一年三輪融資!這家通用機器人行為控制研發商跑出「獨角獸」潛質

2025年11月23日21:40:36 財經 9849

近日,橋介數物(深圳)科技有限公司(以下簡稱「橋介數物」)宣布完成PreA+輪融資,本輪融資由深創投獨家投資。本輪融資資金將主要用於下一代雲原生機器人動作開發平台的迭代升級和商業化落地,以及加速推進公司出海戰略布局,進一步鞏固其在機器人行為控制領域的技術壁壘與市場先發優勢。

值得關注的是,這已是橋介數物今年內完成的第三輪融資。三個月之前,橋介數物剛剛完成PreA輪融資,如此密集的資本布局,不僅印證了橋介數物在通用機器人行為控制領域的硬實力,更凸顯出市場對其平台化戰略的高度認可。

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▍聚焦行為控制,破解機器人自然運動的核心難題

據了解,橋介數物成立於2023年5月雖然年輕,但其定位非常清晰:致力於成為全球領先的通用機器人行為控制研發商。

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在機器人技術棧中,「大腦」負責高層決策和任務規劃,「四肢」是執行運動的硬體本體,而橋介數物專註的行為控制中的「小腦」,正是連接決策與執行的關鍵中間層,核心職責是負責協調機器人平衡生成靈活、敏捷、自然的運動軌跡。

正如人類小腦對於精細動作協調和身體平衡至關重要,橋介數物的使命便是賦予機器人媲美甚至超越生物體的運動能力。公司認識到,當前機器人運動控制演算法的開發仍嚴重依賴工程師「手工打造」,過程繁瑣、周期漫長,單個動作的生成與調試往往需耗時數周。這種低效的開發模式,已成為制約機器人,特別是人形機器人、足式機器人廣泛應用和發展的關鍵瓶頸。橋介數物的願景,正是要改變這一現狀,通過其技術平台,將開發新動作的時間從數周縮短到數小時,讓機器人動作編輯能夠像使用辦公軟體處理文字一樣簡單、直觀。

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橋介數物的創始人、CEO尚陽星這樣闡述公司的願景:我們堅信足式運動控制領域擁有巨大的探索空間。目前機器人的運動能力與人類相比仍有巨大差距。我們的目標是將這項技術做到足夠通用和易用,從而激活整個市場的開發者生態,讓大家能夠充分挖掘足式機器人的運動潛力,開創出廣闊的應用場景。

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▍構建核心技術壁壘,實現Sim2Real的技術突破

橋介數物的核心競爭力,根植於其在機器人行為控制領域構建的深厚技術壁壘。

公司圍繞強化學習與模仿學習、模擬運動控制以及Sim2Real(從模擬到現實遷移)等方向,建立了完整的技術圖譜。其中,Sim2Real技術是橋介數物的核心突破點。針對「模擬環境中訓練出的策略難以在真實世界中有效運行」這一行業共性難題,橋介數物通過與三十多家機器人廠商的深度合作,在多種足式機器人上進行了海量演算法驗證與迭代,成功開發了高效的機器人參考數據編輯方案,能夠將動作捕捉數據快速轉化為高質量的訓練數據,顯著提升了從虛擬模擬到物理現實遷移的成功率。

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在技術路線上,橋介數物代表了行業從傳統依賴手工建模和調參的「基於模型」方法,向數據驅動的「基於學習」方法的範式轉移。其採用的深度強化學習方法,讓機器人能夠在虛擬環境中通過試錯自主學習運動策略,不僅大幅提升了開發效率,而且使機器人的運動表現更加自然,具備更強的環境適應性。

據橋介數物透露,截至2025年第三季度,其行為控制方案已成功部署於超過50種不同構型的機器人型號,應用場景覆蓋人形、四足及輪足等多種機器人,獲得了眾多行業頭部客戶的認可。這無疑是對其技術路徑有效性的最強有力證明。

▍年輕化全鏈條人才體系,驅動高效創新與商業化

橋介數物另一大引人注目的優勢在於其極具戰鬥力的人才團隊。

由創始人兼CEO尚陽星帶領的核心團隊平均年齡僅26歲,是一支名副其實的「青年軍」。然而,年輕並未掩蓋其光芒,團隊成員均來自華中科技大學、南方科技大學、卡內基梅隆大學、北京航空航天大學等國內外頂尖院校及全球一流機器人實驗室,形成了覆蓋「學術前沿探索-核心技術攻關-工程實踐落地-商業市場拓展」的全鏈條人才體系。

據報道,在公司成立初期,僅憑8人核心團隊,橋介數物便已實現了千萬級人民幣的營收。這充分證明了,這支團隊不僅具備紮實的科研功底,更擁有將前沿技術快速轉化為市場買單的成熟產品的能力,這種「研產銷」一體化的高效閉環,在硬科技創業公司中相當罕見

去年年底,橋介數物完成由正軒投資與復星創富聯合領投、易凱資本擔任獨家財務顧問的數千萬人民幣天使輪融資。

天使輪融資後,橋介數物的商業化進程明顯提速其行為控制方案廣泛應用於眾多機器人創業公司、汽車公司、智能終端公司、工業機器人公司、協作和服務類機器人公司,目前已是市場佔有率最高的通用機器人行為控制能力研發商

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在項目制交付以外,目前橋介數物正在探索License制的服務模式。為這一模式提供支撐的是其即將上線的全球首款下一代雲原生機器人動作開發平台。該平台涵蓋大規模動作數據集、數據預處理工具、自動化模型訓練與模擬測試、自動化部署測試與實機持續運維等前沿技術。橋介數物希望能夠最大限度降低機器人動作的開發門檻,高效低成本生成新動作,實現低代碼式的開發,施展機器人開發創意並最終實現運動控制能力的標準化、規模化、實時化交付。

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