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千亿女首富周群飞首投具身智能,蓝思“押注”跨维智能有何深意?

2026-07-01来源:快讯编辑:瑞雪

在近期一场备受瞩目的国宴上,周群飞与马斯克、库克相邻而坐的画面引发广泛关注,不过,真正在行业内掀起波澜的,是她一个月后做出的一项投资决策。跨维智能宣布完成新一轮融资,投资方中出现了蓝思科技的身影,更引人注目的是,这是周群飞首次以个人身份投资一家具身智能企业。这一举动在资本圈和制造业领域都引发了诸多猜测与讨论。

了解蓝思科技资本运作模式的人都知道,此前蓝思在机器人领域的投资均以公司为主体进行,像此次周群飞个人资金入局的情况极为罕见。周群飞此次出手,不仅体现了她个人的投资倾向,更似乎预示着具身智能行业即将迎来重大转折。

跨维智能的这轮融资颇具看点。今年以来,该公司已完成多轮连续融资,总额约10亿元人民币,估值突破百亿元。众多国家级母基金、头部国资创投、实体龙头产业资本以及地方科创平台纷纷参与其中。深创投、贵阳数字经济基金连续两轮坚定投资;前海母基金、蓝思科技、工银资本、恒健资产、诸瑞资本等全新加入;南山战新投、成都科创投、四川院士基金等原有股东持续追加投资。尤为特别的是,蓝思科技从客户转变为股东,周群飞从产业合作伙伴成为个人投资人,这种关系升级在具身智能行业并不常见。它表明产业方对跨维技术的认可,已从采购合同层面上升到资本层面的长期押注。

蓝思科技和周群飞在中国制造业的地位举足轻重。作为全球消费电子精密玻璃的龙头企业,苹果、三星、华为等众多知名品牌的屏幕盖板大多出自蓝思。其在精密制造领域的良品率和量产控制能力,是核心竞争力所在。这样一家严谨的公司,不会轻易为概念或演示买单。实际上,蓝思与跨维的合作早于此次投资,跨维的PickWiz具身智能软件和传感器已在蓝思工厂完成了柔性分拣和柔性装配的真实任务。也就是说,周群飞个人投资跨维智能,是在技术经过现场验证之后才做出的决定,这是产业资本极为严苛的认证方式,也是此次投资与赛道风投的本质区别。

跨维智能并非单纯的机器人制造商,而是一家“物理AI公司”。其核心在于如何实现三维物理世界中从感知、决策到执行的完整闭环,关注解决真实问题、定义成功率以及产线精度等关键问题。跨维最底层的技术资产是DexVerse引擎,这是一个基于物理仿真的数据生成平台。在这个虚拟世界里,物体具有重量、会发生碰撞,能够无限生成训练数据。这一体系解决了具身智能行业数据采集成本高、数量少、难度大的难题,让跨维更注重数据采集的合理性、训练方式以及如何将数据转化为可交付的任务成功率。如今,跨维通过生成式仿真、统一空间表征和世界模型,大幅提高了数据利用效率,增强了落地能力。

2026年1月,跨维开源了基于生成式仿真世界模型的具身智能工具链EmbodiChain,这是业内首个能自动训练VLA模型并实现真机部署的工具链,无需依赖真实数据即可完成零样本虚实迁移。5月,跨维智能自研的通用具身世界模型DexWorldModel在Track 2(Data Engine)赛道斩获全球第一,大幅领先国际主流模型,刷新了该赛道全球最优成绩。在同场竞技中,Track 1的榜首是智元机器人。

在落地策略上,跨维没有一开始就聚焦人形机器人整机,而是从3D视觉感知和具身大脑切入,先在工业场景打磨分拣、装配任务。待技术基座和市场认知成熟后,才顺势推出人形机器人“小维”。这种沿途下蛋的路径,让跨维在每个阶段都有真实营收,而非依赖融资维持运营。其创始人贾奎表示,就像一个优秀的外科医生,其边界是做手术,不需要同时擅长炒川菜。基于这一理念,跨维的商业化场景选择遵循工业和泛商业服务场景优先,康养、家庭等场景长期布局的原则。这使得跨维在2026年上半年营收接近1亿元,全年目标设定为2.5亿至3亿元。对于一个成立仅五年的公司来说,这一营收规模在具身智能赛道中处于前列。而且其客户覆盖汽车零部件、新能源、3C电子、航空航天、物流、家电、化工、医疗、教育等50多个细分行业,这意味着更丰富的数据采集渠道和更强的落地能力。

跨维创始人贾奎针对产品落地能力提出了“Physical Token经济学”的概念,这是一种在ROI基础上更深入的计算方式。其核心是,机器人在物理世界中产生的有效动作、数据、推理和价值都需要计算成本,包括数据获取成本、模型训练成本、推理成本、本体成本、部署成本、维护成本等,这些都是决定客户是否愿意买单的真实因素。每一个物理世界的有效动作、数据和推理,即physical token,都必须纳入成本核算。如果世界模型建模方式不当,数据使用效率就会极低;用超大模型处理边界极小的任务,推理成本将高得惊人。跨维追求的是highest ROI per physical token,让每个物理世界的动作和推理都能以更高效率转化为真实商业价值。

这一理念为评估具身智能公司的健康度提供了新维度,即不关注估值和模型参数,而是关注每产生一个有效机器人动作背后的总成本和总收益。这套算法让跨维能够更容易在明确的场景边界内实现泛化,进而持续扩大适用范围和落地领域。如今,跨维的人形机器人已部署在全球文旅、商超、高端物业、工业等多类场景中执行实际任务。2026年2月,跨维接连签署三项战略合作,计划三年内在文旅场景落地数千台人形机器人,合作方包括桂林旅游学院、盈新发展、上海景域无疆。在全球妇女峰会上,其DexForce W1 Pro机器人自主完成咖啡制作全流程,在白天连续制作数百杯。这些落地案例表明,跨维的人形机器人已成功走向规模化部署,并正在向更多场景拓展。

具身智能是当下热门赛道,但一个关键问题始终存在:这些机器人能否创造真实的经济价值?跨维智能通过仿真数据降低训练成本,通过边界内泛化控制技术风险,通过深耕工业和商业场景找到付费客户,在早期就完成了商业闭环的初步验证。蓝思科技周群飞从客户到股东的身份转变,或许是对跨维技术最有力的认可。产业资本不会为概念买单,只会为在产线上证明过自己的技术投资。跨维智能未来能否在一级市场到二级市场的考验中胜出,或许取决于其能否让每一个physical token都转化为真实的商业回报,而这或许也是具身智能与物理AI的真正价值所在。

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