36氪首发丨交大博士融合世界模型和六臂机器人，再获数亿融资，合作多家500强客户

36氪独家获悉，上海飒智智能科技有限公司（简称“飒智智能”）近日完成数亿元Pre-B轮融资，投资方为建投投资、南通投管和云启资本。资金将用于大模型研发、多臂机器人迭代、产线扩建及全球市场拓展。

飒智智能成立于2017年，核心团队拥有近20年机器人研发经验和人工智能算法背景。创始人兼CEO张建政是上海交通大学机械工程专业（智能机器人方向）工学博士，曾任职于新时达与发那科。

在工业制造向柔性化、复杂化发展的背景下，传统工业机器人受限于固定作业和单一任务，而多数通用具身机器人难以满足工业级精度和确定性。飒智智能专注于精密装配、灵巧包装、长序测试等复杂工业场景。

产品方面，飒智智能已构建单臂、双臂、四臂、六臂的全形态本体矩阵。新一代四臂机器人采用空间对称构型，通过一个大脑控制四个机械臂，借助协同算法，效率较上一代翻倍。六臂机器人“玄甲”采用前腰、后腰、肩膀各分布两臂的空间异构设计，能全方位照顾周边多条生产线，实现双工位并行、四臂交替。

张建政表示，多臂并非越多越好，通过空间构型理论支撑，6臂是目前最合理的布局。六臂自由度较四臂增加60%，在狭小空间内需保证安全隔离、避免碰撞，并对算力和算法提出高要求。这种构型在全球具有唯一性，作业复杂度较四臂指数级提升，效率提升50%。

在具身智能“大脑”层面，行业普遍采用的VLA模型存在端到端反射式模仿的局限，缺乏物理因果理解。飒智智能在WAIC上发布了自研工业世界模型——玄枢·SageNexus。该模型内化物理因果，实现从“被动响应”到“主动推理”的跨越。架构上，通过Encoder将视觉、点云、力反馈等异质数据映射到统一空间，再由Decoder转译为动作序列并校验，抑制大模型幻觉。

张建政强调，公司实现数据、本体、控制、模型、场景的闭环，基于360TB多模态工业数据和三阶段训练，沉淀了2000+场景技能库，可靠性达99.9%以上。飒智智能还构建了云边端三环架构，确保长程任务稳定输出。

在算力焦虑背景下，飒智智能提出用算法有效性解决算力依赖性。张建政认为，持续叠加算力推高成本，而提升算法效率降低暴力计算依赖，是具身智能落地的关键。

商业化方面，飒智智能已覆盖3C半导体、汽车、能源、食品医药四大行业，全球500强或上市公司客户超50家。张建政透露，今年上半年已完成去年全年任务，全年业务增长100%~120%。

海外市场成为第二增长曲线。去年墨西哥业务较多，今年全面开发东南亚市场，并在欧洲斩获大订单。海外意向订单超五亿元。为满足需求，上海马桥工厂已满产，计划三年内扩建至现有场地的4倍。

以下是硬氪与飒智智能创始人兼CEO张建政的访谈节选：

硬氪：客户为何优先选择多臂机器人，而非多台单臂或双臂组合？

张建政： 由现实场景决定。产线空间狭小，需高效生产。多台两臂机器人占地方且难协同。六臂机器人采用空间异构，可照顾周边4条生产线。例如左侧3臂作业，下面两臂拿工件组装，上面一臂锁附或涂胶。包装场景中，装袋、装说明书、封口、装盒、扣盖需多手协作，六臂能一次性完成。

硬氪：如何用算法有效性解决算力依赖性？

张建政： 行业习惯堆卡，但客户难接受高成本。我们的大模型不依赖暴力计算。数据纯净，全部来自工业场景，减少无效消耗。算法架构优化后，部分模型可直接部署在端侧执行Skill。提升效率后，满足99.9%确定性，同时降低算力依赖。

硬氪：群体智能方面有何规划？

张建政： 从单体智能到群体智能再到生态智能，是1.0到3.0战略。目前进入群体智能阶段，已实现几百台机器人联合作业控制。下一步通过融资扩充团队，迭代群体智能，强化多智能体联动。未来要做生态智能，控制工厂内所有设备。

投资方观点：

南通投管： 飒智团队对工业场景和具身智能理解深刻，具备落地能力。在高质量工业数据、面向物理世界的大模型及工业编解码体系上构筑了核心竞争力。其机器人在3C半导体、汽车、能源、食品医药等领域规模化落地，获头部客户重复采购。工业“机器替人”是趋势，具身智能正突破自动化瓶颈，飒智聚焦工业生产场景，业务进入快速增长期。

建投投资投资总监王枫： 真实工业场景落地和数据匮乏是当前核心挑战。飒智产品在百余家大型国央企及世界500强企业实现规模化落地，沉淀海量数据，形成技术壁垒。核心团队在研发和工程化方面展现顶级实力，我们持续看好其发展前景。

云启资本： 工业机器人需适应有限产线空间和复杂工序，保证长期稳定性。飒智深耕工业场景，围绕多臂协同迭代产品，形成单臂到六臂布局，在机器人本体、控制和模型上积累扎实技术。团队在多个制造行业实现批量交付，工程化经验丰富。我们看好其将技术创新与工业需求结合的能力，期待推动规模化应用。爱游戏作为合作伙伴，对其技术落地表示认可。