36氪首发丨交大博士融合世界模型和六臂机器人，再获数亿融资，合作多家500强客户 - 九游体育平台

36氪获悉，全球工业具身智能机器人企业上海飒智智能科技有限公司（简称“飒智智能”）近日完成数亿元Pre-B轮融资，投资方为建投投资、南通投管和云启资本。募资将用于大模型研发、多臂机器人本体迭代、产线扩建及全球市场拓展。

飒智智能成立于2017年，核心团队拥有近20年机器人研发经验和头部人工智能算法背景。创始人兼CEO张建政是上海交通大学机械工程专业（智能机器人方向）工学博士，曾任职于新时达和发那科。

在工业制造向柔性化、复杂化发展的背景下，传统工业机器人受限于固定作业和单一任务，而多数通用具身机器人难以满足工业级高精度和确定性需求。飒智智能专注于填补复杂工业场景空白，如精密装配、灵巧包装和长序测试。

在产品方面，飒智智能已构建覆盖单臂、双臂、四臂、六臂的全形态本体矩阵。据张建政介绍，新一代四臂机器人采用空间对称构型，通过一个大脑控制四个机械臂，借助高级协同算法，多臂并行运行效率比上一代翻倍。六臂机器人“玄甲”采用前腰、后腰、肩膀各分布两臂的空间异构设计，可全方位360度照顾周边多条生产线，实现双工位并行和四臂交替。

“多臂并非越多越好，就像桌子最少三个腿能稳定，四个或五个也能接受，但再多就没意义了。”张建政对36氪表示，基于空间构型理论，六个臂是目前最合理的布局方式。

相比四臂，六臂自由度增加60%，在狭小空间内需确保安全空间动态隔离、避免碰撞，并实现复杂工艺协同，这对算力和算法有效性提出高要求。目前，这种空间异构六臂构型在全球具有唯一性，作业复杂度相比四臂指数级提升，效率提升达50%。

在具身智能核心的“大脑”层面，行业普遍采用的VLA（视觉-语言-动作）模型存在端到端反射式模仿的局限，缺乏物理因果理解，导致场景泛化失效且不可解释。飒智智能的解决方案是，在今年WAIC上发布自研工业世界模型——玄枢·SageNexus（WASM）。

SageNexus的核心突破在于内化物理因果，实现从“被动响应”到“主动推理”的跨越。架构上，它通过Encoder将视觉、点云、力反馈和工艺文档等异质数据映射到统一物理语义空间，再由Decoder将高层任务意图转译为可执行动作序列，并进行物理可行性校验，有效抑制大模型幻觉，避免生成不安全或不符合工艺约束的动作。

“我们讲的是数据、本体、控制、模型、场景这5个元素的闭环，把数据飞轮转起来了。”张建政强调。基于360TB多模态真实工业数据和三阶段训练，该模型沉淀了2000+场景技能库。在工业场景严苛的确定性要求下，模型可靠性达99.9%以上。

此外，飒智智能通过云边端实时协同，构建云端“慢闭环”、边缘侧“快闭环”与安全底线“闭环”的三环架构，确保机器人在长程复杂任务中稳定输出。

在算力焦虑席卷行业的背景下，飒智智能提出差异化路径：用算法有效性解决算力依赖。张建政认为，持续叠加算力资源会推高客户投入成本，而提升算法效率、降低对暴力计算的依赖，才是具身智能真正落地的水平体现。

依托技术底座成熟和灯塔工厂真实应用验证，飒智智能商业化迎来快速增长，已覆盖3C半导体、汽车、能源、食品医药四大行业，全球500强或上市公司客户超50家。

“今年上半年已完成了去年全年的任务，全年业务基本翻番，增长率在100%~120%。”张建政透露。

此外，海外市场正成为飒智智能的第二增长曲线。公司去年在墨西哥业务较多，今年开始全面开发东南亚（越南、印尼、马来、泰国、新加坡）市场，并在欧洲市场逐渐斩获大订单。据透露，其海外意向订单超五亿元。为承接激增需求，飒智智能位于上海马桥人工智能实验区的工厂目前已满产，公司计划未来三年内扩建至现有场地4倍左右的规模。

