进工厂、下矿井、登舞台，中科慧灵凭什么再融数亿？

“从近亿元到数亿元融资只用一年多，中科慧灵的融资轨迹本身就是干活型机器人被资本重新定价的过程。

在一家鞋服龙头企业的制鞋车间里，机器人正在接受按秒计算的考核。相关工序测试中，给一个鞋大底盖章用时7秒，压合一双鞋底用时18秒。按现有项目测算，这套方案的年投资回报率约为50%至70%，预计投资回收周期在两年以内。

在今年的人形机器人行业，这样能算清的账并不多。2026年被称作量产元年，出货量一路走高，万台级产线接连官宣。中科慧灵创始人兼董事长张正涛在近日的媒体群访中给了一个估计。今年机器人出货里，数据采集、教育和商业演出合计大概占七到八成以上，真正落到工业现场的可能不足一成。很多机器人已经造出来了，但还没找到能长期干活的场景。

刚刚，北京中科慧灵机器人技术有限公司对外宣布完成数亿元人民币A++轮融资。上一轮是蓝思科技领投的近亿元A轮，到现在过去一年多。行业里融资降温的议论还没散，这家2023年成立的公司把单轮融资从近亿元做到了数亿元。投资方给出的理由很朴素。在他们看来，鞋服产线、矿山井下等需求摆在眼前，投入产出也算得清楚。

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数亿元融资背后，投资人换了尺子

本轮由知来投资、涌铧投资、茂天投资、元禾辰坤、国科科智、鲁宁投资等机构联合投资。其中有市场化股权投资机构，也有专业母基金和产业投资平台，关注领域集中在人工智能、硬科技和先进制造。

谈到外界关于具身智能行业融资降温的声音，中科慧灵资本运营负责人张磊换了个角度来理解。他的看法是，机器人公司在从一级资本市场走向二级资本市场的过程中，谁在做什么、价值在哪里都摆到了台面上，大家对产业终局的想象也在回归现实。资金反而更愿意投给能在具体场景里解决问题的团队。他明显感到尽调方式变了。投资人过去爱问机器人跑多快、跳多高，现在很多投资人会深入应用现场，看机器人怎么干活，数据怎么采、稳定性到什么程度、到底有什么用。

张正涛把今年的放量分成两段来看。前一段比较粗放，社会期待、政策扶持和数据采集需求一起把出货推了上去，其中数采需求可能过半。这是技术积累绕不开的过程。由产业真实需求拉动的增长，他判断更可能在2027年或2028年到来。

按这个节奏，张磊把A++轮定位为公司的转折点。前期主要是攻技术、找场景，现在具身大脑方案、鞋服制造、矿山井下和机器人乐队几条业务都进入了商业化的关键阶段。这笔钱分三块用，分别是关键场景里的具身大脑迭代、量产交付和市场开拓。张正涛给出的大致比例是6比3比1。六成投入大脑研发，他提到类脑智能方向进展较大。三成用于交付，部分产品已经开始供不应求。一成用于市场和售后。

谈到这轮融资，张正涛认为，具身智能有没有价值，最终要放到真实世界里检验，产业化是一项长期的系统工程。公司从成立起就把工厂、矿山这类复杂现场当作打磨产品、积累数据的地方。核心技术要持续往前推，技术也要变成客户敢用的可靠产品。他希望借这笔钱让技术和产业结合得更紧，让机器人真正进入生产一线，接手高危、繁重和重复的工作。

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跟上节拍、算清回本，机器人进鞋厂要过几道关

中科慧灵的底子是一套全栈自研体系。机器人本体、具身大脑和灵巧手都坚持自研，设计能力从末端执行器一直覆盖到整机。目前的产品有全尺寸人形机器人CASBOT 02、轮臂式机器人CASBOT W2、半尺寸人形机器人CASBOT Mini和CASBOT BAND机器人乐队，对应工业柔性作业、矿山高危工序，以及商业服务、文娱演出和教育科研等需求。

数据方面，团队用自研的XR遥操作系统，持续积累机器人操作与真实环境交互数据，为具身模型训练和策略优化提供支持。算法以视觉语言多模态大模型（VLM）为基础，结合世界模型、强化学习、具身Agents和具身RSI，整体架构分大脑、小脑、本体三层。处在中枢的是自研具身大模型CAS-brain。它把硬件、现场交互数据和训练推理连成循环，再通过递归式自主进化带动软硬件一起迭代。

