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5月14日新闻，克日，高通用性具身智能手艺研发公司「跨维智能」完成由遐想创投领投的战略轮融资，融资资金将主要用于产物研发、团队扩充和市场拓展等方面。

跨维智能确立于2021年6月，是一家以Sim2Real为焦点，研发高通用性具身智能手艺的国家高新手艺企业。跨维智能依附在3D天生式AI、多模态大模子及三维成像方面的耐久手艺积累，基于Sim2Real打造软硬一体产物矩阵，且已在多场景中实现商业化落地，是具身智能规模化商业落地的引领者。

01 通用具身智能的生长与落地路径

遐想团体高级副总裁、遐想创投团体总裁贺志强先容：具身智能作为AI与物理天下交互的载体，具有高度通用性和泛化性的焦点特点。传统机械人为单一或牢靠义务设计，泛化性较差，难以完成庞大或未知义务，而且需要大量的编程、示教，部署庞大、时间成本高。而具身智能具有高通用性，可在各种场景完成庞大义务。遐想创投作为遐想团体旗下的全球科技产业基金，十年来坚持投资AI机械人领域，不仅是基于对具身智能的信仰，也是作为遐想的CVC和科技瞭望塔的定位与使命。此次对跨维智能的投资，也是遐想创投耐久看好跨维智能在具身智能路径的选择以及商业化落地的领先性。

具身智能宏观地讲包罗“具身”与“智能”的连系，智能是为差异详细态态的机械人/物理智能体服务的。这些详细态态可以包罗主要应用于非结构化场景下（例如商业、家庭等）的人形机械人，也可以包罗人形上肢、灵巧手，甚至是应用于种种半结构化场景下（例如工业、物流等）的传统形态机械臂/协作臂与特种机械人，以及更广义的无人车、无人机等。跨维智能以为后者应该是当前具身智能手艺生长和落地的重点思量工具。为服务于差异形态的物理智能体，智能手艺自己也应该差异于以人为服务目的的当前的大模子手艺（例如ChatGPT、Sora等服务于知识搜索和分享，内容创作等）。

跨维智能首创人贾奎以为：随着操作工具、环境和义务庞大性逐渐增强，通用具身智能将会履历L1-L5五个阶段。从半结构化场景和特定机械人形态处置特界说务，逐步升级到对随便/未知场景，以自顺应的通用机械人形态，完成随便义务。

具身智能学习需要海量的带标注数据，而真正实现具身智能的落地，更需要海量的高精度高质量和厚实标注类型的数据。差异于LLM/VLM等大模子的训练，训练具身智能大模子的数据是与物理智能体相关的，是在物理天下绝对坐标系下的准确丈量数据，在数据获取难度、数据获取成本、标注周期等因素都市存在多重掣肘，极大影响具身智能落地的周期及成本。因而通过仿真获取合成数据成为了一个一定的选择。

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02 跨维智能的进阶之路：自研仿真引擎、3D大模子、AnyGrasp

跨维智能首创人贾奎示意：Sim2Real是通过物理仿真机械人操作场景，并引入种种与义务相关的真实天下的滋扰（视觉的、物理的、义务形貌的滋扰，环境distractors等），再通过渲染、轨迹数据纪录、枢纽数据纪录等方式形成海量的带绝对准确尺度的合成数据，用这样的合成数据训练具身智能大模子。

跨维智能以Sim2Real为焦点，连续打造底层手艺焦点能力。打造了独占的DexVerse™数据与具身智能仿真引擎，用于数据天生与大模子训练。该引擎基于概率建模的程序化天生仿真方案与天生式AI手艺相连系，解决现有手艺无法合成形式多样的高质量三维仿真数据资产、以及难以人为介入控制所导致天生不遵照现实物理约束的缺陷，实现高效零成本且加倍真实可靠的仿真数据天生引擎，具备低成本获取海量厚实数字资产的能力，为连续低成本天生数据打造了坚实的数据资产基础。同时，连系在具身智能多模态大模子上的耐久积累，跨维智能打造了基于3D VLA (3D Vision Language Action) 大模子的成像感知套件，从而逐阶段支持各行业趋近实现AnyGrasp/AnyManipulation，而不是针对差其余操作工具举行定制的义务编程。

遐想创投史晨星以为：跨维智能拥有最优异的Sim2Real和大模子相关手艺，是实现高通用性具身智能的焦点底座。现在跨维智能依托Sim2Real和相关手艺，在具身智能领域拥有深挚产物积累，已打造软硬一体产物矩阵，包罗基于3D天生式AI的Sim2Real AI引擎、基于3D VLA大模子的成像感知套件，而且在具身智能领域商业化落地处于领先位置。

03 由半结构化启程，迈向全场景非结构化通用智能

如前所述，跨维智能优先将手艺应用在大规模的半结构化场景：如工业制造领域。通过赋能较为成熟的机械臂/机械人，在半导体、汽车、光伏等行业均已有较好的落地应用，跨维方案对比传统手艺能有用地节约大量部署时间，降低成本，提升稳固性及通用性，支持柔性化生产。

跨维智能首创人贾奎透露：公司未来会凭证通用性自己的手艺生长轨迹，依次笼罩从半结构化到非结构化场景。如典型的工业/协作机械臂场景，逐步实现支持（靠近）随便物体与场景抓取/操作的具身智能成像、感知与控制系统、支持在各种机械人上快速自动完成新义务部署的机械人控制器、能够自主完成单轮及多轮义务的自主机械人系统。以上实现后，也将开启通用/人形机械人在包罗家庭在内的更普遍场景落地的可能性。