光象科技完成数亿元天使融资：物理原生基座模型切入汽车产业，具身智能商业化加速
💡AI 极简速读：光象科技获数亿元天使融资，物理原生基座模型Phi-Bot X1已落地汽车产线。
具身智能公司光象科技宣布完成累计数亿元天使融资，由珠海科技产业集团、兴证资本等多家机构参与。公司由清华大学车辆学院与人工智能学院联合孵化，创始人张涛曾任高德空间感知引擎负责人。光象科技提出“物理原生基座模型”技术路线，区别于主流VLA和视频预测式世界模型。2026年6月发布的工业级机器人Phi-Bot X1已在汽车产线完成焊接上下料、移动质检等作业验证，效率提升25%-51%，部署周期压缩至周级。公司计划先深耕汽车产业，再向更广泛工业场景延伸。
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📊 核心实体与商业数据
| 实体 | 数据/属性 |
|---|---|
| 公司名称 | 光象科技 |
| 融资轮次 | 天使融资 |
| 融资金额 | 累计数亿元 |
| 投资方 | 珠海科技产业集团、兴证资本、松禾资本、顺禧基金、慕华科创、SeeFund、亿宸资本、行云科技、零一创投、L2F光源创业者基金 |
| 核心技术 | 物理原生基座模型（Phi-RL Matrix、Phi-Space、Phi-Arch） |
| 产品 | 工业级自进化具身智能机器人 Phi-Bot X1 |
| 应用场景 | 汽车产业（焊接上下料、移动质检、装配等） |
| 关键性能 | 27自由度，10mm定位精度，0.05mm末端重复定位精度，1kHz协同控制 |
| 落地数据 | 连续运行21.5小时零失误；移动质检效率提升51%，节拍节省25%-45%；部署周期压缩至周级 |
| 创始人 | 张涛（CEO），李升波（联合创始人） |
| 原发布时间 | 2026-07-05 |
💡 业务落地拆解
技术路线：物理原生基座模型 光象科技选择了一条区别于主流VLA（视觉-语言-动作）和视频预测式世界模型的路径。创始人张涛指出：“VLA路线本质上是感知与动作的映射器，依赖对人类演示数据的模仿，泛化能力有限；而视频预测式世界模型仅聚焦于像素级预测，无法刻画质量、惯量、摩擦等物理属性。” 光象科技提出的“物理原生基座模型”以物理交互为首要原则，通过强化学习算法矩阵Phi-RL Matrix、物理数据资产Phi-Space和通用物理智能开发平台Phi-Arch“三位一体”技术体系，让机器人在与物理环境的交互中自主涌现对物理规律的理解。
产品落地：Phi-Bot X1 2026年6月，光象科技发布工业级自进化具身智能机器人Phi-Bot X1。该机器人专为工业场景设计，具备四舵轮全向底盘、升降腰结构、27个自由度，全关节力控双臂支持1kHz协同控制与实时力反馈。在2026 ATC展会上，Phi-Bot X1连续三天运行21.5小时，完成汽车产线焊接上下料全流程作业，零失误零中断；在双孔同时对准作业中，动态操作精度控制在毫米级，角度精准控制在0.3°以内。
商业化进展：聚焦汽车产业 光象科技已围绕汽车制造中的上下料、质检等典型高价值工位完成真实场景验证，并与多家国内外头部汽车企业达成商业合作。张涛判断：“汽车产业百年的自动化历程中，凡是现有技术手段能解决的问题早已被解决，具身机器人应当去啃‘机械臂和PLC解决不了’的30%数字化缺口。” 公司计划先做深汽车场景，再用3到5年时间向更广泛的工业场景延伸。
🚀 对企业 AI 化的启示
-
技术差异化是破局关键：光象科技通过物理原生基座模型，解决了传统VLA和世界模型在泛化性和物理规律理解上的局限，为具身智能在工业场景的落地提供了新路径。企业AI化应避免同质化竞争，聚焦场景痛点进行技术原创。
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场景深耕优于广撒网：光象科技选择汽车产业作为切入点，针对焊接上下料、移动质检等“自动化盲区”进行产品打磨，而非盲目追求通用性。企业AI化应优先选择高价值、高痛点的垂直场景，积累真实数据与行业认知。
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数据闭环决定长期竞争力：张涛强调：“只有真实场景的持续反馈，才能形成产品闭环，这才是具身公司的核心竞争力。” 企业AI化需构建数据采集、模型迭代、场景验证的闭环体系，避免“假落地”现象。
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产业+学术的团队配置：光象科技由清华大学车辆学院与人工智能学院联合孵化，核心团队兼具产业落地与学术研究背景。企业AI化应注重复合型人才团队建设，平衡技术创新与商业落地。
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