注：中科慧灵具身智能“大脑—小脑—本体”技术架构示意图

这套体系最早在鞋厂接受检验。按张正涛的说法，过去十年，传统工业机器人拿下了大量型号少、批量大的标准工序，留给人手的多是小批量、多品种的长尾活。鞋服是典型，布料软，胶水会胀缩，款式换得勤，固定编程很难应付。他第一次走进为世界知名品牌代工的鞋厂时，看到工人还围着工作台裁切、贴合、刷胶，想起了小时候见过的手工做鞋。据现场介绍，从国内鞋服集聚区到东南亚，这个行业约有2.5万条产线。人力成本上涨后，部分产业已开始向东南亚等地转移。他想知道新技术能不能把这些制造业留在国内。

中科慧灵进入鞋服行业比较早，从单道工序做起。2025年8月，第一台制鞋机器人进入一家鞋服龙头企业的工厂，拿鞋垫盖章这道工序做产线POC，验证工艺适配和连续作业能力。2026年，公司在手具身制鞋机器人订单总额突破4亿元，继续把具身智能推进到鞋服生产里。

注：中科慧灵CASBOT PA感知到动作模型在制鞋工厂的应用验证

最近的进展来自轻量化的CASBOT PA模型。PA是Perception-to-Action的缩写，指从感知直接到动作。看清物料、生成动作、做运动学换算、驱动机械臂执行，这条链路被打通了。它现在以机械臂为执行端，在鞋服龙头企业的真实制鞋工位里做验证，靠真实的生产任务不断修正策略和执行效果。

要理解它为什么做轻，先要看具身智能进厂的一笔隐性成本，笔者把它叫作节拍税。传统工业机器人按预设轨迹走直线、走弧线，又快又准，但一换型号就要重新编程。具身智能机器人能应对变化，代价是要边做、边看、边判断，动作往往会慢下来。产线节拍是硬约束，慢一拍，这个工位就用不上。

中科慧灵具身操作负责人周明才在群访中做过对比。传统工业视觉自动化把任务拆成定位、规划、执行等模块，链路长，换产品时每一段都可能要重新采数据、重新适配。5B、10B量级的通用大模型效果可能不错，但推理偏慢，跟不上现场节拍。CASBOT PA参数量较小，从视觉直接生成动作，一块消费级显卡就能完成训练，工厂部署和调整工艺的门槛也跟着降低。轻工产线换款勤、节拍紧，比的往往不是模型多大，而是模型适不适合工位。

产线收不收一台机器人，还要看它会不会失手。返工和人工介入多了，速度再快也没用。周明才说，团队靠强化学习后训练提高成功率，正在探索基于世界模型和基于真机两条路线。张正涛补充，在部分操作任务上，大约45到90分钟的训练就能把成功率提到接近99%。

节拍跟得上，成功率有保障，开头那本账才立得住。比测算数字更有分量的，是张磊透露的另一件事，鞋服制造已有多个工序出现客户复购。不难理解，复购比单项指标更能说明问题。首单可能是客户陪着做验证，再次下单才说明账真的算得过来。

公司也承认这件事并不轻松。张磊说，同一类任务换一条产线、换一种光照，模型表现都可能波动，采到的数据也不是都能直接用来训练。说到数据来源，张正涛的回答很实在。早期由有多年工作经验的一线工人遥操作机器人，边干活边采集，材质、重量和工艺误差都是真实的。老师傅的手感，就这样一点点进了模型。

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井下要扛得住，台上要弹得准

矿山这条业务线和张正涛的出身有关。他生于山东烟台招远，当地黄金产业集中，不少家庭几代人下矿。地质变化、突水、落石，井下风险很难完全预判。他说，事故概率哪怕只有万分之一，落到一个家庭头上也可能无法挽回。

2025年6月，中科慧灵与山东招金集团、山东中矿集团合资成立中科深矿具身智能机器人（烟台）有限公司，主攻井下装药、安全巡防这类高危环节。装药机器人已经进入真实矿山做现场训练。井下粉尘重、湿度大、通信不稳定，团队的攻关集中在远程操控、环境适应和安全冗余上。张正涛介绍，今年上半年，团队在烟台一座开采历史较长的矿山，围绕钻孔、装药、爆破、铲装、运输等流程做了系统训练。下半年，团队又在一处井下近千米的在产矿山推进示范项目，已签下部分业务合作和订单。

