10亿元新一轮融资，学术大牛的仿真豪赌

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（来源：VCA创投社）

9月30日，苏度科技宣布完成超10亿元新一轮融资，由上海国投先导、国投孚腾与国泰海通联合领投，小米等多家老股东跟投。

成立仅17个月，公司已完成5轮融资、估值突破200亿元，是国内通用具身智能赛道仿真路线的代表性样本。

本轮由上海国投先导、国投孚腾与国泰海通联合领投，道禾长期、东风资产、国开金融、朗玛峰、量图智策等产业及长期资本深度参与，小米等多家老股东继续跟投，资金将投向通用具身智能全栈技术攻坚与真实产业场景的规模化验证。

苏度科技的特别之处在于它的路线，在一个被“真机数据采集”叙事主导的赛道里，苏度科技押注的是一条反主流的仿真路线，其4月发布的Sudo R1系统在不使用任何真机数据的前提下，实现了对未知物体98%的首次抓取成功率。

这究竟是一家什么样的公司？资本为何在这个时点密集加注？

论文引用15万次的学者，带队伍回国

一位与人工智能二十年发展同频的学术领袖，搭配一位经历过完整创业周期的连续创业者，以及一支覆盖模型、仿真、硬件、控制的全栈队伍。

苏度科技的联合创始人、董事长兼CTO苏昊，是3D视觉与具身智能领域最具国际影响力的华人学者之一：斯坦福大学计算机科学博士、北京航空航天大学数学博士，曾任加州大学圣地亚哥分校（UCSD）终身副教授，2026年4月回国加盟复旦大学，论文引用超过15万次。

值得注意的是，苏昊在创业上并非新手：他此前曾与本科同学在美国创办具身智能公司Hillbot，苏度科技核心团队中有近十年合作历史的成员，部分正来自Hillbot项目。2025年11月，核心团队从硅谷归国，上海主体启动运营。

在今年WAIC主论坛上，苏昊给物理智能下了一个传播甚广的定义：今天的AI会写诗、会写代码，“却帮不了一位老人翻身”。

智能的价值大多还停在数字比特世界，而人最沉重的需求全在物理原子世界。他给出的答案是：“物理智能的使命，是把人还给人。”

同时他也保持警惕：“我们看到许多精彩的demo，但它们与真正的通用能力之间仍存在关键断层。”在复旦的公开讲座中，他更是直接厘清三大认知误区——大模型加机械臂、人形机器人、AI生成视频，都不等同于真正的具身智能，物理理解才是问题的关键。

团队的其余关键成员同样指向“全栈”配置：联合创始人兼CEO韩铮拥有微软亚洲研究院和AI创业经历，研发副总裁徐泽祥曾任Adobe Research研究科学家，硬件负责人陈润泽来自机器人系统工程领域，商业副总裁张校珩负责战略与商业化；核心成员来自清华、北航、斯坦福、康奈尔等高校，以及微软亚洲研究院、ABB、NVIDIA、Tesla等机构与公司。

国寿股权创新投资中心副总监吉祥在解释投资逻辑时提到的一点颇具代表性：“苏度团队的能力覆盖从基础模型到硬件定义的完整链条。”

用仿真把数据成本打下来

苏度科技的技术主线，是围绕模型、数据、仿真技术、机器人本体及控制系统的全栈自研，核心路径为Real2Sim2Real（真实—仿真—真实）：以大规模高质量仿真数据为主体、真机验证为辅，自建面向机器人学习的数据生产体系，每日可生成百万级规模的训练数据。

这条路线的产业逻辑是一笔成本账。真机遥操作采集数据的方式成本高、场景覆盖有限。而顶尖的仿真器能使数据获取的边际成本极速递减，符合Scaling Law的第一性原理。

苏度科技是国内少数全栈自研具身智能原生仿真引擎并参与全球竞争的企业之一。在这条路上，苏昊此前主导的SAPIEN和ManiSkill，正是全球研究社区的事实标准之一。

换句话说，这家公司最底层的技术资产，在被商业验证之前就已经被学术界验证过了。

2026年4月20日，苏度科技发布全栈自研机器人系统Sudo R1：采用世界模型与强化学习一体化设计，在不使用任何真机数据的前提下，实现对未知物体98%的首次抓取成功率、二次尝试接近100%，工业场景操作成功率达99.5%。在此前的公开演示中，机器人连续抓取百余件从未见过的物体，成功率接近100%。

