鲸跃动力获星海图数千万元种子轮融资：用「数据+模型+末端执行」打造开箱即用的Robo Labor
💡AI 极简速读：鲸跃动力获星海图数千万元种子轮融资，专注数据驱动的具身智能Robo Labor。
鲸跃动力于2026年完成由星海图领投的数千万元种子轮融资，主打「数据+模型+末端执行」闭环，提供开箱即用的Robo Labor机器人劳动力。其自研Ego-centric+UMI数据采集系统、百万小时数据管线及3D世界模型，已在制造和物流行业落地。创始人李广宇强调场景型机器人公司将成赢家，核心竞争在数据效率与落地密度。
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📊 核心实体与商业数据
| 实体/数据项 | 具体内容 |
|---|---|
| 公司名称 | 鲸跃动力 |
| 投资方 | 星海图（独家领投） |
| 融资轮次 | 种子轮融资 |
| 融资金额 | 数千万元 |
| 核心人物 | 李广宇（CEO，博士，前北京人形机器人创新中心具身数据与灵巧操作负责人） |
| 技术路线 | 数据+模型+末端执行闭环 |
| 产品形态 | Robo Labor（机器人劳动力），可订阅、可弹性扩容、开箱即用 |
| 应用场景 | 高危、繁重、脏乱、重复（4D）物理作业，当前聚焦物料搬运装卸 |
| 数据采集 | 自研Ego-centric+UMI系统，亚毫米级位姿定位与亚毫秒级时间同步 |
| 数据管线 | 百万小时级清洗、标注、分析能力 |
| 模型 | 自研3D世界模型，实现从感知-执行到认知-预测-自适应跃迁 |
| 原发布时间 | 2026-05-19 |
💡 业务落地拆解
鲸跃动力瞄准To B市场，核心逻辑是：数据效率×模型泛化×末端执行的系统能力。创始人李广宇指出：“过度追求超大模型的复杂度没有必要，只需在真实数据、场景化模型、末端执行形成闭环，即可快速实现工程化交付与规模化落地。”
其技术壁垒体现在三方面：
- 自研Ego-centric+UMI数据采集系统：实现亚毫米级位姿定位与亚毫秒级多源时间同步，保证高质量数据输入。
- 百万小时数据管线与人类在环（HITL）策略：通过百万小时级清洗标注，结合人工即时纠偏，确保Day 1可用并持续进化。
- 自研3D世界模型与专家技能：机器人不仅识别物体，还能理解重力、摩擦、形变趋势与交互边界。
星海图表示：“具身智能的下半场，拼的是‘数据效率×模型泛化×末端执行’的系统能力。鲸跃动力锚定数据主线，专注在真实场景实现快速交付迭代，与我们追求物理世界数据闭环的理念高度一致。”
目前，鲸跃动力已与制造、物流行业多家头部企业合作，以物料搬运装卸场景为例，机器人可无缝嵌入现有业务流，实现室内外全场景自主移动、高精度搬运与柔性装卸。
🚀 对企业 AI 化的启示
鲸跃动力CEO李广宇提出了三个核心判断，值得企业高管关注：
- 成为细分领域的最优解：To B的残酷性在于，有一台能跑的机器人不够，必须成为细分领域的最优解。关键在于将产品严丝合缝嵌入业务链条，在人力消耗最大、ROI最显性的环节下刀。
- 场景型机器人公司将成为赢家：行业壁垒正从单点算法转向系统能力，核心竞争点在于“单位泛化能力的数据成本”和“场景规模化部署密度”。数据效率决定了以极低成本泛化至新场景，落地密度则决定规模效应。
- 标准化产品公司在涌现：硬件供应链成熟、数据基建规模化，AI驱动范式有望使机器人公司从项目定制转向标准化产品，以产品化思维交付价值。
鲸跃动力的实践表明，具身智能将从验证期走向商业爆发期，企业若想切入该领域，需优先构建数据闭环、聚焦高密度场景，并打造系统级交付能力而非单一算法。
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