入终局的企业不仅有前沿技术探索能力，更要有工程化能力。将技术变成可落地、可量化，算得清 ROI 的生产力。 图片 具身智能是一个需要 “六边形战士”的赛道，其长链条特性串联起了硬件、算法、数据、运营等多个维度，传统大厂仅能覆盖部分环节，难以形成全链路优势，这也为创业公司提供了绝佳的突围机会。 而星海图的 “ready”，正是围绕终局，做好了技术、组织、生态全方位的准备就绪，在通往通用具身智能的漫长征途中，成为估值最高的星海图已然找准方向、从容笃定。 图片 过去几个月，具身智能行业发生了一件关键变化：估值锚点正在从“本体”转向“模型”。而这一变化，并不是孤立发生的。 一方面是以宇树为代表的头部本体厂商，已经把硬件端打磨通透，在迈向规模化量产、产品一致性等方面已经找到路子。 二是在更广泛的 AI 领域，以 Mini

随着AI感知技术加速向户外场景落地，割草机器人正迎来从自动执行到自主决策的关键跃迁。在智能庭院机器人领域，MOVA率先推出AI双目视觉割草机器人ViAX系列，并在最新的LiDAX Ultra AWD系列中实现3D高精度激光雷达与AI视觉的深度融合应用。通过将无人驾驶领域的核心感知技术引入庭院场景，MOVA构建了以AI视觉为核心的多传感器融合系统，使割草机器人具备接近无人驾驶级的环境理解与自主决策能力，标志着割草机正式迈入“自主决策时代”。 全球首创双目视觉AI感知：让割草机器人“看懂”世界 MOVA将无人驾驶领域的多传感器融合技术与AI视觉算法成功移植到割草机器人上，配备双1080P HDR超高清彩色摄像头，搭载自研UltraEyes™ 1.0 AI双重视觉融合系统，结合深度学习算法对采集图像进行实时语义分割与目标识别。系统可精准区分草坪与非草坪区域，如花坛、步道、沙地等，并能识别超过300多种常见庭院障碍物，涵盖宠物、儿童、水管、玩具、刺猬等，从根源上保障作业安全。 MOVA AI 视觉的核心优势更在于理解其行为意义，具备类人化的决策逻辑。例如，当检测到猫狗奔跑时，系统判断为动态障碍并主动避让；发现静止玩具时，则标记为固定障碍并规划绕行路径，同时能够贴边精准切割。这种语义级的环境理解能力，让割草作业的安全性、连续性与精细化水平实现质的飞跃。 无人驾驶级视觉同步定位与建图 MOVA闭环搞定庭院割草全场景 传统割草机依赖埋设边界线或依赖RTK基站定位，安装复杂且难以适应地形变化。MOVA自研的UltraEyes技术则采用了无人驾驶领域的视觉同步定位与建图（Visual SLAM）技术，仅需5分钟即可完成300㎡庭院的高精度地图构建。用户无需任何施工布线，只需通过MOVAhome App一键启动，割草机器人即可自主完成环境扫描与路径规划，真正实现“开箱即用”。 MOVA的控制系

4月2日，花旗发布研究报告，将优必选目标价由155港元上调至190港元，并重申“买入”评级。该行指出，此次调整主要源于优必选管理层上调了WalkerS系列人形机器人的出货指引，预计将显著提振公司未来收入表现。   据介绍，优必选管理层已将2026年WalkerS系列人形机器人的出货指引从原先的2000至3000台大幅上调至:5000台，并设定了43%至45%的年度目标毛利率。基于此，花旗将优必选2026年及2027年的收入预测分别上调了36%和52%。   就在刚刚过去的3月31日，优必选（股份代码：9880.HK）发布2025年全年业绩报告。报告显示，2025年公司核心业务实现重大突破，人形机器人业务收入增长强劲。其中，公司全年总营收达到20.01亿元，同比增长53.3%，位居全球人形机器人公司之首。   报告期内，优必选全尺寸具身智能人形机器人（非遥控非玩具，身高160cm以上）收入达8.2亿元，同比增长2203.7%，成为公司第一大收入来源。全尺寸具身智能人形机器人销量达1079台，同比增长35866.7%，均价70.6万元，收入、销量、均价三项指标上均位列全球第一，此外，非全尺寸非具身智能人形机器人（含遥控、预编程及玩具，身高160cm以下）销量12759台，亦位居全球第一。   技术研发层面，2025年优必选研发投入超5亿元，占营收比例达25.4%，其中，全尺寸具身智能人形机器人研发投入超2.7亿元；近四年公司累计研发投入达19亿元。截至2025年底，公司货币资金储备49.2亿元，未来将计划主要用于具身智能的研发。

