图片来源:UniX AI

近期,具身智能公司「优理奇机器人 UniX AI」完成数亿元天使轮及天使+轮融资,中关村前沿基金,赛纳资本及长安私人资本参与本轮融资。本轮融资将用于加速研发多模态具身智能大模型与通用机器人本体的同步演进,以及面向多个泛商业服务和C端场景落地与交付。

优理奇机器人创始人CEO杨丰瑜表示:“感谢新老投资人,各级领导以及合作伙伴的关注和支持。优理奇自创立以来一直坚信具身智能有且只有通过软硬结合的全栈式落地,以真实场景数据为基础,实现产品,供应链以及数据的三重飞轮,从而加速具身智能普惠点的到来。通过过去一年优理奇全体同仁的拼搏,结合我们高效的可泛化模仿学习框架,我们已在诸多场景中实现长序列泛化任务的落地交付,并获得标杆客户的认可。同时,通过核心零部件自研,实现了指数级降本以及数倍于同行的产品迭代效率。我们将秉承加速具身智能普惠点到来的愿景砥砺前行,也希望有更多的同仁和伙伴能和我们一同见证。

优理奇机器人UniX AI成立于2024年4月,聚焦构建高训练效率的可泛化模仿学习架构以及低成本模块化的稳定本体,加速推动具身智能普惠点到来。团队汇聚了来自全球顶尖高校、人工智能与机器人实验室的专家及产业一线工程化力量。核心成员包括:创始人杨丰瑜来自耶鲁大学,是全球首个触觉融合多模态大模型UniTouch的第一作者同时也是全球最大的视触觉数据集Touch and Go的第一作者;首席科学家王贺升教授为全球顶尖的机器人领域专家,上海交大电气学院副院长,机器人顶会IROS 2025的全球总主席;核心团队来自优必选,追觅,大疆,华为,三花,富兴机电,博世,海康知名企业。团队成员累计发表400余篇顶会顶刊论文,具备全球一流的算法能力,硬件能力以及化交付能力。

图片来源:UniX AI

算法层面,优理奇提出了可泛化模仿学习框架「UniFlex」,通过解耦感知和操作模型,操作数据极度匮乏的当下可通过少量示教完成复杂任务的高效模仿学习同时利用预训练多模态感知模型实现物体场景操作的抗干扰泛化,并已在泛化场景操作中初步展现了涌现能力同时,优理奇构建了全世界第一个融合触觉的多模态感知模型UniTouch」,可通过视觉生成触觉的方式实现夹豆腐,捏鸡蛋等精细任务。在此基础上,优理奇还自主构建了支持长程任务规划的推理架构「UniCortex」,可在复杂场景和多智能体间,实时规划以及调用已习得技能。以上核心算法能力的协同进展,使得优理奇在复杂开放环境中已初步实现了任务的泛化场景应用落地

硬件方面,优理奇结合苏州强大的硬件人才及供应链优势,对机器人核心零部件自研至底层,并全程掌控生产及工艺流程,在不到一年的时间已完成两代轮式机器人Wanda与双足机器人Martian的发布,并量产了全球第一款自带8自由度机械臂的等身人形机器人,能够无缝模仿人类包含肩胛骨在内的所有操作自由度,并在负载、速度,精度,续航,鲁棒性等多个关键维度达到全球顶尖水平,可支持全天候长时任务执行。同时,凭借自研硬件能力带来的指数级降本以及极快的交付周期,Wanda机器人二代已在多个泛商业服务C端市场实现量产交付,基础版本定价8.8万元,并可根据不同场景需求提供多个适配版本的软硬件配置自发布以来,公司已完成订单签订数千万元,并实现规模化交付回款,现了行业领先的商业化落地闭环能力,并已经完成年量产千台的产能储备

中关村前沿基金投资负责人表示:“我们非常荣幸参与优理奇机器人(UniX AI)本轮融资,并坚定看好其在具身智能领域的颠覆性价值。公司自2024年4月成立以来,以全球顶尖的学术基因与产业经验深度融合,实现了算法、硬件、商业化能力的全栈闭环突破我们深信,优理奇正在重新定义具身智能的产业化路径,中关村前沿基金一路见证,并多轮加注。期待与优理奇携手共同开启人形机器人大规模应用的新纪元。

赛纳资本投资负责人表示:“人工智能的下一波浪潮是多模态数据向物理世界的延伸,而结合海量物理世界交互,操作以及触觉数据的具身智能赛道正是这一变革的核心驱动力。优理奇团队在创始人杨丰瑜率领下,深刻理解具身智能的本质,其软硬全栈、数据驱动的战略路径精准契合技术的发展脉络,实现了机器人在复杂场景下的通用性及灵巧操作。同时通过核心部件自研和供应链的深度整合,实现了机器人成本大幅下降以及产品快速迭代,并通过市场订单的落地,充分印证了其技术路线和产品能力。我们相信优理奇凭借优秀的团队、清晰的战略,场景的认知以及在软硬件两端构筑的护城河,将成为推动具身智能从概念走向普及的行业先锋,并重新定义下一代智能机器人的未来。”

长安私人资本投资负责人表示:“未来机器人的“大脑”与“小脑”将是相互促进的关系。从数据积累与补充的视角看,其发展更像是游移的阶梯。具身智能的核心标志首先体现在上肢的灵巧性,正如人类直立行走解放双手一样。UniX AI的产品展现了较高的成熟度和稳定性,尤其在上肢泛化操作能力上表现突出。其采用更适配场景的轮式+双臂形态,叠加其独创的视触觉大模型,为机器人提供触觉相关先验知识,在减少对高价传感器依赖的同时更加有效地降本,其在泛商业和to C领域的落地进程中处于行业领先地位。”

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作者 ab, 808