
2026/08/15
原力无限(INFIFORCE)完成近10亿元A轮及A+轮融资:具身智能竞争焦点从本体硬件转向数据获取?
具身智能行业存在一个长久的裂缝:机器人在实验室的固定工位上可以连续完成抓取,可一旦进入商超、仓库或工地,光照、货架角度、包装材质、地面坡度的变化都会让成功率大幅下降。很多模型并非输在硬件执行,而是输在它们学到的经验不属于机器人自身。公开讨论反复提到,不少具身模型采用第三人称示范数据训练,机器人能够复刻示范动作,却很难站…
基于公开融资报道的机构投资组合与出手记录。
常见单笔融资规模:1.428571429 亿美元。(AI 基于报道归纳,仅供参考。)
机器人1
AI人工智能1
A轮及A+轮1
A轮前融资1
本页公开报道按年份排列;融资金额为项目披露额,不代表该机构实际出资。

具身智能行业存在一个长久的裂缝:机器人在实验室的固定工位上可以连续完成抓取,可一旦进入商超、仓库或工地,光照、货架角度、包装材质、地面坡度的变化都会让成功率大幅下降。很多模型并非输在硬件执行,而是输在它们学到的经验不属于机器人自身。公开讨论反复提到,不少具身模型采用第三人称示范数据训练,机器人能够复刻示范动作,却很难站…

具身智能训练数据的稀缺,正在把数据要素流通从软件问题推向供应链问题。大语言模型可以抓取互联网上的文本、图片和代码,但机器人需要的是真实物理交互数据:视觉、力反馈、动作轨迹、人机协作等。这类数据无法通过网页大规模获得,而一旦涉及机械臂型号、传感器部署和操作环境,同样的动作在不同机器人上往往表现为不同格式的数据。互联网数据…
出手次数按当前仍公开的原创报道计算;同一融资可能涉及多个机构,不能把机构出手次数之和当作独立融资事件数。
赛道、轮次及近 12 月统计来自原站有时间标记的机构快照,部分由 AI 基于报道自动归纳;仅供参考,并非投资承诺。