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首发 | “具身大脑”明星公司,又融资了

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投中网获悉,中科第五纪完成数亿元A轮融资,由孚腾资本领投,上海半导体产投、国科资本、中国风险投资、鸿瑞达跟投,老股东卓源亚洲等超额加注。

这也是公司2026年内完成的第三轮融资。资金将重点用于自研端到端超少样本大模型、世界模型的迭代升级,强化学习技术的工程化落地,机器人产品量产及核心人才引进,以及加速公司技术产品化与全球商业化进程。

2026年,具身智能与人形机器人产业进入规模化量产和商业化落地阶段。另一面,对这批生而全球化的企业而言,全球化扩张也是一条主线——头部企业通过技术认证、本地建厂和生态合作正快速出海。中科第五纪也正走在这条路上,今年以来在欧洲密集亮相,并已收获海外多家知名头部企业数亿元订单。

这意味着,以中科第五纪为代表的中国具身智能技术,已经进入全球工业数字化核心供应链,少样本具身操作大模型在真实工业场景中的高精度与高泛化能力也进一步得到了验证。

少样本技术,具身“大脑”的非共识

中科第五纪成立于2024年9月,通过超少样本端到端具身大模型(FAM系列)、新一代具身世界模型(BridgeV2W模型)、人在环路强化学习等核心技术成果,面向客户交付具有通用泛化能力的具身大脑和具身机器人。

这当中,软件和算法能力是核心,硬件是实现这一目标的载体。

所以,重中之重,先来看看这家“大脑”公司的模型研发能力。都知道,当下制约具身发展的瓶颈是数据。大语言模型性能快速提升依托的是堆数据的Scaling Law法则,但文本类数据可以从互联网上直接获得,具身智能模型所需的真实物理交互数据则较难收集。长期来看,具身模型高质量数据集是实现泛化、跨本体迁移和现实落地的关键。

全球范围内的具身公司都在着手探索解决这一问题,从技术路径来看,遥操作、仿真、UMI和视频学习,这四条路径已形成差异化竞争格局,在成本控制、数据精度、场景适配性等维度各有优劣。总之,共识是,数据的数量、质量和多样性决定了具身模型的表现。

和很多具身同行不太一样的是,中科第五纪选择走的,是一条通过模型的架构创新来实现少样本能力的道路。

除了数据稀缺,这家公司捕捉到的另一个行业痛点是,现有模型架构从大语言模型一脉相承,难以适配三维的具身智能场景,存在严重的信息损失。中科第五纪的差异化路径正是针对性解决这两个问题:

首先,它做了一个现实的选择,放弃高成本造数据的路线,聚焦在提升数据使用效率。

同时,独创热力图架构,让模型同时关注全局信息和操作对象的局部信息,既解决了架构适配性问题,又能大幅提升操作准确率,同时大幅降低数据依赖。单任务仅需3-5条数据就能实现,而同行需要几百甚至几千条。

基于此,在模型端,中科第五纪推出了全球首个超少样本的具身操作模型。少样本具身操作大模型,通过视觉系统识别目标物体后,能够快速生成操作路径,并驱动机械臂完成抓取与搬运,实现从环境感知到动作执行的闭环决策。目前该模型已应用于某头部机器人本体,还服务了中石化集团、零跑、国家电网等十余个核心客户,初步实现商业化落地。

2025年9月,中科第五纪从一众竞争对手中杀出重围,拿下头部机器人订单,成为其001号大脑供应商。中科第五纪作为核心大脑供应商,支撑其完成电力巡操、分拣等任务,这些合作不仅验证了大脑能力,还带来了近亿元相关业务,且客户的持续采购也让更多头部本体企业看到了这家公司的能力,上门寻求合作。

师出中科院和清华系

话说回来,之所以能做少样本具身模型这件事,得益于团队过往的积累——相关技术积累最早可追溯到2013年,那时团队中便已经有人关注视觉和语言的多模态融合。

这是一支来自中国科学院和清华大学的团队。创始人兼CEO刘年丰博士是中国科学院自动化研究所博士,研究方向为模式识别与智能系统,师从谭铁牛院士。他拥有超10年人工智能研发经验,参与过多项国家自然科学基金重点项目。

在做具身大脑的公司之中,中科第五纪虽然成立不算最早,但本着务实和解决问题的思路,找到了自己的立足之地并快速完成多轮融资。外界对刘年丰的评价也是,有一定的“江湖气”,这与他在学者身份之外的实践及多年创业经历息息相关。

首席科学家孙富春则是清华大学具身智能第一人,是国内最早研究智能机器人的顶级专家,拥有三十余年的机器人研究成果和技术积淀。联合创始人兼青年首席科学家黄岩,同样师从中科院谭铁牛院士,具有十多年的多模态大模型研究积累,也是中国科学院最年轻的正高级研究员之一。

正是这支兼具学术底蕴、技术积淀与产业落地经验的团队,让中科第五纪能够在激烈的具身智能赛道中,走出一条以少样本技术为核心、从实验室走向真实产业的务实之路。

基于真实需求的商业化落地

再来看产业落地能力。除了头部机器人客户的背书,中科第五纪打开商业化路径的核心是电力操作场景——率先突破了国家电网的场景,在广东、云南、蒙东、新疆等多地落地了电力操作相关项目,验证了其技术和落地能力。

比较难得的一点是,央国企和中科第五纪的合作是基于真实的需求,并非单纯的前沿科技探索。比如,国家电网、南水北调、五大发电集团,他们的设备多建在偏远地区,巡检成本高,现有巡检机器人、机器狗只能发现问题,无法完成简单的操作,而中科第五纪的机器人能实现巡检和操作的结合。再比如,中石化集团的便利店和加油站,夜间人流量少但仍需留人值守,中科第五纪的机器人能完成简单的售货、加热食品等操作,解决了人力成本问题。

最近我交流的不少具身从业者都认为,2026年是具身智能产业化的元年,在融资数百亿之后,行业将进入交答卷阶段,从技术演示迈向规模化商业落地的能力将越来越成为投资人考量的重点。

本轮领投方孚腾资本表示,中科第五纪是具身智能领域稀缺的同时掌握“超少样本学习”与“世界模型”核心技术的团队,其技术路线直击行业数据获取难、泛化能力弱的痛点,同时商业化落地速度与产品可靠性及海外业务进展均在业内领先。

在刘年丰看来,现在一家优秀创业公司对自身的核心标准就是“既要又要还要”,既要模型研发能力强,又要商业化落地能力出众,还要团队实力过硬、以及源源不断的客户资源。中科第五纪能获得机构认可,核心是在这几方面都体现了超出行业水平的发展优势。

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