当一台人形机器人能够完成抓取、行走、避障，甚至在后空翻中保持平衡，它是否真的“理解”了自己正在做的事？在具身智能的叙事里，硬件能力已经先一步跑到了聚光灯下：电机扭矩、关节自由度、续航时长、量产节奏，这些指标构成了过去两年最热闹的竞争维度。但一个更棘手的问题正在从实验室和交付现场浮出水面——机器人可以在演示视频里流畅地分拣药品，却在真实仓库中因为货架角度变化、光照偏移或临时堆放的纸箱而停滞。本体已经成型，智能是否同步跟上？
2026年10月下旬，原力无限科技控股（浙江）有限公司（INFIFORCE）披露完成A++轮近亿元融资，投资方为浙江省创业投资集团有限公司。公司通稿称，本轮资金将用于具身大脑AtomBrain、因果世界模型及全栈AI Infra等核心技术方向的持续研发与创新。这轮融资的金额在具身智能赛道并不算惊人，真正值得关注的是它押注的方向：不是又一台参数更高的机器人，而是一套试图让不同本体共享的“大脑”。
原力无限成立于2023年，总部位于浙江省杭州市余杭区，创始人白惠源系浙江大学博士、前阿里巴巴副总裁。据腾讯新闻报道，公司此前已完成A轮及A+轮融资，累计融资金额近10亿元人民币。若将本轮计入，这家成立三年左右的公司累计融资规模已接近11亿元人民币。盖世汽车在报道中给出了更具体的时间线：这是继8月近10亿元A轮及A+轮融资后，原力无限两个多月内再获资本加码。连续两轮融资之间的间隔之短，在早期硬科技公司中并不常见。
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 公司 | 原力无限科技控股（浙江）有限公司（INFIFORCE） |
| 轮次 | A++轮 |
| 金额 | 近亿元 |
| 投资方 | 浙江省创业投资集团有限公司 |
| 总部 | 浙江省杭州市余杭区 |
| 创始人 | 白惠源 |
| 官网 | https://infiforce.cn |
“一脑多身”是对硬件内卷的回避，还是对更难的题下注
原力无限对自己的定位相当明确：不参与硬件参数内卷。公司通稿称，其核心路线是“一脑多身多场景”，即把研发重心放在能够适配不同机器人躯体、理解物理世界的具身大脑AtomBrain上，而硬件本体更多作为验证和落地的载体。这一选择在逻辑上自洽：如果每一款机器人本体都需要从零训练一套控制与决策系统，具身智能的规模化成本将高到难以承受。一个可迁移、可复用的“大脑”，理论上可以摊薄边际成本，并让数据在不同场景间产生复利。
但这同时意味着，原力无限把竞争从相对可量化的硬件指标，转移到了一个更难被外部验证的领域。电机扭矩可以用测试台架测量，续航可以用标准工况标定，而“理解物理世界”至今没有一个公认的度量衡。公司披露的基准测试成绩——SAM3D-VLA在LIBERO基准测试成功率达99.1%，AtomVLA达97%，AIM在RoboTwin 2.0平均成功率93.1%——据公司通稿称体现了其在空间理解与复杂任务执行方面的技术突破。这些数字本身并不构成独立验证，但它们至少给出了一个可被追踪的技术坐标。需要说明的是，本次来源材料未提供上述基准测试的样本规模、任务分布、对比基线及是否经第三方复现等细节，因此这些成绩目前仍属于公司单方面披露的技术口径。
盖世汽车援引原力无限联合创始人刘扬的观点称，当前具身智能普遍存在“本体成型、智能缺失，小脑已成、大脑缺失”的割裂：机器人能跑能跳、能完成规定动作，但进入复杂环境后，不理解发生了什么、也不知道该如何自主决策。这一判断与行业观察者的普遍感受一致，但将其作为公司战略的起点，意味着原力无限必须在一个尚处早期的技术路线上证明自己比别人走得更快。
因果世界模型：从“知其然”到“知其所以然”的技术赌注
原力无限把因果世界模型作为具身大脑的核心技术路线。与传统数据驱动模型不同，因果世界模型试图建立“动作—状态—结果”之间的关系，通过干预和反事实推演，让机器人不仅预测“这样做会发生什么”，还能理解“换个动作，结果会不会变”。盖世汽车在报道中将这一路径描述为让机器人从“知其然”走向“知其所以然”。