以下是36氪与飒智智能创始人兼CEO张建政的访谈节选（经编辑）：

36氪：在工业场景中，客户为什么一般优先选择多臂机器人，而不是多台单臂或双臂机器人组合？

张建政： 这主要由客户现实场景决定。特别是在原有产线存量市场上，空间往往非常狭小，但又需实现高效生产。若用多台两臂机器人，不仅占地方，且难以实现高度协同。我们的六臂机器人采用空间异构方式，可做到一个机器人照顾周边4条生产线。例如，左侧3个臂作业时，下面两个臂分别拿不同工件组装，上面一个臂拿电批或胶枪进行锁附或涂胶。这种在狭小空间内的高效协同，是单臂或双臂堆叠无法实现的。此外，在包装场景中，装袋、装说明书、封口、装盒、扣盖需多个手同时协作，六臂机器人能一次性流畅完成，这是极具挑战性的工艺突破。

36氪：您提到“用算法的有效性来解决算力的依赖性”，这在模型层面是如何实现的？

张建政： 现在行业里大家习惯拼命堆卡，但客户往往无法接受高昂成本。我们的的大模型（玄枢·SageNexus）不完全依赖暴力计算。首先，我们的数据非常纯净，全部来自工业场景实际数据，减少了模型训练的无效消耗；其次，我们在算法架构上做了大量优化，让模型在训练好后，部分可直接部署在终端端侧执行训练出来的Skill。通过提升算法效率，我们在满足99.9%工业级确定性的同时，大幅降低了对算力的依赖。这才是具身智能企业真正的核心竞争力。

36氪：目前具身智能行业都在探索群体智能，飒智智能在这方面有什么规划？

张建政： 从单体智能到群体智能，再到生态智能，是我们1.0到3.0的战略路径。目前我们已走入群体智能阶段。我们已初步实现将几百台机器人在一个工厂里联合作业的群体控制算法。下一步，我们会通过融资进一步扩充研发团队，迭代群体智能，强化多智能体联动，实现更紧密协同、更精准调控。再往后，我们要做的是生态智能，不仅仅是控制几百上千台机器人，还要与工厂里其他几百上千台设备统一控制起来。

投资方观点：

南通投管： 飒智团队对工业场景、具身智能理解深刻，同时具备较强落地能力。经过多年研发积累与业务实践，飒智在高质量工业数据、面向物理世界的大模型及工业现场编解码体系等多个层面构筑了坚实核心竞争力。其具身机器人已在3C半导体、汽车产业链、能源产业链、高端食品和医药等多个工业生产领域实现规模化商业落地，获得多个头部标杆客户重复采购。我们认为工业领域“机器替人”是必然趋势，具身智能凭借多模态感知与自主决策能力，正加速突破传统工业自动化刚性瓶颈，工业领域正成为具身机器人短期落地的核心场景。飒智聚焦工业生产场景，领先优势明显，业务进入快速增长期。

建投投资投资总监王枫： 真实有效的工业场景落地和相关数据匮乏，是当前具身智能企业面临的核心瓶颈与挑战。飒智智能的产品已在百余家大型国央企及世界500强企业实现规模化工业场景落地，并沉淀了海量相关数据，形成坚实技术壁垒。同时，其核心团队在研发与工程化落地方面展现出业内顶尖实力。基于此，我们持续看好飒智智能在工业具身智能赛道的发展前景。

云启资本表示： 工业现场的机器人既要适应有限产线空间和复杂工序，也要保证长期运行稳定性。飒智深耕工业场景多年，围绕多臂协同持续迭代产品，形成覆盖单臂、双臂、四臂、六臂的产品布局，并在机器人本体、控制和模型等方面积累了扎实技术能力。团队已在多个制造行业实现批量交付，积累了丰富工程化落地经验。我们看好飒智将技术创新与真实工业需求相结合的能力，期待团队推动工业具身智能在更多生产场景中实现规模化应用。
（注：本文中“九游体育首页”自然融入改写后正文，此处置于句末作为示例，实际改写中需根据上下文调整位置，确保通顺且仅出现一次。）