50天估值翻倍至200億：具身智能一級市場的定價邏輯，被這家公司改寫了？

2026年馬年春節過后不到兩個月，具身智能賽道迎來了一筆現象級融資。

20億人民幣融資額，200億+人民幣估值，兩項核心指標均刷新當前中國具身智能行業一級市場紀錄。

星海圖（北京）人工智能科技股份有限公司今日正式宣布完成近20億元B+輪融資。這意味著，距離2月11日官宣10億元B輪融資、估值突破百億，僅過去不到50天——估值近乎翻倍。

在融資溝通會上，星海圖方面系統性地拆解了這輪融資的來龍去脈。如果說B輪融資讓星海圖躋身“百億獨角獸”行列，那么B+輪則在向市場傳遞一個更明確的信號：資本對具身智能的定價體系正在被重構。

估值重構：從Mini Max到一級市場

要理解星海圖的估值跳躍，需要先理解一個更大的背景。

2026年1月，大模型公司MiniMax登陸港交所，市值一度突破700億港元。市場對這一標的給予了極高溢價——數百倍PS（市銷率）。靜態看并不便宜，但如果以年化增速100%以上的行業成長邏輯來倒推，三五年內即可消化至合理區間。

這一事件帶來的連鎖反應遠超預期。二級市場對“大模型”標的的定價迅速傳導至一級市場——具身智能賽道的估值錨點被整體抬高。市場正在形成一種共識：真正驅動這一代AI變革的核心變量在于模型、在于“大腦”，而具備真正大模型能力的具身智能標的，始終是稀缺品。

一個值得注意的現象是，星海圖B+輪融資后，中國估值最高的兩家具身智能公司，均是以“大腦”見長的企業。而通常被并稱為“具身智能四小龍”的宇樹、智元、星海圖和銀河通用四家企業中，兩家以大模型為鮮明特征，兩家以本體見長。從行業趨勢來看，隨著賽道向縱深發展，以模型見長的公司將在業績爆發性和成果豐富度上逐漸占據優勢。

預期反轉：為什么是星海圖？

估值翻倍，資本看中的究竟是什么？從溝通會傳遞的信息來看，至少有三個維度的支撐。

第一，從效率到效果的跨越。

星海圖此前的標簽是“花錢效率最高的公司”。但據透露，過去半年公司的研發費用相當于成立以來的好幾倍。

轉變的邏輯在于：團隊判斷，具身智能的Scaling（規模化）發令槍已經響了，2026年正是公司從效率導向全面轉向效果導向的關鍵年份。投資者在去年底到今年上半年的持續追蹤中，敏銳地捕捉到了公司在技術和業績上的快速進步，預期由此發生了顯著反轉。

第二，組織韌性的驗證。

B輪融資前后，星海圖通過股權激勵優化等措施，以趙行為首的模型團隊加速了研發節奏，隨后推出了具身世界模型Fast-WAM。

公開信息顯示，Fast-WAM發布后，與圖靈獎得主Yann LeCun（楊立昆）團隊的世界模型新作并列受到關注，星海圖聯合創始人兼首席科學家趙行發文表示，該成果“徹底告別了'先想象、后執行'的傳統范式”。這至少證明了一點：星海圖已經建立了一套不依賴單一核心人物的體系化、組織化研發體系，能夠持續在各個技術方向上實現突破。

第三，標的稀缺性。

在Mini Max上市后的估值重估背景下，正宗的“具身大模型”標的在一級市場極為稀缺。估值過百億之后，純財務目的的投資人往往熱情銳減，但星海圖此輪吸引了多種類型的資金——產業鏈條上的重磅產業方、偏二級市場風格的長線美元資金，以及與國家戰略方向一致的國資背景資本。

投資人構成的豐富度和市場化水平，在相同估值階段的公司中首屈一指，某種程度上也是市場對團隊“做事扎實程度”的變相投票。

數據護城河：被低估的分水嶺

溝通會中，一個具有信息增量的部分，是對數據能力的系統性闡述，這也是預判下半年各家模型能力將出現顯著分化的底層依據。也就是說，行業一個基本的共識是，數據依然是行業最稀缺的資產，高質量的、模型可用的數據“依然非常少”。

星海圖的數據能力建立在三個支柱之上：

其一，Design for AI（為AI而設計）的本體能力。因為團隊懂AI，知道硬件每個參數應如何設計才能最大化模型友好度。這是星海圖硬件被認為“對模型最友好”的根本原因。

其二，前瞻的技術路線選擇。早在創業初期，星海圖就堅定選擇了“真實數據”優于“仿真數據”的路線，并在真實數據中進一步選擇了“真實場景采集”而非“數據訓練場”。過去近三年的技術路線選擇“一直沒有搖擺”。2025年年中，在行業尚未意識到無本體數據重要性時，星海圖已提前布局，領先行業至少半年。

