点击关注
已关注公众号
2026年，具身智能赛道迎来真正的商业化大考。当行业从“炫技Demo”转向“真金白银交付”，一家成立仅一年半的中科院系创业公司，用密集融资与全球化落地，交出了一份让资本与产业双重认可的答卷。
中科第五纪（Five Ages）近期完成数亿元A轮融资，由孚腾资本领投，上海半导体产投、国科资本、中国风险投资、鸿瑞达跟投，老股东卓源亚洲等超额加注。这不仅是其2026年第三轮融资，更是成立18个月内的第7轮融资，累计融资额已达行业第一梯队水平。更具标志性的是，公司同步拿下海外多家头部企业数亿元订单，实现中国具身智能在欧洲工业场景的规模化交付，率先打破 “国产技术只在国内落地” 的行业魔咒。
在人形机器人量产提速、全球供应链重构的关键节点，这家 “少样本具身大脑” 玩家，正在重新定义具身智能的技术路径与商业化节奏。
一年半7轮融资：资本为何持续重仓这家年轻公司？
成立于2024年9月的中科第五纪，用速度刷新了一级市场对具身智能赛道的认知。从种子轮到A轮，平均不到3个月完成一轮融资，且每一轮都获得头部机构与老股东双重加持，在资本趋于理性的2026年，堪称罕见现象。
本轮融资的核心逻辑，早已超越 “技术概念”，直指全球化落地能力。2026年3月，公司成为中国首个在欧洲进行真机方案演示的具身智能企业，亮相全球制造业巨头德国总部；月汉诺威工博会上，其机器人成为全球首个与工业制造软件全链路打通的具身智能产品，同步在德国工厂完成物料搬运试点，一期POC顺利收官。海外订单的落地，直接验证了技术从实验室到工业场景的可行性，也让资本看到了长期增长空间。
资金用途清晰且聚焦：重点投入超少样本大模型与世界模型迭代、强化学习工程化落地、机器人量产、核心人才引进，全面加速技术产品化与全球商业化。对比行业多数公司仍停留在“融资 - 研发”的单向循环，中科第五纪已形成 “融资 - 技术迭代 - 海外落地 - 订单反哺研发” 的正向闭环，这正是资本持续加注的核心原因。
从行业背景看，2026年被公认为具身智能产业化元年。全球市场告别 “云端概念”，转向真实场景交付，中国企业凭借完整产业链优势，占据全球70%以上人形机器人出货量。但行业痛点同样突出：硬件量产提速，“大脑”算法依赖海量数据、泛化能力弱、落地成本高，成为制约规模化的最大瓶颈。中科第五纪的少样本技术，恰好踩中行业最迫切的需求，这也是其能快速突围的时代红利。
中科院 + 清华天团：为什么这支团队能搞定“少样本” ？
技术突破的背后，是顶级学术背景与产业经验的双重支撑。中科第五纪核心团队来自中国科学院自动化所与清华大学，技术积累可追溯至2013年，在多模态融合、机器人控制领域拥有十余年沉淀，堪称具身智能领域的“学术派实干家”。
创始人兼 CEO 刘年丰，中科院自动化所博士，师从谭铁牛院士，拥有超10年AI研发经验，主导多项国家自然科学基金重点项目。不同于纯学者型创始人，他兼具创业经验与产业思维，擅长将实验室技术转化为商业产品，被业内评价为“有江湖气的技术掌舵人”。
首席科学家孙富春，是清华大学具身智能领域领军专家，国内最早研究智能机器人的顶级学者，三十余年机器人研究积淀，为公司提供底层技术方向指引。联合创始人黄岩，同样师出谭铁牛院士，中科院最年轻正高级研究员之一，深耕多模态大模型十余年，负责核心算法研发。
这支团队的独特优势在于“学术高度 + 工程能力 + 产业视角” 三合一：既能攻克世界模型、少样本学习等底层技术难题，又能快速完成工程化落地，还精准把握工业、电力、零售等场景的真实需求。对比行业多数团队“重技术轻落地”或“重落地缺核心技术”的短板，中科第五纪实现了技术与商业的平衡，这也是其能快速拿下头部客户的关键。
放弃堆数据！少样本技术，如何破解具身智能行业死穴？
当前具身智能行业面临两大死穴：一是物理交互数据获取极难，文本数据可从互联网获取，而机器人真实操作数据需大量采集，成本高昂且难以规模化；二是传统模型架构不适配3D物理场景，从大语言模型迁移而来的架构存在严重信息损失，泛化能力不足。
