硬氪首发｜清华博士团队给机器人大脑换了套新架构，已完成千万级天使融资

图片来源方奇科技

硬氪获悉，具身智能通用大脑研发商方奇科技近日完成了千万级天使轮融资，投资方为启迪之星创投等机构投资。

方奇科技成立于2026年，是一家具身智能通用大脑研发企业。团队创始人王心舟毕业于清华计算机系，并且在创业之前就曾深度参与腾讯混元3D模型与物理AI算法架构设计。

据悉，本轮融资资金主要用于核心技术研发与研发团队扩充，并加速关键技术在典型场景中的验证与商业化落地，持续沉淀机器人可持续学习、可跨本体迁移的“通用技能操作系统”，为打造通用“机器人大脑”蓄势。

王心舟博士认为，当前具身机器人泛化能力弱的根因仍然在于世界模型缺乏人类知识，而具身“大脑”又缺乏物理常识，即世界模型和具身模型之间存在物理知识与语义知识的割裂。

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基于此，方奇科技提出一套"语义化世界模型+图灵学习"的组合架构。

语义化世界模型，将具身大模型与世界模型深度耦合，把视觉、语言和物理状态组织到统一的三维语义空间中，让机器人能够看懂世界，并能像人一样预测动作、自主决策。

“图灵学习范式”，是通过课程学习、任务学习、实践学习、反思学习的链路构建，打破传统遥操学习机器人“只知其然”的困境，让机器人从人类数据与真实实践中持续学习，构建可规模化复制的学习范式。

语义化世界模型与图灵学习共同组成具身智能机器人模型的进化飞轮，驱动云原生具身大脑持续成长，一方面解决跨本体技能的复用，另一方面实现不同机器人之间的学习，共同进化。

尽管公司今年才成立，但方奇科技已经收获了商业化进展，与优地机器人、江苏龙寰等达成战略合作，将以“立体清洁”作为练兵场推进试点落地，目前已经签订了近千万的订单，打通了卖整机和卖Skill的商业模式。

以下是硬氪与方奇科技创始人王心舟的交流纪要，内容经编辑

硬氪：行业内很多企业已经开始冲上市，找落地，就是已经到这种阶段了，方奇现在才进场拿融资，投资人看中的是方奇哪方面的能力？

王心舟：现在具身智能看起来走在一个中间阶段，投资人对具身智能的要求在快速提高——纯讲在未来5-10年故事已经很难拿钱了，他们要看真机指标、看试点数据、看技术能否在真实场景跑通。

我们团队来自清华、中科院，技术底子不弱，但我们更在意技术能不能真正解决行业的核心难题：让机器人具备跨本体、跨场景的泛化能力，而不是依赖人工遥控示教。这个共识是我们和投资人走到一起的基础。

硬氪：方奇的客户是谁？

王心舟：目前我们主要瞄准两类客户群体，一类是存量硬件厂商或是不具备完整的具身能力开发的硬件公司，我们输出大脑和技能；第二类就是垂直行业的客户，比如龙寰物业。目前重点聚焦商用服务场景——这类场景对机器人技能的可迁移性要求更高，恰好能发挥我们“一脑多形”的优势。

我们定位的是做机器人的大脑公司，不是一款机器人专门开发一个大脑，而是把大脑的能力给就变成一个又一个的技能。

硬氪：现在机器人的形态各式各样，方奇要如何做到“一脑多形”？

王心舟：不管是人形还是轮式，甚至机械臂，他们有一个最大的公约数，那就是人的形态。

我们以人为中介，不管是宇树的机器人也好，智元的也好，把所有机器人的这个动作都变为一个人的动作，就变成了以人为核心的动作，这样就是构建了一个类似于虚拟的机器人公版机。

把公版模板适配到特定的机器人，花费的精力比较少，一个机器人的开发周期基本是以半年来计，这种适配的算法大概只需要半个月。

技术架构上我们采用云原生"云端超级大脑+端侧任务智能体"——云端负责大规模预训练和技能沉淀，端侧轻量化部署执行，实现"一脑多形"。

图片来源方奇科技

硬氪：现在行业里最被高估的是什么？最被低估的又是什么？

王心舟：我觉得最被高估的可能是遥操数据的作用吧。在我们看来，真正的要做商业化落地，不论是从成本、时间投入上，它肯定不是可持久的路线，而且不可能能覆盖所有轨迹做遥操。例如，如果机器人夹爪短了5cm，那数据的效用可能就降低将近百分之八九十，但显然硬件随时都在迭代。

被低估的可能是Agent智能编排（有限监督下完成特定目标的人工智能系统），很多人感觉Agent就是多模态大模型的附属品，但真实世界的任务都是长序列的——机器人干活儿一定是一系列任务串联起来的，这种难度的任务，单靠一个VLA或者一个World Model很难做到，需要一个大脑来做任务编排。

硬氪：下一步怎么走？你怎么看行业接下来的走向？

王心舟：我们计划2026年底完成商业服务可用样机落地，2027年推进规模化部署。

对于行业，我的判断是淘汰赛最早将于2027年开启。家庭人形机器人大规模普及还需要3-5年，短期商业服务、工业场景是最佳练兵场。机器人真正的终局，是像人一样学习、像人一样思考、像计算机一样被开发。

投资人意见：

启迪之星创投总经理兼主管合伙人刘博表示，具身智能的竞争核心，在于能否走出“海量真机数据堆砌” 的老路，找到低成本、可规模化的通用机器人学习路径。方奇科技提出的语义化世界模型与图灵学习范式，给行业带来了新的解题思路，我们看好方奇科技有机会打造下一代具身智能的基础软件平台。