图片 作者：吕鑫燚 出品：具身研习社 谈及具身智能的痛点与卡点，我们往往习惯站在过去与当下的时间轴上审视问题。但当视角转向青年开发者这股新生代力量时会发现：他们正身处的当下，恰恰预示着具身智能的核心痛点，正在被逐一打通。 从最痛的具身模型难复现、边界模糊来看，无论产业还是学术，都曾深陷同一窘境：在仿真环境中屡拿高分，落地真实世界却走不完完整任务流。这便是缺乏真机实测，导致的技术长期停留在纸面内卷，既消耗资源，也找不到精准迭代的锚点。 更具象的困境是，此前深耕具身领域的在读博士曾向具身研习社坦言，早年研究大量时间都耗费在硬件调试等琐事上，真正能投入模型训练与算法部署的精力被挤压。而近几年新入学的学弟学妹，正受益于产业链日趋成熟、工具链逐步完善，得以将核心精力聚焦在前沿模型探索，而非被底层工程问题牵绊。 这样的转变并非个案，而是行业层面的系统性跃迁。每一次工具的完善、每一次真机验证的落地，都在为具身智能、为新一代力量搭建起更坚实的起跳台。 前不久，具身研习社线下观战了由深圳市人工智能产业办公室指导，自变量机器人、深圳市人工智能行业协会与广东省具身智能训练场联合主办的全球首届具身智能开发者大会（EAIDC 2026）暨「具亮计划」黑客松・大湾区巅峰赛。 本届赛事以真机实测为核心标尺，全方位、多维度检验模型真实能力。作为全球首届聚焦具身智能的开发者大会，也是参赛队伍首次大规模在线下完成具身智能真机对抗评测，赛事难度与不确定性不言而喻。即便如此，现场仍有开发者队伍，仅用一个下午就完成模型适配与调试，跑出了任务成功率。 图片 透过选手的真实感受和成绩，能看出 EAIDC 用真机实测，再次为具身智能迈向新台阶奠定了基础。 此后具身智能不再只能囿于仿真环境里，而是真正通过真机评测精准迭代，在现实的物理世界中创造更多可能性。无论是学术界的开发者还是产业界的研发人员，都能更精准窥见模型能力边界

“开发一个卖猫抓板的购物网站，用支付宝收款”，现在，这件事可以让AI帮你做了。 3月31日，支付宝正式发布国内首个“支付集成Skill”，并同步上线魔搭社区Skills中心。该产品将基础支付能力深度封装为标准化组件，让Vibe Coding开发者可通过自然语言在应用开发中快速接入支付宝支付功能。 长期以来，开发者为应用接入支付，需历经支付产品选型、文档研读、编码调试等复杂流程，周期长、成本高、效率低。借助支付宝支付集成Skill，开发者在Vibe Coding模式中仅需三步，就可以使唤AI来帮忙配置，真正实现“零代码”和“开箱即用”： 1.在魔搭下载“支付宝支付集成Skill”； 2.在开发工具中完成安装； 3.Vibe Coding中通过自然语言描述收款需求，如：“帮我接入支付宝支付，我要做一个售卖10元猫抓板的极简手机购物应用，顾客在商品详情页直接付款、不需要添加购物车。” 与此同时，为保障开发安全与验证效率，支付宝还升级了“沙箱环境”，开发者可在无真实资金、未正式开通支付产品的前提下，完成全链路支付测试，0成本验证应用商业化可行性与稳定性。 image.png 随着AI从“对话交互”向“任务执行”演进，支付宝正加速构建适配AI时代的支付新基建，已形成涵盖支付MCP Server、AI付、AI打赏、AI订阅付费在内的AI支付产品矩阵。此次支付集成Skill的上线，进一步完善了新兴AI开发生态的支付集成能力，有望推动AI产业与新消费的全面爆发。

图片 作者：彭堃方、吕鑫燚 编辑：吕鑫燚 出品：具身研习社 2026 年数据元年已经成为具身智能为数不多的共识。这份共识并非空喊，而是在具身智能物理世界真实应用里 “算法跑不通、场景不通用” 的现实倒逼而成的必然。 有趣的是，如果说 2025 年“量产元年”更像是本体厂商的口号，以及给市场阶段性回馈的成绩；那 2026 年“数据元年”则是本体、模型厂商必须解决的产业结构性矛盾。更深层次的差异在于，2025 年本体企业即便暂未量产，仍有技术迭代、产能爬坡的容错空间。但 2026 年如果厂商没有打磨出差异化的数据解决方案，始终徘徊在 Scaling Law 的门口，那或许会逐步消耗外界对厂商的耐心。  于是我们可以看到，一场关于数据采集设备的竞赛已悄然拉开帷幕。从规模化的应用 VR+手柄遥操作采集本体真机数据，到现在无本体数据采集设备 UMI、Ego，再到基于外骨骼遥操作的真机数据采集解决方案，在真机和仿真的二元对立间劈开了一条新路。其实已经侧面说明了一件事，对于数据究竟谁能得到业界认可，业界又真正需要什么样的数据，一直没有回答清楚。  从产业发展来看，数据采集的设备竞赛，导致本体厂商忙着自建数据采集团队，模型公司扎堆布局混合数据生成引擎，所有人都试图用差异化打法改写 “数据饥渴” 的困境，夯实自身的数据壁垒。 但这场狂欢真的能解渴吗？ALL IN 数据的厂商们，究竟是被行业焦虑裹挟的跟风者，还是真正抽丝剥茧找到了底层痛点的破局者？ 我们暂且不提那些老生常谈的数据问题，单从最近的大动态来看，2025 年末 Generalist 27 万小时数据炸场具身智能，看起来好像是 Scaling law 时刻已至，但不乏有业内声音认为其底色是一场“暴力美学”。 毕竟，规模和丰富只是数据饥渴的原因之一，精细化和高质量也是解决问题的充分必要条件。数据饥渴的本质，从来不是

