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给机器人装上通用“小脑”,95后创始人又拿了亿元级融资
科创板日报记者 杨小小
2026-08-13 星期四
原创
①桥介数物完成亿元级Pre-A+++轮融资,由中国移动链长基金领投,资金用于产品迭代和算法研发。
②该公司发布RoboCraft AI平台,兼容多款主流机型,已服务超30家企业并实现成立首年盈利。
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《科创板日报》8月13日讯(记者 杨小小)近日,桥介数物(深圳)科技有限公司(下称“桥介数物”)完成Pre-A+++轮融资,融资金额达亿元级,由中国移动链长基金领投,老股东复星创富、深创投继续追加投资。

据公司方面介绍,本轮融资资金将主要用于通用机器人运动控制平台的产品迭代、算法研发、跨本体数据体系建设及商业化拓展。

这是桥介数物半年内完成的又一轮融资。据企查查信息,今年2月公司完成了数千万元的Pre-A轮融资,参投方包括瑞丞投资、沂景资本以及深圳天使母基金等。

桥介数物成立于2023年5月,总部位于深圳,是一家通用机器人运动控制系统研发商。公司从机器人“小脑”切入,为人形、四足及轮足等不同构型机器人提供运动控制模型、动作开发工具及跨本体部署服务。

创始人尚阳星出生于1999年,本科毕业于华中科技大学,随后保研至南方科技大学,师从逐际动力创始人、南方科技大学教授张巍。

与具身智能“大脑”主要解决环境感知、任务理解和决策规划不同,机器人“小脑”主要负责将上层指令转化为关节和执行器能够完成的具体动作,同时维持机器人全身平衡与运动稳定。

由于不同机器人在关节数量、机身尺寸、重量分布、执行器性能和传感器配置上存在差异,同一套动作通常难以直接迁移至不同本体。这使得运动控制模型的跨本体适配,成为人形及足式机器人规模化应用过程中需要解决的问题之一。

桥介数物选择以强化学习、模仿学习和Sim2Real仿真迁移为主要技术路线。在仿真环境中训练运动控制模型后,再将其部署至真实机器人,并通过模型调整和硬件校验,缩小仿真与真实物理环境之间的差异。

2026年,公司推出通用机器人运动能力开发平台RoboCraft AI。该平台将机器人接入、硬件校验、运动控制模型训练、动作获取、编排和多机部署等环节整合为较为标准化的开发流程,希望降低机器人厂商、集成商及应用开发者的动作开发门槛。

根据桥介数物官网信息,用户可通过上传MP4视频提取人体骨骼动作,或导入BVH动作文件,再通过可视化时间轴进行动作组合和应用编排。平台还提供动作资源管理、多机协同启动、批量部署及团队协作等功能。

对于自研机器人本体,平台提供URDF文件校验、硬件检查、模型训练和真机部署等工具,以缩短新本体从硬件可用到具备基础运动能力的开发周期。

在2026世界人工智能大会期间,桥介数物展示了RoboCraft AI的动作创作、应用编排和多机型部署能力,并进行了低延迟机器人遥操作演示。按照公司官网披露,平台内测阶段已经兼容宇树G1、智元X2等机型,其他机器人本体仍在持续接入。

公司还建设了跨本体全身运动数据体系,希望将不同来源的人体动作及机器人运动数据,经由动作重定向等算法转换后,用于不同构型机器人的模型训练。理论上,这一方式能够减少每接入一款新机器人便重新采集和制作全部动作数据的成本。

不过,不同机器人在动力学结构和硬件性能上差异较大,动作数据能够跨本体复用,并不意味着模型可以不经调试直接迁移。因此其真实适配效率、动作稳定性和复杂环境下的泛化能力,仍需结合更多第三方测试及长期运行数据判断。

商业化方面,据桥介数物介绍,公司已为超过30家具身智能企业提供产品或技术服务,并在成立首年实现盈利。RoboCraft AI内测期间,公司曾与多家机器人租赁及表演服务商展开合作,部分客户已自行完成动作开发和部署流程。

当前,机器人本体出货的增长,为第三方运动控制平台提供了潜在市场。但需要看到的是,这类企业的商业价值并不只取决于机器人数量。整机厂商是否愿意将运动控制环节交给外部供应商、不同本体之间的模型迁移效率、客户是否持续为软件平台付费,以及表演类需求能否向工业和服务场景延伸,仍将决定这一商业模式最终能够形成多大规模。

对于桥介数物而言,本轮融资之后需要验证的核心问题,是RoboCraft AI能否由项目制运动控制服务,进一步转化为可标准化交付、可跨本体复用并形成持续软件收入的平台型产品。

特别声明:文章内容仅供参考,不构成投资建议。投资者据此操作风险自担。
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