4月16-17日，中国具身智能赛道连续迎来重磅消息：它石智航宣布完成超4.5亿美元Pre-A轮融资，创下中国具身智能领域有史以来最高单轮融资纪录；与此同时，由智元机器人孵化的觅蜂科技正式亮相，定位一站式物理AI数据服务平台，直指行业"数据荒漠"痛点。两起事件共同释放出明确信号——具身智能产业链正从"算法突破"走向"量产落地"的关键转折。
它石智航：Pre-A轮创纪录融资
它石智航的4.5亿美元Pre-A轮融资不仅是金额上的突破，更代表了资本市场对具身智能赛道的信心升级。在当前一级市场整体趋谨慎的背景下，这一融资规模几乎相当于部分独角兽企业的完整B轮甚至C轮规模。
- 融资规模：超4.5亿美元（约合32亿元人民币），为中国具身智能最高单轮
- 赛道定位：聚焦具身智能核心技术研发与产业落地
- 行业影响：将显著加速具身智能从实验室走向工厂、仓储等实际应用场景
具身智能融资全景
除它石智航外，Physical Intelligence累计融资超10亿美元（估值翻倍至110亿美元），逐际动力开源FluxVLA Engine。2026年一季度，全球具身智能领域融资总额已超50亿美元。
觅蜂科技：补齐物理AI数据短板
智元机器人孵化的觅蜂科技选择了一个被长期忽视却至关重要的赛道——物理AI数据服务。觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青直言："AI从数字世界走向物理世界，正遭遇数据荒漠。"
当前具身智能面临的核心挑战不是算法能力不足，而是缺乏足够多、足够好的真实世界交互数据来训练机器人的感知与决策能力。觅蜂科技的定位正是为这一"数据缺口"提供系统性解决方案：
- 一站式数据服务平台：覆盖数据采集、标注、仿真生成到模型验证的全链条
- 多场景数据积累：面向工业制造、仓储物流、家庭服务等场景构建标准化数据集
- 仿真-真实迁移：通过仿真环境生成训练数据，降低真实场景数据采集成本
智能制造数字化集成
具身智能从融资爆发到量产落地，离不开制造业企业的数字化基础设施支撑。一道科技深耕制造业数字化集成10年+，已服务30+政府与工业制造客户。
- ✦ 工业数据采集与治理：为AI模型提供高质量的工业现场数据底座
- ✦ MES/SCADA系统集成：打通设备层数据与管理层决策的"最后一公里"
- ✦ AI+IoT融合方案：将机器视觉、预测性维护等AI能力嵌入生产流程
具身智能产业链图谱：从算法到量产
当前的具身智能产业已形成清晰的三层架构：
- 基础层：算力芯片（英伟达Vera Rubin、华为昇腾）、传感器、执行器
- 模型层：Physical Intelligence π0.7、逐际动力FluxVLA Engine、智元机器人模型
- 数据层：觅蜂科技（物理AI数据）、合成数据平台、仿真环境
觅蜂科技的加入，补齐了"数据层"这一关键拼图。此前，大多数具身智能公司需要自行解决数据问题，导致研发成本高、数据质量参差不齐。专业数据平台的出现有望将行业数据效率提升数倍。
Physical Intelligence的启示
与此同时，美国具身智能公司Physical Intelligence也传来重磅消息：成立仅两年累计融资超10亿美元，估值从56亿美元翻倍至110亿美元。其发布的π0.7模型具备组合泛化能力，可通过自然语言指令引导机器人完成未经过明确训练的任务。这一技术路径与觅蜂科技的数据服务形成了互补——高质量数据+强泛化模型=真正实用的具身智能。
一道科技的智能制造落地实践
作为深耕B端企业服务10年以上的国家级高新技术企业，一道科技已积累面向工业制造、政府科研等客户的智能制造数字化落地经验，持有40+项软件著作权。我们的实践表明：
- 具身智能要实现工厂级落地，前提是企业的数字化基础设施到位——一道科技在多个制造业项目中发现，设备联网率、数据采集质量和系统集成深度直接决定了AI应用的成效上限
- 觅蜂科技提出的"数据荒漠"问题与一道科技的实践经验高度一致：制造业客户最大的痛点不是没有AI工具，而是现有数据质量不足以支撑有效的AI模型训练，数据治理是AI落地的"第一公里"
- 从它石智航4.5亿美元融资的规模看，资本正在押注具身智能的"量产拐点"，而制造业企业应尽早布局数字化基础设施，才能在AI机器人真正进场时实现"即插即用"的高效对接
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