2025年5月注册，至今成立仅14个月的通用机器人企业「苏度科技」早已完成34亿元Pre-A轮融资，投后估值达到200亿元。

宁德时代、腾讯、阿里、百度等产业巨头联合高瓴、IDG、上海国资共同参投，这笔交易成为今年国内具身智能领域规模、资方阵容双顶尖的融资事件。

今年一季度国内具身赛道融资总额突破373亿元，行业全面冲刺商业化落地，这家依托复旦学术力量成长的初创企业，不靠人形机器人博眼球，仅凭一套纯仿真训练产线方案，重构了行业对机器人训练路径的固有认知。

01

十五年搭档如何扛住200亿估值？

苏度科技的核心创业组合并非资本撮合的短期合作，而是两位北航校友跨越十五年的技术共识。

董事长兼CTO 苏昊 是复旦大学浩清特聘教授、通用物理智能研究院首任院长，完整走完AI从2D视觉到3D具身智能的学术路径，既是ImageNet核心参与者，也主导搭建了拥有300万模型的ShapeNet、PointNet等3D深度学习底层框架，自研的SAPIEN、ManiSkill仿真平台如今已是全球具身实验室通用基础设施。2026年4月苏昊全职落地复旦，为公司持续输送底层物理智能理论支撑。

CEO 韩铮 曾深耕Windows操作系统内核性能研发，2011年远赴湾区交流时，常年借宿苏昊斯坦福宿舍地板，两人那时便笃定3D视觉与机器人融合会是长期赛道。

如今苏度核心研发成员多数已搭档十年以上，稳定的团队基底避开了硬科技创业常见的人员流失难题。

具身涌现认为，当下多数具身团队重短期产品落地、轻底层技术积累，苏度这种学界+产业长期绑定的组合，恰恰能支撑其重仿真、重算力的长线技术路线，也是资本敢于给出200亿估值的核心底气。

02

零真机训练，仿真方案如何实现高稳定作业？

行业长期受困于机器人数据采集难题，大模型拥有海量文本素材、自动驾驶可依托百万车辆持续采集路况，通用机器人却很难大规模进入真实场景收集交互数据，真机调试、遥操作采集不仅成本高昂，更难覆盖海量未知物体与复杂工况，多数企业光鲜的演示demo无法复制到真实产线。

苏度给出的解法是Real2Sim2Real虚实融合训练范式，也是行业唯一主打零真机数据训练的技术路线。

依托自研Sudo R1系统，企业曾开展60分钟无剪辑长时测试，机器人面对100余种陌生物件完成200余次抓取，单次首试成功率稳定98%，两次尝试内即可接近100%成功率，全程未使用任何真机采集数据。

这套范式建立在三层核心支撑之上，一是世界模型与强化学习一体化架构，仿真环境完整复刻摩擦、碰撞、动力学约束等真实物理规则，区别于仅生成视觉画面的普通渲染工具；

二是软硬件协同自研，从机械本体、触觉传感器到算法同步打磨，缩小仿真与现实之间的执行偏差；

三是上下分层技术架构，上层负责全局任务规划，下层专注端侧实时操作闭环，和硅谷主流端到端黑盒研发路线形成明确区分。

WAIC展会现场复刻的宁德时代电池模组产线，是这套技术首个工业级落地证明，四台轮式双臂机器人协同完成电芯上料、装配、除尘扫码、成品下线全流程，作业精度达到亚毫米级，即便现场出现视觉遮挡干扰，机器人也能自主修正运动轨迹。

双方最先从线缆精密接插工位切入，依靠视触觉融合传感器解决纯视觉无法识别的接触装配问题，首个工艺工位已完成POC验证，打破仿真技术只能停留在实验室的行业固有认知。

03

舍弃双足机型，平台化路线能否跑通商业化？

当下赛道玩家扎堆研发双足人形机器人，苏度却选择聚焦轮式双臂方案，背后是清晰的商业化取舍逻辑。双足机器人需要持续平衡行走，会分散大量研发算力与成本，轮式结构直接简化移动变量，团队能集中资源打磨机器人最核心的操作能力，而抓取、装配这类手部操作技能，正是制造业、商超、餐饮场景通用的底层原子能力。

苏度并未将自身定位为单纯的机器人硬件厂商，韩铮以智能手机行业做类比，企业目标是搭建硬件+操作系统一体化的开放平台，对外输出标准化底层操作API，吸引外部开发者搭建垂直场景应用。

公司现阶段规划服务1000名行业开发者，期待从中孵化5至10个具备规模化价值的超级落地应用，目前算力集群已接近万卡规模，场景落地节奏清晰，2026下半年完成多行业POC跑通，2027年启动规模化批量部署。

具身涌现认为，行业长期陷入“卖设备”的单一盈利思维，苏度开发者生态平台模式，本质是把机器人从单一设备升级为通用生产工具，这种平台化思路能大幅降低中小企业入局具身智能的门槛，打开更大市场空间。

04

重构训练逻辑，行业会迎来全新发展周期吗？

市场普遍将苏度的200亿估值解读为资本对仿真路线的认可，具身涌现跳出单一企业视角，有不同的产业判断。行业此前形成固定发展逻辑，依靠大量真机采集数据迭代模型，本质属于人力密集型研发模式，成本随场景扩张持续走高，商业化天花板极低。

苏度Real2Sim2Real路线把训练重心转移至虚拟仿真，依靠算力生成海量训练样本，推动具身智能研发从人力密集转向算力密集，重构行业通用缩放法则，这是其最核心的产业价值。

资本层面，2026年国内具身赛道资金持续向头部集中，产业资本、财务VC、国资同步重仓苏度，代表产业端已经厌倦观赏性人形机器人Demo，开始寻找能落地工厂、产生实际收益的技术方案。

宁德时代深度绑定合作，也印证制造业对高精度通用操作机器人存在刚性需求，工业场景会成为具身智能最先跑通盈利闭环的赛道。

放眼全球竞争，DeepMind联合波士顿动力持续加码物理AI研发，谷歌收购MuJoCo仿真团队、迭代电动Atlas人形机器人，是海外技术路线的标杆。

苏度作为国内唯一完整落地纯仿真工业产线的企业，走出一套本土化全栈自研方案，不用依赖海外仿真工具，为国内具身智能赛道建立差异化竞争壁垒。

资本热潮终会褪去，只有能稳定交付99%以上作业成功率、解决实体产业真实痛点的技术路线，才能穿越行业泡沫，苏度的探索，恰好为赛道指明了重落地、重底层、重长期技术积累的发展方向。