Physical AI 赛道诞生一笔新融资。
近日，Xspark AI 无界智航宣布完成首轮近亿元天使轮融资。
本轮融资由鼎晖 VGC、初心资本、SEE Fund 无限基金联合领投，深圳天使母基金、水木校友种子基金等财务机构，以及北洋海棠基金、特步家办等产业方跟投。资金将用于核心技术研发、产品迭代和 Physical AI 规模化落地。
无界智航为机器人提供 " 智能中枢 "。如今，机器人已经能够听懂指令，也能完成抓取、搬运等动作，但不确定能否长期、稳定、安全地进入工厂、商店和家庭。而无界智航希望让机器人 " 稳定、可信 " 地完成工作。
给机器人装上 " 慢脑、快脑和脊髓 "
无界智航由熊祺、丁文伯和陈天行联合创立。
熊祺曾负责蔚来汽车的感知、大模型交付及功能系统团队，拥有智能驾驶模型量产经验；丁文伯是清华大学深圳国际研究生院长聘副教授，主要研究机器触觉；陈天行是香港大学 MMLab 博士生，长期从事具身智能模型、仿真和评测研究。
这种组合很有针对性。自动驾驶提供大规模工程化经验，触觉解决机器人 " 摸不准 " 的问题，模型和评测则决定机器人到底会不会干活。
公司将自己的技术架构概括为 " 慢脑、快脑和脊髓 "。
所谓 " 慢脑 "，主要负责理解人类指令、识别环境和规划任务。例如，用户要求机器人收拾桌面，它需要先判断桌上有哪些物品，哪些容易破碎，应该按照什么顺序拿走。
" 快脑 " 负责把规划变成动作。它需要控制机械臂的速度、角度和力度，决定从哪里抓、怎么放，避免杯子滑落或者物体被捏坏。
" 脊髓 " 则是一套实时安全机制。当机器人发现碰撞、失衡或其他异常时，不必等待上层大模型重新思考，而是可以立即急停、调整轨迹或者主动避让。
除此之外，无界智航还开发了 X-Eval 评测系统，希望从安全认知、泛化能力和运行可靠性等维度，对机器人模型进行测试。
据公司披露，其世界模型在 2026 年 5 月的 WorldArena 评测中获得视觉质量赛道第一、综合排名第三；公司已经积累超过 10 万小时训练数据和超过 1 万小时商业交付数据，并与英伟达、智元机器人、字节跳动、生数科技等企业展开合作。
押注机器人未来最稀缺的能力
过去两年，具身智能模型的能力提升很快。
谷歌 DeepMind 推出的 Gemini Robotics，已经将高层推理模型与负责具体动作的视觉—语言—动作模型结合起来。英伟达则围绕 Cosmos 世界模型、Isaac 仿真平台和 GR00T 机器人基础模型，建立从合成数据、仿真训练到真实部署的工具链。它们的共同思路是：不能只训练一个 " 大脑 "，还要把感知、规划、动作、仿真和评测连接起来。
但模型演示变得流畅，并不意味着机器人已经可以可靠工作。
2026 年 7 月发布的 RoboDojo 评测覆盖 42 项仿真任务和 18 项真实机器人任务，测试泛化、记忆、精细操作和长任务执行等能力。截至 7 月 3 日，表现最好的通用机器人策略在仿真任务中的平均成功率只有 8.8%，真实任务中的最高平均成功率为 12.8%；同一套真实任务中，人类专家远程操作的成功率为 100%。
问题通常不是机器人完全不会做，而是它很难每次都做对。
一段演示视频只需要成功一次。工厂却可能要求机器人连续运行数千次。在家庭环境里，桌椅位置、光线、物体材质每天都可能变化。任务步骤越长，错误也越容易累积。抓取失败、力度判断错误或者突然失去平衡，都可能造成设备损坏，甚至伤及旁边的人。
因此，具身智能行业开始重视过去不够 " 性感 " 的环节：触觉传感器、极端场景数据、仿真平台、评测工具、安全控制器和故障追踪系统。
无界智航选择 " 可信 Physical AI"，本质上是在押注一个判断：机器人行业下一阶段最稀缺的能力，不是再做一个漂亮的 Demo，而是把成功率从 " 偶尔能做 " 提高到 " 长期可用 "。
可信，是商业模式的基础
" 可信 Physical AI"l 路线，也与中国机器人产业的发展阶段有关。
国际机器人联合会数据显示，2024 年全球工厂新安装工业机器人 54.2 万台，其中 29.5 万台安装在中国，占全球总量的 54%。截至当年，中国工厂运行中的工业机器人已经超过 202 万台。
如此庞大的工业基础意味着，具身智能并不缺潜在客户。但这些客户的评价标准与科技展会完全不同。
工厂关心的是节拍、良率、停机时间和投资回报。物流企业关心的是机器人能否连续搬运。医疗和养老机构更关心误操作风险。机器人即使完成了九次任务，只要第十次突然失控，就很难进入高价值场景。
2026 年 6 月，工信部和国务院国资委启动人形机器人与具身智能实景实训专项行动，提出到年底形成 100 个以上高价值应用场景，带动万台级规模落地能力。政策中特别强调真实场景训练、真机数据积累、应用验证和全生命周期保障。这说明产业目标已经从展示机器人能力，转向让机器人真正进入 " 作业模式 "。
这也打开了整机之外的新市场。
机器人公司可以自己制造本体，却未必有能力同时开发世界模型、触觉系统、安全控制、数据生成和评测平台。未来，类似无界智航的企业可能通过软件授权、模型适配、数据服务、评测工具和项目交付赚钱，成为机器人产业中的基础设施供应商。
Physical AI 正在从技术故事变成一门生意。