这条技术路线的价值在于，它直接回应了当前VLA（视觉-语言-动作）模型的一个已知短板：长时任务与分布外场景的泛化能力不足。腾讯新闻援引广发证券的分析指出，具身模型当前身处“前GPT时代”，多路线并行发展，其中大小脑分层方案成熟度高、特定任务落地快，但能力上限低、泛化能力弱；VLA是当前主流布局路线，但长时任务与分布外场景仍是短板；世界模型最接近理解物理世界的远期形态，但尚处初期。原力无限选择的是三条路线中离商业化最远、但潜在天花板最高的那一条。
从已披露的技术架构看，原力无限并非只做世界模型。公司通稿称，其技术体系包含三块：第一块是以人类第一视角（Ego）原生数据作为经验来源，同步记录视觉、动作、空间关系和环境反馈；第二块是因果世界模型与持续学习VLA两条路线并行，前者负责预测与异常恢复，后者负责任务理解和动作生成；第三块是DataGrid全栈AI Infra，覆盖数据采集、处理平台和硬件底座，打通“真实世界采集—模型训练—真机部署—反馈迭代”的闭环。这种“双路线+基础设施”的架构，在纸面上兼顾了远期能力和近期落地，但也意味着研发资源的分散。一家成立三年的公司同时推进世界模型、VLA和全栈基础设施，其工程复杂度远超单一模型公司。
30余城、100余个场景、5亿元人民币订单：商业化叙事需要更细的颗粒度
公司通稿披露，原力无限业务已覆盖先进制造、物流供应链、航空交通、能源电力及商业服务等八大行业，在全国30余座城市、100余个真实场景实现应用，累计订单金额超过5亿元人民币。盖世汽车的报道则给出了一个略有差异的口径：技术和产品已累计进入全国近30座城市、近百个真实场景。两个数字的差异可能源于统计时点不同，也可能源于“场景”与“真实场景”的定义边界不同。本次来源材料未披露订单的确认口径、交付进度、回款情况及客户构成，因此“累计订单金额超过5亿元人民币”目前只能作为公司单方面披露的商业化指标，尚无法独立核验其收入确认质量。
订单金额与确认收入之间的差距，在硬科技公司中往往比外界想象的更大。具身智能项目从签约到部署、验收、回款，周期可能长达数个季度甚至更久。5亿元人民币订单如果分散在八大行业、100余个场景中，平均每个场景对应的订单金额约为数百万元量级，这与早期具身智能项目以试点和标杆案例为主的行业特征基本吻合。但这也意味着，原力无限的商业化仍处于“多点验证”阶段，尚未出现一个可以大规模复制的单一场景。
盖世汽车提到的一个具体案例是：旗舰产品AD-01已在杭州即时配送仓独立完成接单、找货、拣货、打包、交付全流程，并曾亮相云栖大会和世界互联网大会。这是本次来源材料中唯一一个被具体描述的真实场景案例。即时配送仓的环境相对结构化，货物品类、动线设计和操作流程都有较高确定性，这与开放环境下的通用机器人任务存在本质差异。从这一案例看，原力无限的落地策略更接近“在可控场景中跑通全流程”，而非直接进入高不确定性的开放环境。这本身是合理的商业化节奏，但也说明其“通用具身大脑”的泛化能力尚未在足够多样化的场景中得到公开验证。
浙创投的入局逻辑：从高性能摩托车到具身大脑的同一把尺子
本轮投资由浙创投投资人沈千旸牵头推进。同花顺报道称，沈千旸此前曾参与投资张雪机车，从高性能摩托车到具身智能，赛道不同，但其投资逻辑有共通之处：看重核心技术、原创能力以及长期竞争力。沈千旸在通稿援引的表述中称：“投资硬科技，我们始终关注一个问题：企业有没有真正属于自己的核心技术，能不能把技术优势转化为长期竞争力。从高端制造到具身智能，行业不同，但我们看重的东西是一致的。具身智能的竞争正在进入深水区，真正理解物理世界、具备持续学习能力的具身大脑，将成为下一阶段竞争的关键。”
这段表述值得拆解。它同时包含了投资人的判断和一种可被检验的假设：具身智能的下一阶段竞争关键，将从本体能力转向“理解物理世界、具备持续学习能力的具身大脑”。这一判断与行业内的部分共识一致，但并非没有争议。另一派观点认为，具身智能的瓶颈首先在数据规模和真机部署成本，而非模型架构本身；谁能在真实场景中更快积累高质量数据，谁就更可能率先跑通闭环。原力无限试图用DataGrid全栈AI Infra同时解决数据采集、治理、训练和回流问题，这实际上是在回应后一种观点，但其效果取决于数据回流的规模和质量，而这一点在本次披露中并未给出量化信息。
