《科创板日报》9 月 13 日讯（记者 李明明）经历了 2025 年的创业热潮与资本扎堆，2026 年的具身智能赛道正步入理性回调期，资金不再盲目追逐概念，而是加速向具备技术壁垒与清晰落地路径的一些头部项目集中。
近日，斜跃智能宣布完成数亿元天使 + 轮融资，线性资本、钧山资本、弘颐资本、隐山资本等机构参与投资。前后一周内，超维动力、自变量机器人相继官宣数亿元级追加融资，加上 8 月刚刚完成超 10 亿元天使轮、亮相 15 分钟长程家务演示的墨奇智能，短短两个月内，至少四家企业合计融资规模超 20 亿元。
《科创板日报》记者注意到，在行业从狂热回归务实的节点上，这批项目共同指向的路线选择——家庭场景为核心终局、具身基础模型为核心壁垒，也更具一定的行业信号意义。
横跨数字与物理世界的 " 模型老兵 "
本轮斜跃智能的融资将主要投向具身基础模型训练、算力与数据基础设施建设、核心团队扩充，以及家庭机器人本体研发和场景验证。公司成立于 2026 年 2 月，在绝大多数同行把工厂、物流、商超当作商业化首选的当下，这家新公司把旗帜插在了公认最难落地的场景——普通家庭。
斜跃智能的两位创始人均出自理想汽车，陈伟是理想前 AI 首席科学家、基座模型部门负责人，负责具身模型、算法及软件、平台能力研发；张骁是理想前第二产品线总裁，主导产品定义与硬件研发。
斜跃智能核心团队横跨大模型算法、AI Infra 基础设施、机器人运控、产品与供应链管理五大领域，具备万卡大模型训练和 C 端产品从定义到量产交付的全链路经验。
陈伟 2021 年加入理想，五年间完整走过了从底层模型创新到量产交付的全流程：在 " 理想同学 " 业务深耕三年多，2023 年 4 月即启动大语言模型研发，此后陆续完成多模态大模型、智能体模型的开发与交付；2024 至 2025 年，他切换至自动驾驶业务。
" 现在很多具身公司创始人，很少有完整横跨数字世界、物理世界的经历。一部分人长期做物理世界模型，一部分人长期做数字世界大模型。" 陈伟在接受《科创板日报》记者采访时表示，正是 2024 到 2025 年这次从数字世界到物理世界的切换，让他看清了当前行业的模型水平与数据现状，想清楚之后才启动创业。
技术路线上，斜跃提出了自己的新范式—— Duplex Reasoning（全双工推理）。
传统机器人系统遵循 " 接收指令—执行动作—返回结果 " 的单工流程，但家庭场景中，需求是模糊、变化且持续发生的。
陈伟对《科创板日报》记者举了一个很生活化的例子：用户说想喝雪碧，机器人起身去拿，中途用户改口想喝咖啡，甚至直接取消任务—— " 人和机器人的交互通道随时保持打开，需求可以随时变更，机器人要同步调整行动。"
据介绍，Duplex Reasoning 要解决的正是这个问题，让机器人在感知理解、推理规划和任务执行的全过程中，与人保持 " 双向通道 "，最终实现可打断、可修正、可接管、可持续进化的通用家庭行动智能。在模型架构层面，这一范式以 VLA（视觉 - 语言 - 动作）为主干，同时融合世界模型的预测能力——行动生成之前先 " 脑补 " 未来状态，为长程任务提供事前约束。
在 "VLA 还是纯世界模型 " 的行业路线之争上，陈伟明确站队前者：" 语言是高度压缩的人类符号系统，是第一性的，更容易实现泛化、提升推理。如果走感知直接生成行动的路线，缺少语言做信息压缩，模型规模一定会做得很大。"他同时透露，在世界模型的技术分支上，团队更偏向隐式表征路线，以便与 VLA 模型做一体化联合训练。
