星尘智能完成10亿元融资估值150亿:具身智能全栈自研与绳驱机器人量产路径解析
💡AI 极简速读:星尘智能完成10亿元融资,估值150亿元,深投控领投,全球首家绳驱机器人量产。
2026年10月13日,星尘智能宣布完成10亿元新一轮融资,估值达150亿元,由深投控领投。公司近半年连续完成4轮融资,累计超20亿元。作为全球首家绳驱AI机器人量产企业,其Lumo模型与Astribot OS构成全栈架构,S/T系列总产能达万台级,T1起售价8.99万元。商业化覆盖零售、文旅、工业等场景,客户包括京东、中科创达等。
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2026年10月13日,具身智能公司星尘智能(Astribot)宣布完成10亿元规模新一轮融资,估值达到150亿元,跻身国内具身公司第一梯队。此时距离其完成超10亿元的B轮融资仅过去三个月。近半年内,星尘智能已连续完成4轮融资,最近两轮累计融资规模超过20亿元。本轮由投控东海(深投控)领投,洪泰基金、光华阳光管理的宁海兴泰合基金、善恒资本等参与,老股东先沐继续追投。
📊 核心实体与商业数据
| 实体类型 | 具体信息 |
|---|---|
| 公司名称 | 星尘智能(Astribot) |
| 融资轮次 | 新一轮(具体轮次未披露) |
| 融资金额 | 10亿元 |
| 投后估值 | 150亿元 |
| 领投方 | 投控东海(深投控) |
| 跟投方 | 洪泰基金、光华阳光管理的宁海兴泰合基金、善恒资本、老股东先沐 |
| 核心人物 | 创始人兼CEO来杰、联合创始人戴媛 |
| AI技术模型 | Lumo具身基座模型(Lumo-2)、SmoothRL在线强化学习框架 |
| 操作系统 | Astribot OS(AOS) |
| 核心产品 | 绳驱AI机器人(S旗舰系列、T1人形机器人) |
| 应用场景 | 零售、文旅、工业、科研、教育、家庭服务 |
| 原发布时间 | 2026-10-13 |
💡 业务落地拆解
绳驱机器人量产与全栈自研架构
星尘智能是全球首家实现绳驱AI机器人商业化量产的企业,其量产进度比OpenAI投资的同路线公司1X至少领先一个代际。绳驱技术兼具传感介质与缓冲层双重角色,可实时感知拉力、实现精准力控反馈,天然解决“精度—柔顺”的结构性矛盾,尤其契合家庭、养老、教育等高频交互场景。
公司以“Design for AI”理念构建Lumo模型—Astribot OS—绳驱本体三位一体全栈架构,形成“本体+数据+模型”技术闭环。2026年7月发布业界首个面向家庭场景的隐式世界动作模型Lumo-2;9月发布在线强化学习框架SmoothRL,让机器人在执行任务中持续优化行为。
“要围绕AI的能力去设计能在物理世界探索学习的机器人,而不是先设计机器人、再把AI加上去。”——星尘智能创始人兼CEO来杰
商业化双路径与产能交付
星尘智能以“商业服务”与“开发者生态”双路径推进商业化。商业服务方面,整合本体、AI模型与AOS为零售、导览、艺术表演等场景解决方案。2025年9月,S旗舰系列开启千台级订单;2026年6月,新一代人形机器人T1正式发货,起售价8.99万元,率先将高精细操作机器人带入9万元以内区间。S和T系列总产能已达万台级水平。
客户包括金马游乐、中科创达、博登智能、仙工智能、央视及京东等,其中合作方将在商业与工业场景部署上千台AI机器人。自研机器人零售服务店机器人MART自2025年11月起已在北京、上海、广州等六个城市批量化部署。开发者生态方面,蚂蚁灵波、深度跃迁、生数科技、具脑磐石等AI公司已采用其平台开展模型部署与场景开发。
“从底层AI大模型、具身OS到独特绳驱本体设计,星尘智能团队展现出了极强的技术闭环能力和清晰的商业化落地路径。”——深投鹏城战新基金CEO穆春卫
人才密度与资本路径
创始核心团队共6人均出自腾讯Robotics X实验室,背景覆盖腾讯、谷歌、优必选、百度、华为。创始人来杰拥有17年机器人研发经验,曾任腾讯Robotics X实验室1号员工与架构师;联合创始人戴媛拥有美国UIUC学士和UCLA博士学位,发表45篇顶级期刊论文,拥有70多项机器人专利。2026年9月,前字节跳动、腾讯强化学习专家孙鹏博士加盟,负责机器人RL后训练。
本轮10亿元融资资金用途明确:模型迭代、人才扩充、商业化落地和产能建设。
“投资星尘智能,符合战新基金布局前沿硬科技的方向,亦是助力深圳打造具身智能产业高地、培育新质生产力的重要一步。”——穆春卫
🚀 对企业 AI 化的启示
1. 全栈自研构建数据飞轮壁垒。 星尘智能的“本体+数据+模型”闭环表明,具身智能的竞争已从单一技术点转向系统级进化能力。企业AI化应注重数据回流与模型迭代的协同机制,将部署场景转化为训练燃料。
2. 量产交付能力成为产业卡位核心。 深投控等国资的进场信号明确:具身智能已从概念验证进入产业卡位阶段。具备量产交付能力的公司正成为地方政府布局产业的核心标的。企业需将工程化与量产一致性作为技术落地的关键指标。
3. 商业化路径需双轮驱动。 星尘智能的“商业服务+开发者生态”双路径,为AI企业提供了从场景验证到生态共建的参考框架。通过真实运营验证产品能力、积累用户反馈,再向更高频场景拓展,是降低商业化风险的可行策略。
4. 人才密度决定技术上限。 核心算法人才极度稀缺的背景下,星尘智能的豪华团队配置是其估值快速提升的核心支撑之一。企业AI化应优先构建跨学科复合型团队,覆盖AI、机器人、工程化等关键领域。
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