作者｜毛心如

具身智能赛道，正在褪去一些资本狂热带来的泡沫。

有模型、有样机就能讲故事的草莽时代，或许已经一去不复返。

决定企业能否长期走下去的核心要素，主要有两项：

一是持续迭代、对抗周期的资金底气，让企业能坚守技术研发与场景深耕，熬过行业洗牌周期。

二是经过真实市场验证的商业化能力，摆脱实验室 Demo 的虚假繁荣，用规模化落地证明具身智能的产业价值。

简单来说，资金决定企业的存活时长，商业化落地能力决定企业的发展上限。

在这样的行业背景下，原力灵机通过股权并购完成与物流机器人公司Atomix的深度合并，同时落地新一轮战略融资，一举补足了自身在资金和商业化落地两个维度的核心优势。

本轮融资阵容非常罕见，智谱、阶跃星辰、商汤、阿里四大头部大模型厂商集体入局，以及华勤、上汽恒旭等产业资本加持，是今年具身智能赛道规格最高、阵容最全面的融资之一。

这套超级合并+顶级融资的组合拳，不仅体现了行业对原力灵机技术先进性的认可，更是因为其找到了产业落地的一条快车道。

大模型「四巨头」集体押注，寻找具身智能最大公约数

过去两年，国内大模型赛道竞争趋于白热化，技术能力高度同质化，纯 API 调用的商业模式增长见顶。

在这样的背景下，所有头部大模型企业都将物理 AI、具身智能视为下一阶段的核心战略增量，纷纷下场布局机器人与物理 AI 落地。

但长期以来，头部 AI 巨头大多采用分散布局、多点试水的策略。

各家有各家的打法，投资标的很少重合，甚至在同一家公司内部，投资和自研经常是两条平行线。

智谱以基座模型为核心，更多是做生态型布局；阶跃星辰在 2026 年初迎来印奇出任董事长后，将 AI+终端和具身机器人明确列入版图。

商汤一边通过基金投资了宇树、银河通用等十几家企业，一边自己孵化了大晓机器人；阿里则在星动纪元、宇树、星海图、自变量机器人等多个标的上均有布局。

而原力灵机这次融资，是四家头部大模型公司第一次在同一家具身智能企业身上达成共识。

下注背后，是各大巨头经过长期赛道筛选、多轮试错后，找到的适配自身物理 AI 落地战略的「最大公约数」。

对于云端大模型而言，文本、图像等互联网公开数据早已趋于饱和，模型能力迭代陷入瓶颈。

想要突破同质化困境，必须依托海量、真实、多元的物理世界交互数据，完成从理解文字图像到操控物理世界的能力跃迁。

而放眼整个具身赛道，许多企业都存在结构性短板。

要么只有硬件设备，模型能力弱，只能执行固定程序化动作；要么手握模型技术，却没有规模化、全球化的真实落地场景，无法形成数据迭代闭环。

原力灵机的稀缺性由此显现，作为赛道内少有的同时具备优质通用具身大模型研发能力+全球化规模化真实落地场景的企业，精准契合了所有头部大模型厂商落地物理 AI 的核心诉求。

与此同时，华勤、上汽恒旭等产业资本的入局，也进一步打通了智能制造、汽车供应链、消费电子等全新落地场景，让原力灵机的商业化边界不再局限于仓储物流赛道。

值得一提的是，本轮融资还释放出一个有趣的行业信号，具身智能赛道的竞争逻辑有了根本性改变。

商汤和旷视，作为 AI1.0 时代的四小龙玩家，这次算是彻底告别零和竞争的内卷模式，从昔日赛道对手转变为产业协同队友。

过去，国内计算机视觉龙头大多在工业视觉领域正面竞争，软硬件方案高度重合。

随着具身智能进入全产业链整合周期，单打独斗的技术路线难以为继，入局玩家必须迈入数据、场景、生态、技术综合竞争的新阶段。

而这回顶级资本的集体共识，本质是对具身智能即将全面爆发的核心拐点，Picking 时刻的精准押注。

具身智能迎来 Picking 时刻

回顾 AI 产业的迭代规律，每一轮技术革命的爆发，都源于行业找准了属于自己的「原子任务」。

大模型时代的突围关键是 Coding 能力，模型掌握代码生成、逻辑推理的能力，就能解锁层层递进的通用智能能力树。

这也是像 Claude 等一众头部大模型企业拉开差距的核心。

而进入物理 AI 时代，具身智能的核心原子任务，已经转变成 Picking，即物理抓取操作。

看似简单的抓取、移动、放置动作，实则是所有机器人物理作业的底层基座，更是当前具身赛道唯一能实现规模化、可迭代、可迁移的核心任务。

从产业价值来看，Picking 任务具备三重优势。

首先是海量高质量的真实数据。

全球仓储物流体系每天产生上亿次真实抓取作业，不同货品材质、尺寸、姿态、环境带来的多元化数据，是天然的原生训练资源，满足了行业对高质量具身数据的需求。

其次是即时闭环的强化学习能力。

机器人每一次抓取作业的成败、精度、损耗都能实时判定反馈，系统快速修正决策逻辑，形成低成本、高效率的自主迭代闭环，是物理世界稀缺的自优化场景。

最后是跨场景迁移能力。

一旦模型掌握任意环境、任意物体、任意姿态下的通用抓取逻辑，就能延伸覆盖分拣、装配、工业协作、家用服务、医疗辅助等全品类物理任务，具备极大的商业化潜力。

当然，Picking 不是物流的专属能力，它是具身智能整体能力的引擎。

眼下，国内九成以上的具身企业，都还困在实验室 Demo 陷阱里：

有模型却没有真实场景数据喂养，迭代速度慢

有硬件却没有强性能大脑，智能化程度不足

有零星试点却无法规模化复制，难以形成持续的数据积累与商业收益

行业长期陷入技术无法落地、落地无法迭代、迭代无法商用的恶性循环，多数玩家停留在概念验证阶段，难以实现产业化突破。

所以，原力灵机选择与Atomix深度合并，是为了实现具身智能赛道最核心的两大生产要素，模型大脑与真实场景的双向奔赴。

原力灵机拥有自研 DM0 具身原生大模型、全套底层训练与开发基础设施，从根本上具备了解决机器人智能化不足、无法自主思考、跨场景泛化能力弱的技术能力。

Atomix手握全球化落地能力，业务覆盖全球 20 余个国家，累计交付 500 余个大型仓储项目，日均产生 60 万次以上真实 Picking 实操数据，是国内规模最大、真实性最强的物理场景数据资产。

