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具身智能赛道迎来第二家200亿估值企业。

全链条资本加持

4月2日，具身智能公司星海图宣布获得20亿元B+轮融资。本轮融资汇聚了华登科技、蓝思科技等产业资本，弘章投资、御海资本等一二级长线基金，金融街资本、金浦投资、北京科创等国家队资金，以及中金资本旗下基金、普华资本等私募股权投资资金。

据悉，距离上轮融资仅过去1个月，星海图最新估值已经突破200亿元，为一级市场估值最高的具身智能企业。

截至目前，国内至少有13家具身智能企业突破百亿估值：包括宇树科技、智元机器人、银河通用、星海图、它石智航、智平方、千寻智能、灵心巧手、星动纪元、自变量机器人、云深处、众擎机器人、帕西尼感知科技。其中，银河通用、星海图等公司估值已突破200亿，成为赛道头部梯队。

对于星海图估值在短时间内大幅度提升，星海图CFO罗天奇将其归结为三大原因：一方面，星海图自2025年底开始“激进地”加大研发投入。他透露，过去半年的研发费用相当于公司成立以来的数倍，目标是在2026年“把花钱从效率变成效果”。这一从“储备”到“冲锋”的明确战略转向，以及随之而来的研发进展，得到了一级市场的关注。

另一方面，在模型层面，星海图2025年8月开源G0 VLA大模型突破当时SOTA；2026年1月开源全球首个开箱即用VLA模型G0 Plus；2026年2月开源面向衣物折叠的垂类场景G0 VLA模型、支持端侧轻量化部署的G0 Tiny小模型——这向市场证明了星海图的体量、行业地位和人才密度。

星海图发布新一代VLA模型G0 Plus，实现开箱即用的万物抓取Demo

最后是行业估值体系的重构与“正宗大脑”标的的稀缺性。自年初智谱、MiniMax上市后，二级市场对AI大模型公司给予了极高估值，这一估值逻辑迅速传导至一级市场，引发对具身大模型标的的估值重估。“投资者以更长期的视角看待行业，相信未来几年高达百分之几十甚至百分之百的年化增速。能快速消化当前高估值。”罗天奇表示。

量产先行、场景适配、订单验证

星海图成立于2023年，其创始人CEO高继扬毕业于清华大学电子工程系，在南加州大学计算机视觉读博士后，曾就职于自动驾驶公司Waymo和Momenta。联合创始人赵行是清华交叉信息研究院助理教授，博士生导师，李天威与高继扬是Momenta时期的同事，伦敦大学学院硕士。

在Waymo 与 Momenta 的工作经历，让高继扬看清自动驾驶行业的两种终极路径：Waymo 代表经典机器人学架构，体系重、迭代慢、易滋生大公司病；Momenta 代表量产先行 + 数据闭环，节奏快、强迭代、以客户与交付为中心。他将这一认知完整迁移到具身智能，确立星海图的核心路线：必须做量产硬件、必须靠真实数据、必须坚持端到端模型，这成为公司最核心的战略护城河。

在量产交付层面，星海图从创业初期就死磕整机研发，实现全栈自研关节模组、整机、遥操作、智能系统，搭建起完整的硬件供应链。

同时，借助蓝思科技等产业资本的协同优势，进一步夯实量产能力，目前已具备稳定交付能力，规划2026年开启万台级规模化放量，从开发者市场全面转向生产力市场，满足B端批量采购需求。

在场景适配方面，星海图聚焦仓储物流拣选、智能制造场内物流等核心B端场景，主打解决传统方案无法处理的海量SKU泛化操作痛点，实现“任意抓取、指定放置”。依托G0 Plus等开箱即用的模型优势，其产品可实现零样本泛化，全球任意场景均可开箱即用，部署周期短、运维难度低，彻底解决B端用户“能跑但跑不稳、跑不快、跑不远”的核心顾虑。在技术路线上，星海图坚持真实数据采集，经测算，物理世界每小时真实数据采集成本仅 200-250 元，10 万小时数据成本约 2500 万元，低于低质量仿真数据综合成本，规模化部署后ROI优势更为明显。

在订单验证上，星海图方面透露，已跑通千台级真实B端订单，锁定工业搬运、物流分拣等行业领军企业合作，并非单纯的Demo验证或概念验证。

截至目前，星海图在轮式双臂机器人领域实现全球规模部署，其R1 Pro和R1 Lite平台覆盖超90%的全球顶级开发者，成为斯坦福大学李飞飞团队、Physical Intelligence（PI）等顶尖实验室的核心开发平台，进一步印证了其产品的可靠性与可扩展性。

技术与生态双驱动

在具身基础模型的研发上，星海图围绕具身智能的快-慢双系统模型架构EFM-1（Embodied Foundation Model-1），融合“慢思考”的数百亿参数视觉语言大模型（VLM）与“快执行”的数十亿参数动作大模型（VLA），实现从感知理解到精确控制的闭环决策。星海图构建了全链路具身智能开发平台EDP，集数据采集、数据管理、真机测试于一体，降低开发门槛与数据获取成本，目前已服务150+全球开发者，形成稳定的生态体系与行业标准。

具体到2026年的目标，星海图有两方面规划。第一，做好基础模型，这是一切的起点，也是具身智能革命的关键变量。星海图透露，其即将发布的世界模型Fast-WAM，在内部的各项评估中已经表现出了明显的进步。

据悉，Fast-WAM获得了图灵奖得主Yann LeCun的转发、AI科学家谢赛宁的点赞，谢赛宁还将其与LeCun最新力作LeWorldModel并列推荐。Fast-WAM告别了“先想象、后执行”的传统低效世界模型范式，首次证明了：世界模型的威力根植于视频建模能力，而非视频生成过程。该研究彻底卸下了推理负担，将单步延迟缩短至惊人的190毫秒。在保持SOTA性能的同时，实现4倍以上提速。

在模型数据层面，与行业部分公司采用仿真或训练场模式不同，星海图从创业初期就坚持在真实场景中采集数据。星海图表示，这一选择让公司少走了很多弯路，因为真实世界的数据对训练能在实际环境中工作的模型更为有效。

第二，是“跑通”多个生产力场景。“‘跑通’不是说有一台两台，拍个视频做个POC（概念验证），而是实际上这个产品在这个岗位里面把活儿干好了，并且从成本角度来讲也能够算得清楚，从而能够进入到一个1到10、10到100的可复制阶段。”罗天奇说。

除了做好自身业务，星海图也打算以投资的方式参与构建行业生态。在业内看来，具身智能技术在未来两三年之内不会收敛。这意味着各种技术路线、算法模型仍在快速演进中，并未定型。

多位行业分析人士认为，2026年将成为具身智能商业化落地的关键节点。可以预见，随着头部企业陆续走向上市与商业化验证，具身智能赛道也将迎来从“资本驱动”向“业绩驱动”的关键切换期。

一轮由技术、产业与资本共同推动的浪潮已经开启，但谁能穿越周期，真正站上下一代智能终端的入口，仍有待时间给出答案。