世航智能获超 10 亿元 A 轮融资，船底清洗机器人率先实现商业化
6 月，世航智能宣布完成逾 10 亿元 A 轮融资，投资方涵盖金沙江创投、祥峰投资等老股东，以及摩尔线程、昆仑芯相关产业资本、Vertex Growth 和大洋电机。据公司披露，2026 年上半年新增订单已突破 10 亿元。
目前，世航智能旗下“虎鲸”机器人已进入招商轮船、中远散货等航运企业供应链，累计完成超 1000 艘大型船舶的养护作业，并参与制定了水下清洗机器人操作规程。
刚需驱动：生物附着痛点与成本账
船底清洗之所以能率先实现商业化，核心在于其清晰的经济账。国际海事组织（IMO）长期将船体生物附着视为主要能耗问题。海藻、藤壶及黏液会显著增加表面阻力，导致船舶维持同等航速需消耗更多燃料。研究显示，仅 0.5 毫米厚的黏液覆盖约一半船体，就可能使温室气体排放增加 25%—30%。
在传统清理方式中，潜水员作业效率约为 200—400 平方米/小时，ROV（遥控水下机器人）可达 800—1000 平方米/小时。若机器人能稳定贴附船体、精准识别污损并持续作业，其成本收益优势将十分显著。
与人形机器人在工厂场景中面临的“为何不用成熟机械臂”的质疑不同，船底作业环境脏乱、危险且位于水下，缺乏成熟的替代方案。客户关注焦点并非“具身智能”概念，而是船期保障、人工成本、作业安全及燃油节省。
技术路径：从场景数据反哺模型训练
今年 4 月，世航智能发布海洋具身模型“沧穹 CEORION"。该模型基于百万小时级商业作业数据训练，覆盖巡检、清洗、抓取、焊接、搜救等 12 类任务。仿真测试显示，其任务成功率和精细抓取成功率均超 90%，零样本适应率超 70%。需注意，上述数据源于企业内部测试，现阶段更宜视为技术路线验证，而非第三方性能排名。
“百万小时商业数据”的价值在于其获取路径。不同于许多具身智能公司“先训模型再找场景”的模式，世航智能采取了反向策略：先通过船舶清洗、巡检及风电等项目产生实际收入，再将传感数据、控制逻辑及失败案例转化为训练数据，以真实场景反哺通用能力。
海洋环境的特殊性也倒逼机器人提升自主性。水下无线通信困难，且面临低光、浑浊、洋流、高压及腐蚀等多重挑战。世航智能构建了动力、控制、传感、导航、密封、布放回收六大核心系统，表明该领域的门槛更偏向复杂工程落地，而非单一的模型训练。
资本逻辑与商业化验证
资本愿意单笔投入 10 亿元，逻辑在于其购买的不仅是模型故事，更是已部署的设备、真实的客户场景、明确的订单规模及长期的作业数据。相较于“机器人何时进工厂”的宏观追问，海洋机器人已在解决“下一艘船何时清洗”的具体问题。
然而，订单不等于收入。海洋设备交付周期长，受船期、天气、港口及施工条件制约。世航智能后续值得验证的关键指标，并非下一轮估值，而是 10 亿元订单最终转化的收入规模、毛利率水平及回款周期。
机器人行业的商业化探索已历时两年，世航智能的案例提供了一个务实的答案：优先切入人类最不愿涉足的作业场景。