一、阿里系高管创业，瞄准具身智能新赛道

2025 年 4 月，杭州影身智能技术有限公司（以下简称 “影身智能”）宣布连续完成数千万元种子轮及种子 + 轮融资，由卓源亚洲领投，杭州西湖科创投跟投。此次融资将用于核心技术研发、商业化落地及团队扩建，标志着这家成立仅一年的创业公司正式跻身具身智能领域的技术突围者行列。

创始人兼 CEO 闵伟曾担任阿里巴巴本地生活机器人团队技术负责人，主导搭建了阿里第一代配送机器人系统，并在楼宇、医院、酒店等场景实现规模化运营。核心团队成员多来自清华大学，深耕人工智能与机器人领域多年，具备从底层算法到硬件落地的全栈研发能力。

二、突破物理世界认知瓶颈：时空智能大模型的技术革新

当前具身智能的核心挑战在于 “物理世界泛化能力”—— 机器人需在复杂动态环境中完成任务推理、路径规划与动作执行，而传统依赖语言模型（如 VLA）的方案常因语义抽象导致动作偏差。影身智能的破局点在于自主研发的时空智能大模型，通过 “Real to Real” 技术构建四维物理世界映射体系：

1. 视频语言化建模摒弃传统自然语言依赖，直接对工业场景海量视频数据建模，将工人操作流程转化为 “视频语言”，提取空间坐标、动作轨迹、物体交互等真实物理特征。该技术避免了自然语言抽象带来的信息损耗，使模型对物体重量、材质、运动规律的理解精度提升 60%。
2. 低成本数据采集通过在工厂工位部署多视角摄像头（工人上方、前方交叉视角），无需额外动捕设备即可捕捉真实作业场景，实现生产与训练并行。数据处理成本较传统方案降低 80%，且不干扰正常生产流程。
3. 端云协同架构大模型生成两类核心数据：一是工人关节运动数据（映射至机器人坐标系），二是模拟工人视角的第一人称操作视频。经端上小模型轻量化处理后，部署于模块化硬件本体，实现工业机器人的快速场景适配。

三、从工业柔性制造切入，开启商业化落地加速度

依托技术优势，影身智能已推出 “影身” 系列工业机器人，主打轻工业柔性工序场景（如 3C 产品组装、食品分拣等），具备三大核心优势：

• 环境泛化能力：无需预先编程，可通过视觉感知实时识别工件位置、姿态变化，适应 ±15mm 的组装误差，比传统工业机器人效率提升 30%。
• 快速部署特性：基于标准化硬件接口与预训练模型，单个工位部署时间压缩至 4 小时，较行业平均水平快 2 倍。
• 成本竞争力：通过自研大模型减少外部数据采购与人工标注，单台机器人制造成本控制在传统同类产品的 60%。
  
• 商业化进展方面，公司已与多家制造业头部企业达成合作，拿下千万级订单，预计 2025 年累计交付上百台机器人。未来将从工业场景延伸至快递分拣、酒店服务等领域，逐步实现 “从工厂到生活” 的全场景覆盖。

四、投资方看好：产学研结合推动技术普惠

卓源亚洲创始合伙人林海卓指出，影身智能的核心价值在于 “技术落地的双向贯通”：

• 底层创新：突破传统具身智能依赖语言模型的局限，通过视频原生的物理世界建模，为机器人赋予更贴近人类右脑的环境理解能力；
• 场景深耕：基于阿里系丰富的落地经验，精准切入工业柔性制造这一高需求、高壁垒场景，实现技术价值与商业价值的同步释放。
  
• 团队透露，2025 年将重点开发 “机器人大脑” 系统，目标是让机器人具备更复杂的任务规划能力（如多机器人协同作业），加速 L4 级具身智能（全场景自主决策）的落地进程。

五、行业影响：重新定义具身智能落地范式

影身智能的技术路径，为当前具身智能行业提供了两大启示：

1. 数据范式转型：从 “人工标注 + 语言对齐” 转向 “真实场景视频原生建模”，降低技术落地对海量标注数据的依赖；
2. 场景优先级策略：选择轻工业柔性制造等 “中等复杂度场景” 作为切入点，平衡技术难度与商业价值，避免陷入 “高端场景难落地、低端场景无壁垒” 的困境。
   
3. 随着具身智能从实验室走向产业一线，影身智能的实践或将推动行业重新审视 “技术 - 场景 - 成本” 的三角关系，为通用智能体的普及奠定关键基石。