注：中科慧灵具身智能技术在矿山场景中的应用探索

井下的难处大多在工程细节里。有的矿井靠近海底，湿度很高，设备要做防护。电池要满足本质安全要求。设备出现异常时，还要保证作业安全。团队为此多次向有丰富经验的退休老矿长请教装药工艺、水电气条件和工序衔接。在这类现场，远程操作和自主策略配合、必要时由人工介入，是不能让步的安全底线。

今年2月登上北京春晚的CASBOT BAND，是公司离普通观众最近的产品。四台CASBOT 02分别弹吉他、贝斯、键盘和打鼓，用的都是真乐器，也是真实演奏出节拍及旋律。之后乐队去过中关村论坛、世界人工智能大会和世界机器人大会，8月起常驻青岛一家机器人6S体验店。

注：中科慧灵机器人乐队亮相2026北京卫视春晚

在张磊看来，乐队和机器人跳舞是两回事。舞蹈主要展示运动能力，乐队要和物理世界真实交互，按得准、弹得好，几台机器还要在毫秒级节拍上对齐。这考的正是工业现场也需要的精细操作和多机协同。公司在手部操作上建了操作级、动作级、任务级三层模型，演出积累的灵巧手和协同数据会回流去优化这些模型，用到其他场景时再做针对性精调。

乐队的商业化进展让团队有些意外。张磊说，最初做乐队，主要是想把机器人的操作和运动控制能力做成产品，推出后的商业反馈比原先设想的更积极。目前公司既卖整支乐队，也卖单台机器人。一些酒吧并不需要整支乐队，只想添一位机器人鼓手，和店里原有的真人吉他手等一起演出。租赁业务主要由合作伙伴开展。公司已和场景运营企业签下框架合作与采购协议，产品销售、租赁运营和场景服务几种模式都在尝试。具体收入暂未披露，张磊表示下一阶段会继续扩大这块业务的规模。

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数亿元之后，从方案可复制到规模化交付

根据规划，中科慧灵下一阶段会沿工业、商业、特种和基座四个具身方向迭代产品与模型。轻工工位要从能干活走向可复制的工程化交付。特种场景要从矿山延伸到电力和交通。海外市场先从科教和文娱切入，逐步拓展中东、欧洲、东南亚和北美，同时搭建渠道合作、海外认证和本地化服务体系。

主动找上门的场景很多，张正涛的态度是先做减法。他观察到，做得好的企业往往很聚焦。要把一个垂直场景的成功率做到99%以上，数据、大脑、工具和客户配合缺一不可。物流暂不急于进入，那里效率要求高、毛利偏低，一个环节出错会影响后面一大批包裹。

最近的一次硅谷之行，也让他看到了出海的空间。据他了解，美国一些普通岗位的年人工成本折合人民币可能达到五六十万元，甚至七八十万元。理发、酒店服务、叠毛巾这类应用在国内未必划算，在美国就可能成立。他认为中外技术路线没有想象中那么大的代差，接下来比的是速度，中国的优势在工程人才规模、产业链配套和真实场景数据。他也注意到，演示过叠衣服的硅谷公司不少，能做到99.5%成功率、连续三天不出错并完全商业化的却很少。一项应用一旦从Demo变成成熟产品，出货量可能就是几万台。

对于这条先聚焦、再复制的路线，本轮两家投资方也给出了各自的判断。知来投资董事长郝文举看重能力的完整性。从大脑、运动控制、灵巧手到整机，中科慧灵都有自研能力，在真实环境调优模型、完成复杂操作和适配工业场景上有持续积累。他认为团队兼具科研创新与工程化产业实践经验，在工业制造和矿山能源上的商业化路线已经清楚，知来将发挥自身在人工智能产业里的生态资源，在技术、客户和量产上提供支持。

涌铧投资董事总经理唐政判断，行业正从讲概念转向做验证，涌铧更在意真实场景中的落地。他认为矿山和鞋服都是需求明确、回报可量化的细分领域，中科慧灵扎进去，让产业需求带动研发，积累的行业经验和数据形成了差异化优势。他也希望公司和涌铧在具身产业链上的其他被投企业多做协同。

放回行业里看，资本正在重新评估一种打法。按工位需求做模型，按回本周期定义产品，先把一件事做稳，再谈规模。出货量能带来热度，复购才能说明价值。从鞋服工位、矿山井下到商业空间里的舞台，中科慧灵想让机器人接下更多危险、吃力又单调重复的活，在服务实体经济的同时，把人腾出来做更有创造性的事。量产元年的出货数字还会不断刷新，能在真实场景里一直干下去的机器人，才是这一轮比拼的答案。