硬件侧，公司自研双臂本体（机械臂7自由度），并推出22自由度直驱灵巧手，在国内具身智能创业公司中较为罕见；同步布局工业重载与泛商业轻载两款机型，并在上海临港备案了万台级生产基地。

商业化进度上，苏度科技走得是一条“先难后易”的路。公司与宁德时代联合开发的电池模组组装系统已复刻真实产线：不同模组尺寸、不同产线形态均可通过搭建机器人智能体快速适配，通常无需额外数据采集，也不要求集成商具备模型训练能力；今年WAIC上，四台机器人协同完成了从上料到下料的全流程演示。

韩铮在今年WRC主论坛上的表述，可以看作公司商业化的准入门槛：“率先在特定任务上实现高可靠性——在不挑物体、不挑环境的前提下保持超过99%的成功率，是走向规模落地的必经之路。”他还有一句更凝练的判断：“通用性是终点，可靠性是起点。”

公司给出的时间表是：2026年下半年在头部客户完成概念验证与小批量落地，2027年实现百台级交付，2028年进入千台级规模。除工业制造外，零售商超、餐饮门店场景也在推进。

估值200亿，热钱涌入

苏度科技的融资节奏、股东结构与赛道卡位，恰好是理解2026年具身智能资本逻辑的一个完整样本。

苏度科技的部分融资股东名单如下：

4月Pre-A轮落定后，公司估值已突破20亿美元（约136亿元人民币）；本轮完成后，市场信息显示估值已超过200亿元人民币。

国资、产业资本、市场化财务机构悉数在列，不乏众多知名资方。

其中，产业资本几乎每一个名字背后都是一个真实的应用场景或供应链环节。宁德时代的角色尤其特殊：既是投资方，又是联合开发方，电池模组装配产线成了苏度最重要的验证场。这种股东即客户的结构，在早期硬科技公司中是相当稀缺的信用背书。

把视野放大到赛道。2026年是具身智能融资的爆发之年：据创业邦睿兽分析统计，2026年上半年中国具身智能领域一级市场发生融资事件390起，同比增长48.29%，202个披露金额的项目合计融资1110.99亿元，同比增长3.5倍；另一项行业统计显示，上半年赛道融资总额约935亿元，同比增长约5倍。

资本洪流之下，百亿估值独角兽批量诞生。截至目前，赛道内估值超百亿的企业已接近20家，大额融资事件密集出现，苏度科技17个月累计融资规模，已跻身赛道前列。

2026年上半年，超过一半的资金流向了“大脑层”。投资逻辑正从整机集成向核心技术和关键部件扩散：VLA模型、世界模型、仿真平台、数据训练与评测工具等具身智能“大脑”相关企业估值快速攀升；光轮智能这样专注数据采集与仿真训练的公司估值也站上百亿元，反映出市场对“数据瓶颈”的战略共识。

这正是苏度科技本轮融资的叙事落点。拆解其投资逻辑，可以看到三层递进：

其一，押注数据路线的成本拐点。韩铮在今年外滩大会上算过这笔账：机器人要同时具备高成功率和适应不同物体、环境的能力，“不能靠每落地一个场景都进行昂贵的训练和调参来补足效果”。仿真路线的本质，是把数据采集这个最大的可变成本，转化为一次性的研发投入。

其二，押注可复用产品的规模效应。领投机构代表在谈及本轮投资时表示，看好苏度“底层理论创新与工程落地构筑起的双重竞争壁垒”，其全栈自研体系具备跨场景泛化潜力。对投资人而言，如果操作能力能沉淀为可复用的产品，同一套研发成果就能产生多次收入，而平台型公司的估值弹性，远大于项目制公司。

其三，押注产业验证的时间窗口。国寿股权在投资后还向苏度引入了康养、医院等场景的联合开发需求；宁德时代则直接提供了产线验证场。在“估值增长快于商业化兑现”的赛道普遍状态下，能拿出99.5%产线成功率的公司，自然成为资本向头部集中时的优先选项。

当然，目前具身智能仍处于发展早期，研发与量产之间的鸿沟亟待填补，路线之争也尚未分出胜负。

愿景足够宏大，但通往愿景的每一步，都需要在真实的产线上用99.5%以上的成功率去丈量。资本已经为可能性投了票，接下来，该由交付来回答问题了。