行业主流路线集中在遥操作、仿真、UMI、视频学习四大方向，本质都是“用更多数据解决泛化问题”。但中科第五纪走出了一条非共识路径：不拼数据数量，拼数据使用效率，通过模型架构创新，实现“少样本、高可靠、强泛化”。
公司构建了全球首个完整少样本具身智能技术体系，核心三大技术形成闭环：
-
● CA-Nav约束感知导航：实现零样本连续环境导航，无需演示数据即可完成语义级路径规划，解决机器人陌生环境移动难题； -
-
● VERM虚拟眼：将多相机冗余输入浓缩为最优视图，训练与推理效率提升近2倍，降低硬件依赖； -
-
● SpatialVAM：仅需10条示范即可学会复杂3D操作，融合3D结构先验与视频生成大模型，实现 “预见未来” 的动作规划。 -
核心突破在于独创热力图架构，让模型同时兼顾全局环境与局部操作对象，单任务仅需3-5条数据即可完成学习，而同行需要数百至数千条。在国际公开评测中，FAM系列模型基础任务成功率达97%，超越英伟达RVT-2等国际顶尖模型，直接证明技术实力。
这种技术路线的价值，不仅是降低数据成本，更让机器人快速适配新场景、新任务，打破“一个场景一套算法”的行业困境，为规模化商业落地扫清技术障碍。
从电力到工厂再到海外：真实场景落地，如何验证技术价值？
技术好不好，最终要靠场景说话。中科第五纪没有陷入“实验室炫技”，而是聚焦高刚需、高价值、难替代的场景，实现从单点突破到多点开花。
工业领域，与零跑汽车达成合作，机器人部署产线高速运行；在德国工厂完成物料搬运试点，验证全球工业场景适配能力。电力领域，2025年9月成为头部机器人“001 号大脑供应商”，切入电力巡操场景，一个多月完成多场景交付，在国家电网广东、云南、新疆等多地落地，解决偏远地区巡检成本高、只能发现问题无法操作的行业痛点。
零售与服务领域，与中石化合作无人零售项目，机器人7×24小时运行，实现售货、食品加热等操作，降低夜间值守人力成本；自研轮式机器人渗透新零售深水区，提升运营效率与用户体验。
最具行业里程碑意义的是海外全球化交付。作为中国首个在欧洲完成真机演示与工业试点的具身智能企业，公司拿下数亿元海外订单，标志着中国具身智能技术进入全球工业数字化核心供应链。这不仅是单一公司的突破，更打破了 “中国机器人硬件强、软件弱” 的国际认知，为国产具身智能出海开辟路径。
这些落地案例均基于真实商业需求，而非技术展示。国家电网、中石化、海外工业巨头等客户的持续合作与复购，直接验证了技术的可靠性与商业价值，也让中科第五纪在行业“交付大考”中脱颖而出。
深度思考：中科第五纪的崛起，给具身智能行业带来三大启示
2026年，具身智能行业进入“去伪存真”阶段，融资与落地的双重考验下，中科第五纪的崛起，为行业提供了清晰的发展启示。
第一，技术路线比参数规模更重要。行业曾陷入“参数竞赛”，但真实落地中，数据成本、泛化能力、场景适配才是核心。少样本路线证明，通过架构创新提升效率，比盲目堆数据、堆参数更具商业价值，这将成为行业下一阶段的重要方向。
第二，全球化能力是头部企业标配。具身智能是天生全球化的赛道，中国企业拥有硬件产业链优势，只有实现技术与商业的双重出海，才能占据全球价值链高端。中科第五纪的欧洲落地，为行业提供了可复制的出海样本。
第三，“大脑 + 本体”分工将成行业主流。行业正从“全栈自研”走向专业化分工：本体厂商聚焦硬件量产，大脑厂商聚焦算法核心。中科第五纪作为 “具身大脑供应商”，与头部本体企业深度合作，验证了分工模式的可行性，将推动行业生态成熟。
结语
从数亿A轮到海外数亿元订单，从少样本技术突破到多场景规模化落地，中科第五纪用一年半时间，证明了具身智能的真正价值：不是实验室里的炫酷演示，而是真实世界里的高效交付。
2026年，具身智能的竞争核心，已从“能不能动”转向“好不好用、能不能规模化、能不能赚大钱”。中科第五纪凭借技术、团队、商业化的三重优势，成为行业从概念走向实业的标杆。
未来，随着少样本技术持续迭代、全球商业化加速推进，这家中科院系黑马，或将继续改写具身智能的全球格局，让中国“具身大脑”走向世界工厂的每一个角落。
往期推荐
融资10亿!上海国资重仓AMD前员工
吴夏青是谁？为什么离职英伟达创业？
点赞鼓励一下
图片来源：网络
本文不作为投资建议