2026年3月25日，以“引领具身智能行业应用”为主题的智身科技全球渠道生态大会在三亚举行。 作为具身智能领域的行业盛会，本次大会汇聚全球近百家合作伙伴，通过战略发布、新品亮相、政策解读、技术分享、方案演示与现场签约，集中展现智身科技在具身智能机器人领域的全产业链布局与规模化落地能力，推动具身智能从技术探索走向规模化商用落地。 image.png 大会现场传来重磅消息，智身科技与赛力斯集团股份有限公司、联想（上海）信息技术有限公司、智元创新上海科技股份有限公司等 19家合作伙伴签署合作协议，签约总金额达 8 亿元，其中产业伙伴 4 亿元、行业伙伴 3 亿元、区域经销商 1 亿元，这一成果充分彰显了产业界与市场对智身科技技术实力及商业前景的高度认可，也折射出具身智能产业广阔的发展空间。 01/ 锚定三大目标 引领行业应用 大会伊始，智身科技联合执行总裁金亮发表致辞，明确 2026 年三大核心目标： 一、立足产品领先，生态领先，打造四足机器人标杆企业，冲刺四足机器人销量第一，营收突破10亿元； 二、引领具身智能行业，解决应用落地问题； 三、与合作伙伴构建强大生态，共筑产业新未来。 image.png 依托全链路自研能力与顶尖研发团队，智身科技以“赋能千业，智周万物”为使命，通过技术闭环、产品迭代、渠道赋能与场景化解决方案，持续推动具身智能产业进化，与生态伙伴共拓万亿级蓝海市场。 image.png 智身科技联合创始人、联合执行总裁刘宇龙在《引领具身智能行业应用》主题演讲中系统阐述公司战略布局，展示从核心部件到场景落地的全栈式技术闭环与工程化交付能力。公司通过 “零部件 — 整机研发 — 制造 — 量产” 一体化平台，实现硬件、软件、机器人本体到行业解决方案的全栈赋能，为具身智能规模化落地提供完整支撑体系。刘宇龙代表智身科技做出承诺，公司将在四足产品矩阵品类实现产品第一，技术第一

图片 作者：彭堃方 编辑：吕鑫燚 出品：具身研习社 模型复现难，是多位具身智能从业者对具身研习社表达过的产业桎梏。 具体而言，由于硬件的不稳定性或性能较差导致模型能力难以在真实任务中复现。更关键的是，无论是企业研发还是科研机构都经历过硬件“月抛”的无奈，不仅拖累研发进度也在推高研发成本。 这是深嵌于具身智能产业的痛点，硬件够用、量够大但不够完美、不够懂模型。这也为具身智能发展给出了更具象的图谱，模型能力迭代固然重要，但与之匹配的硬件平台也同样关键。 这使得硬件的角色正发生微妙变化：由原来能力展示的载体，而成为模型训练、部署与迭代的基础设施。 在这样的背景下，行业开始重新评价一类看似“不激进”的产品，即那些不频繁改变形态，却持续优化稳定性、数据质量和可部署性的硬件平台。 星海图 2026 款 R1 系列轮式双臂机器人的发布，正处在这一转折点上。当海外仍在以“更像人”为卖点时，星海图选择把重心放在稳定性、数据能力和可部署性上，本质上是在为模型和应用负责，而非为展示负责。 很明显，星海图 R1 已成为一款“经典产品”。 从 R1 系列的升级路径就能看出，星海图并未重新设计本体形态，而是在成熟架构上直击开发者痛点做精准迭代。这恰恰说明，它已经不需要依靠外观或结构创新来证明自身存在感，而是通过持续优化底层能力巩固其作为具身智能“硬件基石”的地位。 图片 这种克制而精准的迭代，也在侧面印证一个判断：R1 系列已经完成从“新品”到“基石”的转变。它不再是一个需要被验证的技术方案，而是一套被反复验证、可以持续复用的基础设施。更重要的是，这种基础设施正在悄然拓宽边界，从开发者工具演进为真正的生产力载体。 图片 具身智能产业，人形机器人已经有数百款，几乎每天都有新的硬件诞生。可以说，在今天的具身智能领域，“新硬件”并不稀缺，企业更过了靠发布硬件去吸引观众眼球、博来投资人的关注的阶段。行业内真正