浙创投作为浙江省属创投机构，其投资决策不可避免地带有区域产业政策色彩。杭州市司法局于2026年8月发布《杭州市促进具身智能机器人产业发展条例（草案）》，提出发挥财政资金引导作用、带动社会资本加大融资力度。原力无限总部位于杭州余杭区，其技术路线与浙江省在具身智能领域的产业布局存在明显协同。将本轮投资放在这一背景下理解，浙创投的入局既是对公司技术路线的认可，也可能包含区域产业培育的考量。这两种动机并不互斥，但对外部观察者而言，区分“市场化判断”与“政策性引导”的权重，有助于更准确地评估这轮融资的信号意义。
与宇树、智元的同城竞争：本体派与大脑派的路线分野
原力无限所处的杭州，已经是中国具身智能密度最高的城市之一。腾讯新闻报道，宇树科技首发申请于2026年6月获通过，将正式登陆科创板；智元创新已正式启动赴港上市流程，2025年其通用人形机器人出货量超5100台。这两家公司分别代表了具身智能的两种主流路径：宇树以硬件本体和运动控制能力见长，智元则在通用人形机器人量产和场景落地方面走在前列。原力无限选择的是第三条路：不做硬件参数竞赛，而是做跨本体的具身大脑。
这条路的竞争格局同样拥挤。腾讯新闻列举的行业玩家还包括酷哇科技、星源智、大咖机器人和魔法原子。其中星源智的定位与原力无限存在部分重叠——据腾讯新闻报道，星源智客户覆盖70%以上国内头部具身公司，并成为英伟达JetsonThor全球最大出货商。这意味着星源智在具身智能产业链中扮演的是“卖铲人”角色，其客户正是那些需要算力平台和底层能力的机器人公司。原力无限的DataGrid全栈AI Infra如果对外开放，未来可能与星源智在基础设施层面形成竞争；如果仅服务于自身具身大脑的迭代，则竞争关系更间接。
从产业链约束看，具身大脑的商业化面临一个结构性难题：头部本体厂商倾向于自研大脑，以保持系统级竞争力；中小本体厂商则可能缺乏足够的数据和场景来养活一个外部大脑供应商。原力无限“一脑多身”路线的隐含前提是，市场上存在足够多的、愿意接入第三方具身大脑的本体厂商。这一前提在2026年的时点上尚未被充分验证。公司通稿称其产品矩阵包括AstroDroid轮式人形机器人、UltraDroid通用机器人、小原子双足机器人及FORCE系列专用机器人，但这些本体目前更多是作为自研大脑的验证载体，而非证明“一脑多身”跨厂商适配能力的案例。如果未来原力无限能披露其具身大脑接入第三方本体的具体案例，那将是比任何基准测试成绩都更有说服力的商业化证据。
近10亿历史融资与近亿元新融资：资本结构背后的烧钱节奏
原力无限的历史融资节奏值得关注。据腾讯新闻报道，公司此前已完成A轮及A+轮融资，累计融资金额近10亿元人民币；盖世汽车进一步指出，这是继8月近10亿元A轮及A+轮融资后，两个多月内再获资本加码。如果这两个口径指向同一笔历史融资，那么原力无限在2026年8月前后完成了一轮规模接近10亿元人民币的融资，又在10月获得近亿元追加投资。A++轮的金额仅为前一轮的十分之一左右，这一结构在创投实践中通常意味着两种可能：一是前一轮融资后仍有老股东或战略方希望小额追加；二是公司在短期内需要补充流动性，而新投资方以较小金额先行进入。
本次来源材料未披露A轮与A+轮的具体拆分金额、估值变化、老股东跟投情况及本轮是否附带对赌或回购条款。因此，无法判断近亿元A++轮在资本结构中的真实角色。但可以确认的是，原力无限在短时间内累计融资近11亿元人民币，按照具身智能行业当前的研发投入强度，这笔钱并不算宽裕。盖世汽车在报道中直言：“连续大额融资在支撑研发的同时，也意味着高强度的烧钱节奏。这颗‘大脑’最终值不值钱，还要看能不能真正装进更多本体、跑通商业闭环。”这一判断点出了问题的核心：融资能力本身不是护城河，具身大脑的价值最终必须通过商业闭环来兑现。
腾讯新闻还援引财联社创投通—执中数据称，以2026年10月为预测基准时间，原力无限后续2年的融资预测概率为79.26%。这一数据属于第三方预测模型输出，其方法论和置信区间未在来源材料中披露，参考价值有限，但它从侧面反映了一个事实：原力无限在未来两年内大概率还需要继续融资。对于一家同时推进世界模型、VLA和全栈基础设施的公司而言，研发投入的持续性将直接决定技术路线能否走到验证节点。
