獨家｜半年融資20億，最年輕具身獨角獸誕生

2026年開年，創投圈就經歷了一場“狂轟亂炸”，數十家具身智能公司陸續宣布新融資，短短兩個月內，披露融資的總額接近150億元人民幣，單筆融資金額動輒十億起步。

不過如果你細看這些公司會發現，它們幾乎全部成立于2024年之前，這也印證了此前投中網稿件中的一個結論：隨著資源進一步集中，具身智能本體的新晉者，機會越來越小了。但事情有意思就在這里，即使大趨勢如此，你也永遠會期待會有“新人”沖出舊藩籬，打破老格局，創造出全新的敘事。

具身智能還遠談不上格局已定，“新人”已經說來就來了。投中網獨家獲悉，至簡動力（Simplexity Robotics）在不到半年的時間內，連續完成5輪融資，總融資金額達20億元人民幣，最后一輪融資投后估值已經超過10億美元。至此，2025年下半年成立的至簡動力，已經成為當前具身智能賽道最年輕的獨角獸。

所謂“最年輕”，一是成立時間短，從工商信息來看，2025年7月底注冊成立，截至目前也就8個多月，還不滿周歲；二是成為獨角獸的速度快，投中網了解到，這5輪已經完成的融資，總共只花了不到半年時間，因此進展迅速，也讓機構形成了極強的共識；最后，從時間維度，雖說至簡動力是個“新人”，但并不是個小白，創始團隊來自理想汽車核心班底，人家早就已經在技術產品和商業上證明自己了。

翻看這5輪融資的投資人，都是國內有頭有臉的市場化機構：包括元璟資本、藍馳創投、紅杉資本、君聯資本、中科創星、高榕創投等一線投資機構，以及騰訊、阿里巴巴這樣的科技生態戰略投資方（部分信息來自投中嘉川CVSource）。并且，從公開信息來看，紅杉中國、藍馳創投、君聯資本等絕大多數老股東，自其首輪投資起即連續多輪加碼。

不到半年、五輪、20億人民幣、獨角獸、有頭有臉的機構、多輪加碼，這些關鍵詞你會聯想到什么？我想到的是，創投圈終于又出現了久違的饑渴感。而且這種久違的“饑渴感”出現在一家成立僅8個月的公司身上，那就值得細究一番了。

基因

早期頭部機構集體押注，最核心的邏輯肯定還是人。

前面提到，至簡動力的核心創始團隊來自理想汽車。資料顯示，至簡動力的CEO是前理想汽車智能駕駛技術研發負責人賈鵬，董事長是前理想汽車CTO王凱，COO是前理想汽車智駕量產負責人王佳佳，所以要聊 VC為什么集體押注至簡動力，那就逃不過卷出來的技術背景和被驗證過的大規模落地經驗這兩個關鍵因素。

這支團隊曾經歷過生存危機，也有過至暗時刻，他們在競爭最激烈、迭代最殘酷的市場中，親歷過從生死存亡到逆勢突圍的全過程，完成了從0到1、再從1到規模化的完整驗證。這意味著，在中國最卷的市場中，他們自帶一套被市場反復打磨、極致的體系化的作戰能力。

另外在技術層面，跟以前的工業機器人相比，具身智能當下的核心是泛化能力，要讓機器人擁有能看懂物理世界、作出自主決策、完成精準動作、實現自我迭代的能力，而至簡團隊不僅在智能駕駛領域實現了這套閉環體系，同時還把同樣的范式應用到了新能源汽車的自動化生產和質檢產線上。

具身智能現在也同樣到了一個關鍵節點，“量產、下工廠、干活兒”的討論熱度高居不下，而這同樣也是一套包括戰略、技術、品牌、產品、組織、商業等在內的體系化能力，這也是賈鵬、王凱和王佳佳在理想汽車完整經歷、落地并驗證成功的東西。

按照至簡動力CEO賈鵬的說法，“體系化就是至簡動力的差異化?！?/p>

賈鵬是國內VLA模型和世界模型領域的專家，擁有IBM、英偉達、理想汽車多段核心研發管理經歷，是全球首個VLM+端到端快慢雙系統、首個VLA模型研發交付的主導者。王凱曾供職諾基亞、偉世通，2021年作為理想汽車CTO，曾經帶隊創下7個月實現智駕系統量產上車的行業紀錄，后來又在元璟資本擔任投資合伙人（Venture Partner）；王佳佳曾是博世中國歷史上最年輕的研發總監之一，后來在理想汽車主導落地了智駕系統全流程量產交付。

因此對VC來說，找到一個一起扛過槍打過仗，相互熟悉又分工明確，擁有體系化作戰能力的核心創始團隊，其實不容易，要不然也不會有那么多“攢局”的項目。賈鵬、王凱再加上王佳佳，戰略制定找錢找人、全棧技術和模型研發、工程化落地和規?；慨a的交付和執行，剛好基本覆蓋了具身智能當下創業的所有核心環節。因此，從人的角度來說，頭部市場化VC再加上互聯網頂級大廠的集體押注也不奇怪。

