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2026年4月2日,星海图宣布完成近20亿元B+轮融资,估值突破200亿元,投资方阵容几乎集齐"全生态":产业资本、长线基金、国家队、一线PE,都在押注。距离2月份的10亿元B轮融资,仅仅过了一个多月,估值近乎翻倍。目前,星海图已成为当前国内估值最高的具身智能公司。
星海图CFO罗天奇把这轮融资的核心逻辑归结为"预期反转"。他说:"大家之前觉得我们花钱慢,但我们一直是行业内花钱效率最高的企业,2026年是我们把效率转化为效果的关键一年。"

PART.01
技术路线:真实数据vs虚拟仿真
具身智能行业一直有个争议:该用真实场景数据,还是虚拟仿真数据?星海图选择了前者,而且坚持了下来。
行业里真正稀缺的不是数据总量,而是高质量、模型可用的数据。即使很多公司都宣称拥有几十万小时、上百万小时数据,最后模型效果仍可能差很多,关键差异在数据质量。
2025年,星海图开源了全球首个开放场景具身智能真机数据集(GOD),发布一个月就登顶全球下载量首位,全球下载量已突破60万次。这个数据集被英伟达EgoScale、蚂蚁灵波Lingbot-VLA等全球顶级具身大模型采用。
星海图的数据引擎已经形成完整的飞轮效应:通过实际部署的数千台机器人采集真实场景数据→开源数据集形成开发者生态→数据反哺模型迭代→模型性能提升带来更多订单→订单增长带来更多数据。
这是一个正向循环,也是星海图最核心的护城河。
而星海图的数据优势来自三大能力的叠加:一是以"Design for AI"为核心的本体能力,让硬件对模型最友好;二是领先行业半年的采集工艺,从创业初期就坚定选择真实场景采集;三是源于自动驾驶积累的EDP数据管理平台。
更重要的是,星海图提前半年布局UMI采集方式,还与英伟达合作布局人类POV第一视角数据采集,成为国内该领域的标杆。2026年,星海图将构建全球最大规模的真实场景具身数据集,以百万小时真实场景数据持续驱动具身基础模型进化。
PART.02
模型突破:世界模型的颠覆性重构
在模型研发方面,星海图近期发布了全球最快的世界模型Fast-WAM。通过对模型底层架构的颠覆性重构,让世界模型可以不靠想象理解世界,单步延迟缩短至190毫秒,在保持SOTA性能的同时,实现4倍以上提速。
这个研究彻底告别了"先想象、后执行"的传统低效世界模型范式,为具身智能从实验室研发走向大规模产业落地奠定了关键基础。
星海图是全球"快-慢双系统"VLA模型的技术开创者,持续领跑全球具身基础模型能力。2025年8月,星海图发布G0模型,成为当时SOTA;2026年1月,推出升级版G0 Plus,定位为"全球首个开箱即用的VLA模型"。
即将发布的G0.5模型,经内部公允测评,已是国内性能最好的基础模型,绝大部分参数维度均处于领先。支撑这一成果的,是星海图在数据、算力、算法上的全栈优势。
PART.03
商业落地:从开发者首选到生产力标杆
在商业化落地方面,星海图已实现从开发者市场到生产力市场的全面突破。
开发者市场中,星海图在轮式双臂机器人领域累计服务超过150家全球顶尖具身智能开发者伙伴,通过"为智能定义的硬件平台+EDP模型开发平台"的深度结合,成为全球具身智能研发的通用底座。2025年,星海图轮式双臂机器人在开发者领域覆盖率超90%,位居全球第一。
生产力市场方面,星海图聚焦搬运移动、抓拿放置、封装打包、织物叠放和设备串联五大核心垂类场景,目前已完成千台级订单跑通,并锁定了工业搬运、物流分拣、商业展示类行业领军企业深度合作。2026年,随着供应链与场景能力的全面成熟,公司将正式开启万台级规模化放量。
PART.04
行业Scaling Law:从"花钱讲效率"到"花钱见效果"
星海图CFO罗天奇说:"行业规模化发令枪已响,公司从'花钱讲效率'转向'花钱见效果'。在自身具备规模化落地条件的前提下,公司将以技术信仰为支撑,积极推进规模化发展。"
过去半年,星海图的研发费用相当于成立以来的数倍,而这一投入也让投资者看到了实实在在的成果。
"很多投资者敏锐地看到,我们在业绩、技术上的快速进步,这种从'攒家底'到'拼成果'的转变,带来了第一个预期反转。"罗天奇表示,"这也是星海图能在春节后短短一个月内完成大额融资的核心原因之一。"
2026年,星海图的投入节奏将严格遵循行业客观规律,且不设具体预算上限。
"今年我们的数据积累会上一个数量级,算力支出相比去年也至少上一个数量级,但不会贸然跨两个数量级。"罗天奇解释,"规模化的每一个台阶,都会伴随新的技术问题需要解决,以每年上一个数量级的节奏推进,才能在发展中从容解决问题,避免资源浪费。"
PART.05
真正的考验:从资本加码到生产力兑现
星海图的连续大额融资并非个例,开年以来,具身智能赛道融资热度持续攀升,仅前三个月赛道融资规模已近300亿元,资金向头部企业聚拢的趋势愈发明显。
但资本狂欢背后,行业也面临严峻挑战。过去一年,全球超20家机器人企业遭遇破产、裁员或业务剥离,可谓冰火两重天。
北航教授王田苗此前表示:"具身智能繁荣背后存在隐忧,资本正加速向头部企业和确定性高的上游核心部件集中。"有投资人说得更直接:"100多家公司最后剩个三五家,90%以上的钱和资源都是牺牲掉的,没办法的事。"
对星海图而言,融资规模和估值创新高还只是阶段性结果,真正更关键的考验,仍在于能否把技术积累、资本资源和生态布局,进一步转化为更大规模的真实生产力。
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