双方合并后，将形成一个指数级增长的数据飞轮。

Atomix遍布全球的落地场景，持续为 DM0 大模型输送海量真实作业数据，支撑模型持续迭代升级。

能力更强的模型，提升所有机器人的智能作业上限，让设备能够适配更复杂的场景、完成更精细的操作。

机器人智能化水平提升，进一步拓宽规模化落地边界，产出更多元、更高质量的实操数据，形成循环往复、加速迭代的正向闭环。

而原力灵机也不是行业内第一个吃螃蟹的人。

今年 4 月，海外头部具身玩家 Skild AI 完成对 Zebra 机器人自动化业务的收购。

Skild AI 同样选择的是 AI 技术研发团队+规模化落地资产的整合路径，通过场景数据补齐模型短板，依托模型能力优化落地效率。

显然，赛道的头部玩家正在宣告：数据飞轮闭环能力将决定胜负，行业进入全新发展阶段。

合并+融资后的原力灵机，形成四重正向循环

这次合并与融资落地后，原力灵机形成了技术、场景、资本、人才四重相互赋能、持续放大的正向循环飞轮。

第一重飞轮，技术正向循环，拥有行业领先的底层研发护城河。

其自研的 DM0 是全球首款面向物理机器人作业设计的具身原生大模型，曾斩获 RoboChallenge 全球真机评测综合第一。

DM0 依托与阶跃星辰、千里科技的深度协同，完成机器人实操、智能驾驶、互联网多模态三类数据的联合预训练，数据维度与质量远超行业平均值。

同时实现了跨机型、多任务的统一训练，摆脱了硬件参数束缚，做到一脑多形，具备初步的通用化作业能力。

配套自研的 Dexbotic 开源框架，是国内唯一、全球第二的通用具身智能开发基础设施，被业内称为具身智能领域的 PyTorch。

凭借模块化、全流程、高适配的优势，服务清华、北大、普林斯顿等数十所顶尖院校及腾讯等头部企业，通过全球开发者共建生态、产学研协同迭代完善底层技术体系。

第二重飞轮，商业化场景正向循环，手握行业稀缺的规模化落地入场券。

依托Atomix成熟的全球化商业基础，布局全球 20 余个国家，26 个本地化售后服务中心，累计服务超 60 个全球知名品牌，包括优衣库、蜜雪冰城、宁德时代等头部企业。

在硬件交付与项目落地层面，自研托盘四向车销量位居全球第二，大型集群项目交付能力处于行业领先地位。

可实现单项目 600+台机器人协同调度，50 台以上规模超大型项目落地数量全球第一，具备成熟的复杂工程交付能力。

除此之外，原力灵机即将发布的飞拉达产品，将推出全球首个多类型机器人混合作业场景。

依托 DM0 的跨机型通用能力，首创三级分拣作业模式，打破单一机器人执行单一作业的行业局限，提出具身智能规模化落地新范式。

持续落地的商业订单，也将不断产出多元化真实 Picking 数据，持续反哺模型迭代，让技术升级与商业落地双向提速。

第三重飞轮，资本与生态正向循环，双轮驱动实现资源持续放大。

本轮入局的四大头部大模型技术资本，带来的不仅是资金支持，也是深度的技术协同、数据赋能与生态加持。

此前 DM0 的多源数据联合预训练，也恰恰是技术资本深度绑定、协同研发的成果，各大巨头依托自身 AI 技术体系，持续助力原力灵机优化模型认知、决策与动作能力。

而华勤、上汽恒旭等产业资本，则推动技术向汽车供应链、3C 智能制造、工业自动化等领域延伸。

技术资本赋能模型智能化升级，产业资本拓宽落地场景边界，新增场景产出更多优质数据，海量数据进一步夯实技术壁垒，形成持续放大的生态闭环。

第四重飞轮，全球化与人才正向循环。目前原力灵机已搭建完成北京核心研发+全球五地联动的战略布局：

北京承载大模型迭代、基础设施研发等核心技术工作，是全球技术中枢

香港作为全球总部，统筹投融资与全球化战略

新加坡为全球商业总部，辐射东南亚市场

日韩子公司深耕本地市场，服务头部核心客户

2026 年 6 月即将落成美国办公室，进一步扩展北美市场布局，实现全球核心区域全覆盖

同时，原力灵机也将在全球重点区域进行算法、硬件人才招聘，吸纳全球稀缺的优质具身人才。

总的来看，技术是增长引擎、场景是发展燃料、资本是加速助推器、人才是持续创新的核心根基，四个维度深度嵌合、相互赋能，才能让企业发展飞轮持续加速。

从 Demo 时代迈向对账单时代，具身智能的胜负手早就不是孤立的算法，也不是冰冷的硬件。

而是谁能率先在真实世界的原子任务中跑通闭环，谁能率先让数据飞轮实现自主运转。

这不是一场估值竞赛，而是对具身智能技术从能做到做对、做好，从单点突破到系统飞轮的持续追问。