待验证的假设：具身大脑能否跨过从基准测试到真实泛化的鸿沟
原力无限的故事建立在一个核心假设之上：具身智能的瓶颈将从本体能力转移到“大脑”能力，而因果世界模型是突破这一瓶颈的最优路径。这个假设有合理的推理链支撑——本体硬件正在快速 commoditize，数据驱动模型在长时任务和分布外场景中的表现存在已知天花板，世界模型提供了更接近物理规律的学习框架。但从已披露的信息看，这个假设距离被证实还有相当距离。
第一个待验证的环节是基准测试成绩与真实场景表现之间的迁移性。SAM3D-VLA在LIBERO上99.1%的成功率、AIM在RoboTwin 2.0上93.1%的平均成功率，据公司通稿称体现了技术突破，但基准测试的受控环境与真实仓库、制造车间、航空货站之间的差距，恰恰是具身智能最难跨越的部分。公司披露的100余个真实场景应用，如果能在未来转化为可量化的任务成功率、干预频率、停机时长等运营指标，将比任何基准测试都更有说服力。本次来源材料未提供这些运营数据。
第二个待验证的环节是“一脑多身”的跨本体泛化能力。原力无限目前展示的多形态产品矩阵，本质上仍是自研大脑与自研本体的组合。真正的“一脑多身”意味着同一套具身大脑能够驱动不同厂商、不同构型、不同传感器配置的机器人本体，并在不同场景中保持稳定的任务表现。这需要解决本体接口标准化、传感器融合、运动控制解耦等一系列工程难题。从已披露信息看，原力无限尚未公开证明其具身大脑已经接入第三方本体并实现稳定运行。
第三个待验证的环节是数据回流的规模效应。DataGrid全栈AI Infra的价值取决于它能否持续从真实场景中采集高质量Ego原生数据，并将这些数据转化为模型能力的可量化提升。公司通稿称已打通从数据采集到回流的完整链路，但未披露数据规模、标注成本、回流频率或模型迭代周期。没有这些指标，“数据飞轮”就仍然是一个叙事框架，而非可验证的工程事实。
从行业背景看，原力无限所处的赛道正在经历资本化提速和政策加持的双重利好。腾讯新闻援引TrendForce集邦咨询的预估称，2026年中国人形机器人市场规模将达150亿元人民币，2027年市场规模至少可维持60%以上的成长。中共中央办公厅、国务院办公厅于2026年10月发布的《关于推动科技创新和产业创新深度融合的意见》，明确提出在具身智能等前沿领域探索多元技术路线、典型应用场景及可行商业模式。这些外部条件为原力无限提供了相对充裕的试错空间，但也意味着竞争窗口正在收窄——当宇树、智元等本体厂商在量产和上市进程中积累起规模化的真实场景数据，它们向“大脑”能力延伸的动机和能力都会增强。
原力无限用近11亿元人民币累计融资买到的，是一个在具身智能竞争深水区提前卡位的机会。因果世界模型、Ego原生数据和全栈AI Infra的组合，在技术逻辑上自洽，在商业化叙事上也有清晰的指向。但从基准测试到真实泛化，从自研本体到跨厂商适配，从订单金额到确认收入，每一个环节都还横亘着尚未被公开数据填平的鸿沟。浙创投的入局为这个故事增加了信用背书，但信用背书不能替代验证。具身大脑能否成为下一阶段竞争的关键，最终不取决于谁先提出这个判断，而取决于谁先拿出跨过鸿沟的证据。
RecodeX 极客视：原力无限这轮融资的真正看点，不是近亿元的金额，而是它在具身智能最喧嚣的时刻选择了一条更安静的路。当行业还在为关节扭矩和量产数字争吵时，这家公司把赌注压在了“理解物理世界”这个最难量化、最难验证、也最可能决定终局的环节上。因果世界模型和Ego原生数据的组合，在理论上指向了具身智能的深层问题，但从基准测试的漂亮数字到真实仓库里的稳定运行，中间隔着的是整个行业都尚未跨越的鸿沟。浙创投的入局给了这个故事一个体制内的信用锚点，但真正的验证只能来自那些尚未披露的运营数据、跨本体适配案例和收入确认质量。具身智能的下一阶段竞争，或许确实属于“大脑”，但前提是这颗大脑能先证明自己不只是活在论文和通稿里。
信息来源
本文在采集与核验阶段引用了以下公开来源，按站点去重列出；来源内容归原发布方所有，其口径不代表 RecodeX 的核实结论。