作者 | 铅笔道 惜文

编辑 | 铅笔道 黄小贵

封面图 | 跨维智能

又是深圳！

刚刚，深圳的具身智能企业跨维智能宣布完成 10 亿元人民币 B 轮融资，估值达百亿元。

这一轮投资方阵容里，既有深创投、前海母基金、工银资本、恒健资本等长期资本和国资力量，也有蓝思科技这样的产业资本。南山战新投、成都科创投、四川院士基金等老股东继续跟投。

这笔钱将主要投向底层世界模型、物理引擎、数据基础设施、人形机器人能力完善，以及真实场景落地。

跨维智能 2026 年上半年营收预计接近 1 亿元，全年目标为 2.5 亿至 3 亿元。另据铅笔道了解，跨维智能已经在规划 IPO。

做一家物理 AI 公司

跨维智能的定位，不是一家单纯的机器人公司，而是一家物理 AI 公司：用 AI 理解三维物理世界，再驱动机器人去完成真实任务。

跨维智能选择的路线，是世界模型、物理仿真和真机落地结合。公司自研的 DexWorldModel，瞄准的是让 AI 理解真实空间、动力学和作业规则，帮助机器人在正确的坐标系里完成动作。

公司还提出 Dexterity-BEV，把视觉输入、机器人本体状态和目标动作指令，对齐到统一空间里。简单说，就是让机器人看到的东西、自己身体的位置、接下来要做的动作，处在同一套 " 地图 " 里。

跨维智能创始人贾奎

这对机器人很关键。因为真实作业不是拍视频。比如分拣零件、插拔线束、双臂装配，差一点就可能失败。一个场景要求 1 厘米精度，另一个场景可能要求 1 毫米，甚至亚毫米。机器人能不能商业化，最终要看它在现场能不能稳定完成任务。

这也是跨维智能提出的 " 边界内泛化 "。它不是一开始就追求一个机器人什么都会干。而是在边界清楚的场景里，先把能力做到产品级。比如在一条产线里完成柔性分拣，在一个商业空间里完成迎宾导览，在一个工业现场做过去固定机械臂做不了的双臂作业。

先把一个个场景跑通，再逐步扩大边界，这比空谈 " 通用机器人 " 更现实。

上半年营收 1 亿

这轮融资里，" 果链 " 代工巨头蓝思科技是一个值得关注的投资方，它原本就是跨维智能的客户。

跨维智能的模型能力会被放进 PickWiz 等具身智能软件产品里，再结合传感器，在客户现场做柔性分拣、柔性装配等任务。蓝思团队在业务合作中接触到跨维，后来投资团队多次到跨维现场交流，最终从客户变成股东。

产业资本最关心的不是概念，而是能不能解决工厂里的具体问题。

跨维智能目前已经落地 50 多个应用场景，沉淀了 1500 多个成熟具身模型，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、教育等领域。公司称，2026 年上半年营收预计接近 1 亿元，全年目标为 2.5 亿至 3 亿元。

跨维智能正在形成 " 技术迭代—产品落地—客户付费—数据反哺 " 的循环。

人形机器人也是同样逻辑。跨维智能表示，2026 年全年人形机器人出货有望接近 1000 台。但同时强调，这些不是单纯表演型机器人，而是 " 干活的机器人 "。主要落地场景包括文旅、城市商超、高端物业、迎宾导览，以及部分工业场景。

跨维智能创始人贾奎判断，工业和泛商业服务场景，更容易先跑出商业闭环；家庭、康养等长期空间很大，但安全、隐私、成本、社会接受度等要素还没有完全成熟，不适合过早大规模投入。

要用 Physical Token 经济学算账

过去两年，机器人行业很热。但贾奎提到，行业不能一直停留在 Demo 展示，必须回答关键：到底能解决什么问题？

今年春节后，宇树机器人在春晚上的表现让外界看到机器人运动能力进步很快，但也让投资人开始转向更现实的问题——机器人能不能进入场景、解决问题。

这就是行业机会所在。一方面，中国制造业有大量柔性作业需求。传统自动化擅长处理标准化任务，但面对形态多变、动作复杂、切换频繁的工作，就会遇到瓶颈。比如柔性分拣、柔性装配、复杂双臂操作，正是具身智能可能发挥价值的地方。

另一方面，商业服务场景也在寻找新的自动化方案。文旅、商超、物业、酒店、医院等场景，对导览、迎宾、简单服务、重复劳动有需求。只要成本降下来，稳定性提上去，就可能打开更多订单。

出海也是机会。跨维智能称，公司从 2026 年 1 月 1 日开始系统推进产品出海，重点区域包括欧洲、日本、韩国、新加坡和东南亚，目前主要没有考虑美国市场。原因是海外不少市场对劳动力释放的需求更强，尤其是欧洲、日韩的工业和商业服务场景。

但机会越大，分化也会越快。2026 年，很多 2023 年底、2024 年初成立的具身智能公司，已经到了必须交付结果的时候。市场可以给故事估值，但客户只会为结果买单。谁能把数据、模型、本体、部署、运维的成本算清楚，谁才可能留下来。

跨维智能提出的 "Physical Token 经济学 "，本质上也是在讲这件事。每一次数据采集、每一次模型训练、每一次推理、每一个机器人动作，都有成本。物理 AI 不能靠无止境烧钱推进。最后要看每一个动作、每一组数据、每一次部署，能不能转化为真实商业价值。

所以，跨维智能这轮 10 亿元融资，表面看是资本继续押注具身智能。更深一层看，是行业正在从 " 看机器人会不会动 "，进入 " 看机器人能不能赚钱 " 的阶段。

本文不构任何成投资建议。