哲學

另外，我認為VC們的“饑渴感”還來源于對技術終局的期待。

從人形機器人到具身智能，只要目的是下場干活兒，路線已經逐漸收斂，雙足還是輪式不用爭了，端到端的VLA（視覺語言動作）模型即具身大腦成了標配，這是具身智能融資爆發的基礎。

但實際上，行業內依然存在不少問題和分歧，比如即使具身智能公司都在強調通用性和泛化，但目前具身機器人在非結構化的開放性環境中，表現依然不盡如人意，這又直接關系到機器人能否真正在工廠等場景實現穩定商用，而穩定商用不光能幫助用戶降本，更重要的是持續收集真實世界的數據反哺模型進化，實現商業化和數據雙閉環。

因此為了更快的進場干活，傳統機器人公司采取模塊化開發的方式，一個功能一個模塊，泛用性較差；有的具身公司選擇半端到端，把主流功能分層后，分別訓練，然后再用協議“拼起來”，有一定泛用性但干不了細活兒。

至簡動力給出的解決方案是，打造了世界模型與VLA一體化的模型，通過統一的transformer實現語言邏輯、視覺語義、3D空間結構以及機器人狀態的聯合建模理解及生成預測，在實現更高上限的模型架構的同時，減少人為設計，具備更好的scaling效果。

翻譯一下就是至簡動力給了一個偏向“終局”的方案，即取消上述的功能分層，而是將機器人所需要的所有能力，語言的、視覺的、物理的等，都揉進一個通用的大模型中。這樣做的優點是泛用性最強，但該說不說，訓練起來肯定也不容易，需要的數據也更多。

所以實現數據閉環就對至簡動力至關重要，甚至可以說是生死線。至簡動力的選擇是，只開發一個通用本體，盡可能覆蓋更多的場景，提高數據通用性、復用性。

而為了解決模型訓練效率和隱私的問題，至簡動力選擇在端側部署和預埋額外算力，讓機器人在本體上完成數據收集、訓練、測試、驗證，更好的綁定真實使用場景，也就是“通過影子模式實現端側訓練和模型在用戶場景下的測試驗證，打造極致高效的數據收集、訓練、測試驗證和部署的閉環?！?/p>

當然，也不是沒有代價——單機成本高。不過這些技術上的選擇，代表了至簡動力的生存哲學，像它的名字一樣，至簡動力希望以簡單而可擴展的方法論，通過模型定義本體，軟件定義硬件的思路，破解具身智能領域的復雜難題。前面的一個模型、一個本體也是基于此產生的。

確切地說，至簡動力目前搭建了以“四個O”（one model、on device、one hour、one body）為核心的技術架構，目前已經推出LaST0基座模型、ManualVLA超長程任務模型、TwinRL真機強化學習框架，分別對應提升機器人對物理世界動態的高效推理能力、讓機器人真正理解復雜的長程任務、讓機器人在真實世界里自己變強這三個難題。

LaST0基座模型：首次將世界模型對物理世界的理解、預測及VLA的快慢思維融合，顯著提升對物理世界動態的高效推理能力，解決機器人怎么“一邊想一邊快速動”的難題；

ManualVLA超長程任務模型：在LaST0強大基座的基礎上，ManualVLA解決的是如何讓機器人理解復雜的長程任務，使模型能夠從目標狀態出發，自動生成類似人類使用的多模態“操作說明書”，完美回答機器人“怎么想清楚再動手”的問題（該論文已中CVPR 2026）；

TwinRL真機強化學習框架：當模型具備了推理與執行能力，最后的關鍵在于如何讓它在真實世界中持續進化，實現真正落地。TwinRL則借助數字孿生擴展了真機強化學習的探索空間，在多個任務上，機器人少于 20 分鐘即可在桌面區域達到100%的成功率，解決“怎么讓機器人在真實世界里自己變強”的挑戰。

而就本體來說，至簡動力堅持設計、制造全棧自研，據投中網了解到，從首位員工到崗，到自研本體初代機問世，至簡動力僅花了不到45天時間。目前，至簡動力已先后完成兩代面向B端及C端的本體研發，實現本體小批量下線并全面開啟PoC驗證。

至于具體的落地場景，至簡動力則遵循從封閉到半開放再到全開放的漸進式迭代路徑。場景方面，工廠車間、商超、物流等是率先瞄準的目標。

目前，公司已經完成北京、上海、蘇州三地戰略布局。接下來，至簡動力將全面投入訓練基座模型、本體研發及迭代、數據采集、核心算法研發等領域，完成從工廠到制造業、服務業，從國內到海外的場景拓展，持續發力技術創新與產業合作，以技術賦能具身智能產業規?；涞?，加速具身智能技術在多場景的規模化應用。