关于本体的形态，陈伟表示，家庭本体将追求与居住环境的融入感。目前本体处于内部设计阶段，" 既不是传统双足人形，也不是轮式底盘 "，细节保密，计划明年先在场景内开展验证和小规模测试。
锚定家庭，不等于一步到位进家庭。斜跃的商业化节奏是 " 先验证，再进家 " 的三段式：第一阶段完成结构化确定任务的验证；第二阶段进入酒店、高端公寓、养老院等半结构化场景，验证跨空间泛化、任务完成率和单位经济性；第三阶段才进入普通家庭，从样板家庭的特定任务做起，持续扩充能力边界。
任务筛选遵循两条原则：一是长程、高频、周期性——" 端茶递水这类短程任务，用户不会愿意付费 "，洗衣、做饭、收纳、清洁这类需要持续投入脑力体力的任务才是付费点；二是评价标准相对客观统一，避免家庭个性化偏好导致交付结果难以判定。
斜跃的融资并非行业普遍回暖的信号，而是资金向头部集中的典型缩影。
在整体融资降温的背景下，8-9 月拿到大额融资的企业，几乎无一例外都将家庭场景为核心终局、具身基础模型为核心壁垒作为核心叙事，这也成为当前资本认可度最高的路线共识之一。
9 月 11 日，超维动力宣布完成超 5 亿元天使 + 轮融资，由淡马锡旗下祥峰资本领投。与斜跃智能纯家庭导向不同，超维动力将家庭作为核心终局场景之一。其同样坚持 " 数据—模型—本体 " 全栈闭环。
9 月 12 日，自变量机器人官宣数亿元新增融资。公司自研 WALL-A 通用具身大模型，场景覆盖工业、物流与家居，是当前估值最高的具身初创企业之一。
稍早的 8 月，墨奇智能在世界机器人大会上展示轮式机器人连续 15 分钟完成家务全流程。公司成立不足一年完成超 10 亿元天使轮融资，阿里、腾讯联合领投，同样以家庭服务为终局场景，先从酒店等半结构化场景切入验证长程任务能力。
四家企业共同勾勒出当前赛道的核心共识：具身智能的长期终局在家庭，核心壁垒是基础模型能力，而非单点硬件。
《科创板日报》记者注意到，路线分歧同样清晰，斜跃坚持家庭优先、大脑先行、本体后置；超维选择数据、模型、本体全套自研重投入，多场景并行推进；墨奇以轮式本体快速落地验证长程任务；自变量则走通用模型路线，多场景复用对冲家庭商业化周期风险。
与中小项目融资难形成反差的是，行业马太效应持续加剧。据行业数据，2026 年上半年国内具身智能赛道融资总额达 935 亿元，同比增长 5 倍，但前 20 家企业就拿走了其中近 60% 的资金，剩下 300 余家公司分摊剩余份额。
资本加速向头部聚拢，星海图两个月内连续完成 10 亿元 B 轮与 20 亿元 B+ 轮融资，估值突破 200 亿元；银河通用去年底完成超 3 亿美元融资，估值站上 200 亿元；智元机器人估值超 150 亿元，2026 年出货量预计达数万台。
从人才流向看，智能驾驶背景创业者正在密集外溢至具身赛道——华为自动驾驶前 CTO 陈亦伦创立它石智航、清华系与大厂系团队纷纷下场，已是公开的行业图景。从场景选择看，目前跑通盈利的场景集中在物流、商超，2026 至 2027 年工业场景被普遍视为规模化商用的主战场。
斜跃的选择恰好在主流之外：不做垂域定制，锚定家庭通用模型上限。
" 回看大语言模型历史，ChatGPT 出来之后诞生大量垂域 Agent，当更强的通用大模型出现，这些垂域 Agent 很容易被通用模型吃掉。" 陈伟说，团队要走的是具身领域类似 OpenAI、Anthropic 的路线，" 先把模型整体水位抬上去，再谈落地场景 "。
（科创板日报记者 李明明）