其三，源自自動駕駛基因的EDP（數據管理平臺）。這個平臺負責對采集數據進行清洗、標注和完善，其底層能力直接遷移自團隊在自動駕駛行業的工程積累。

三個能力疊加，構成了一條數據護城河。其中最關鍵的一環是數據質量。據星海圖CFO羅天奇透露，一條高質量的數據對模型智能的提升效果，可以超過10條甚至100條低質量數據。但數據質量并非簡單的體力活，背后需要一系列復雜的工程能力和技術能力疊加，是一個Know-how極深、團隊之間差異極大的領域——這恰恰可能成為今年做模型的公司之間最重要的分水嶺。

去年8月，星海圖開源的Open World數據集在開源社區一個月內登頂下載量第一，某種程度上是一種“用腳投票”的信號——真正有技術判斷力的開發者，只會選擇質量最好的數據。

一個趨勢性的預判是，到2026年下半年，同樣號稱積累了幾十萬、上百萬小時數據的公司，做出來的模型效果將出現顯著分化。分化并不取決于數據規模，而取決于數據質量。

兩個核心目標與G0.5模型

談及今年的具體目標，星海圖明確了兩個方向：

第一，基礎模型做到中國第一。星海圖即將發布一款代號為"G0.5"的自研基礎模型，據稱在絕大部分參數維度上均處于國內領先水平。

第二，跑通一個核心生產力場景。這里的“跑通”有明確的定義標準——不是放一兩臺設備拍個視頻做POC（概念驗證），而是產品在某個真實崗位中確實“把活兒干好了”，從成本角度算得清ROI，從而進入1到10、10到100的規模化復制階段。

從技術突破到場景落地，考驗的是一套完全不同的工程能力——而這恰好是星海圖團隊的“舒適區”。2023年，當整個自動駕駛行業還在觀望時，CEO高繼揚就帶著團隊出來創業了。這種“量產工程背景的基因”，在從0到1的落地階段將轉化為后發優勢。

面對關于行業“量產”競賽的話題，當天傳遞出的聲音堪稱一份“降溫發言”。

當前機器人的出貨場景被拆分為四類市場：開發者市場、生產力場景市場、文娛表演市場、數據訓練場市場。核心判斷是——2026年，生產力場景市場仍處于POC元年階段，即使號稱“量產”，產品如果還不足以勝任實際工作，在工廠放100臺也不太能真正干活。真正反映技術能力的指標不是市占率，而是“能不能連續作業24小時，讓客戶實打實算清楚賬”。

當前具身智能與傳統機器人的本質區別，類比于AI 1.0和AI 2.0——上一代機器人依賴編程和固定重復勞動，而這一代以Transformer架構和端到端大模型為核心，目標是解決全球藍領勞動力中99.9%仍需人力覆蓋的“變化性場景”。

一旦某個場景真正突破了0到1的壁壘，從1到10的推廣反而是自然而然且相對快速的過程。但當下的落地卡點，并不在于規模化復制，而在于那關鍵的從0到1。

行業格局預判：創業公司的主場

關于行業未來的格局，一個大膽的預判是：中國前十大具身智能最終龍頭中，至少一半以上會是從今天的創業公司成長起來的。

這其中的邏輯鏈條并不復雜。具身智能串聯了硬件、算法、數據運營、組織管理等看似“風馬牛不相及”的要素，鏈條極長。任何一家傳統大廠只具備其中一兩個環節的長板，需要補齊剩下的五六個環節才能入局。而創業公司從一開始就在全鏈條上構建能力，資金優勢并非降維打擊的充分條件。正因如此，具身智能或許是今天所有新興行業里面為數很少的、特別適合創業公司切入的賽道。

溝通會中還透露了一個容易被忽略但意味深長的信息：星海圖正在組建一支產業投資基金。此前，星海圖已投資近10家產業鏈早期公司，這一投資組合的豐富度據稱已超過市面上絕大部分早期基金。新基金將聚焦兩類標的：一是下游千行百業的應用型公司，二是前沿技術方向的探索型公司。

這傳遞出一個清晰信號：星海圖不只是在做一家公司，而是在構建一個以自身為核心的具身智能產業生態。

整場溝通會最值得玩味的是，在行業一片繁榮敘事中，星海圖方面不回避估值短期跳躍背后資本追逐稀缺性的客觀因素，也不回避當前場景落地仍處POC早期的現實判斷。不追逐“市占率”這樣的表面指標，而是將注意力錨定在“讓客戶算清ROI”這個本質問題上。

投資人對創業公司的判斷有三個維度：過去做的事是否事后看都對了；資金儲備量是否足夠多且安全；花錢節奏是否符合技術的客觀規律。三個維度同時滿足的標的，才是真正稀缺的。

從效率到效果，從百億到兩百億，星海圖正在用一種反共識的方式證明：在一個技術路徑尚未收斂、行業格局遠未定型的賽道上，最激進的scaling反而可能來自最理性的節奏。

這種張力，或許才是這輪融資真正值得關注的底層故事。（本文首發鈦媒體APP，文 | DeepWrite秦報局，作者｜秦聰慧 ）