数亿元天使+！理想前AI首席科学家与产品总裁双双出走，不进工厂硬攻家庭，线性资本组团进场

9月12日，杭州斜跃智能宣布完成数亿元天使+轮融资，线性资本、钧山资本、弘颐资本、隐山资本四家机构同时进场。

这是一家今年初才成立的新公司。创始人陈伟，是理想汽车前AI首席科学家、基座模型部门负责人；联合创始人张骁，是理想前第二产品线总裁，理想ONE和理想L9两款现象级车型的产品定义，就出自他手。今年4月公司刚拿完首轮，出钱的是元璟资本和理想汽车自己——老东家亲自给离职创业的徒弟站台。

更有辨识度的是这家公司选的路。2026年的具身智能创业，工厂、巡检、商用清洁是最容易讲通商业故事的场景，斜跃偏偏把旗帜插在了公认最难啃的地方：普通家庭。

专题 · 01

理想的“大脑”和“产品经理”，前后脚出了门

陈伟是那种典型的“模型派”创始人。

2021年底加入理想后，他先在“理想同学”上深耕了三年多。2023年4月，他带队启动大语言模型研发，几个月后理想成为行业最早把大模型装进量产车的车企；此后多模态大模型、智能体模型陆续交付。2024到2025年，他被调去自动驾驶业务，死磕VLA——视觉-语言-动作模型，这正是今天具身智能最核心的技术范式。2025年2月，理想成立基座模型部门，陈伟出任负责人。

数字世界五年，物理世界一年。这段履历在具身智能创业圈里是稀缺品。

陈伟接受《科创板日报》采访时说，正是2024到2025年这次切换，让他看清了行业真实的模型水平和数据现状，“想清楚之后才启动创业”。

张骁补上的是另一半能力。他2016年就加入理想，属于早期核心成员，一路主导产品定义和硬件研发，从理想ONE到L9，干的是把一个复杂产品从纸面做到几十万辆交付的活。一个管大脑，一个管产品；一个懂万卡集群怎么训模型，一个懂C端用户愿意为什么掏钱。据雷锋网报道，陈伟任董事长兼CTO、持股43.5%，张骁任CEO、持股28.5%。

公司的排兵也能看出这种双基因：总部在杭州，北京团队做算法和智能体，深圳团队专盯硬件与量产。据公开报道，公司亮相时团队二十多人，能力覆盖大模型算法、AI基础设施、机器人运控、产品与供应链管理五个领域——这是国内少见的“训过万卡集群、也交付过百万辆级C端产品”的组合。

一个值得玩味的细节是首轮投资人名单——重庆车之辕创业投资有限公司，理想汽车旗下的基金。今年4月，斜跃完成数千万元首轮融资，元璟资本和理想汽车联合出资，随后理想系主体进入工商股东名册。车企给离职高管的机器人公司掏钱，在行业里不算多见。理想长期信奉“家庭优先”的产品哲学，从车内空间到客厅厨房，在他们的逻辑里是同一条用户场景的延长线。

这也解释了半年两轮的节奏。4月亮相时，斜跃讲的是“消费级家庭机器人公司”；到9月，口径已经变成“具身基础模型公司”。半年里，陈伟把这家公司的重心从产品往模型又推了一层——在他看来，模型才是那个决定上限的东西。

专题 · 02

他要造的机器人，允许你中途改主意

斜跃抛出来的技术概念叫Duplex Reasoning，全双工推理。

名字拗口，陈伟举的例子却很生活化：你跟机器人说想喝雪碧，它起身去拿；走到一半你改口想喝咖啡，或者直接说不用了——机器人得能立刻停下来，听懂新指令，调整动作。

今天绝大多数机器人遵循的是“接收指令—执行动作—返回结果”的单工流程，像个听不见人说话的钟点工：交代完任务，中途喊不住。工厂里这够用，因为任务固定、节拍固定；家里不行，家庭需求是模糊的、变化的、随时插进来的。Duplex Reasoning要做的，是让机器人在感知、推理、执行的全过程中，与人的通道始终开着——可打断、可修正、可接管。

在行业吵得最凶的路线之争上，陈伟明确站队VLA。

他的选择是VLA做主干，同时融入世界模型——行动之前先在脑子里“预演”一遍未来状态，给长程任务加一道事前约束；世界模型分支上，团队走隐式表征路线，方便和VLA做一体化联合训练。

这套叙事里最不性感的部分，恰恰是陈伟最看重的部分。

他不相信更大模型、更多数据小时数的粗暴打法，要的是高信息密度的精品数据。目前斜跃已经自研出第一视角（Ego）数据采集设备和数据平台，计划年内跑通采集、清洗、标注到训练的完整能力。

他还给当前的本体方案定了个调：既不是传统双足人形，也不是轮式底盘，具体形态保密。硬件上采取“单一本体”的阶段性策略——先把硬件构型、传感器、接口全部锁死，尽量减少模型研发中的变量，验证完再导入面向C端的本体。按披露的节奏，明年会先在场景内做小规模测试。

先有大脑，再造身体。这和先造身体再装大脑的同行，走的是两个方向。

这个选择在9月这个时间点上显得格外扎眼。就在斜跃官宣前两天，宇树刚刚开源了新一代具身基座模型UnifoLM-WLA-1.0，60亿参数、2500小时真机数据、拿下7项全球开源模型评测第一。基座开源的声音一浪高过一浪，逻辑很像当年的大模型：底座免费，价值向应用和数据迁移。

陈伟的回答恰好相反：他坚持模型自研，理由是具身和大模型不一样——数据采集方式没有收敛，本体形态没有收敛，模型和硬件的结合路径也没有收敛，今天的开源底座解决的是“从0到0.1”，而他要啃的是“从0.1到进家”这段最难的路，这段路上模型能力本身就是公司的护城河。

谁对谁错，现在没人能裁判。但可以确定的是，押注自研模型，意味着这家成立刚半年的公司要同时养着算力、数据、本体三个吞金兽——数亿元天使+轮的弹药，本质上是为这场分歧买单。

专题 · 03

放着工厂不进，偏要先过酒店这一关

锚定家庭，不等于一上来就进家庭。斜跃的商业化分三段走。

先在结构化环境里验证确定任务，再进酒店、高端公寓、养老院这类半结构化场景，检验跨空间泛化、任务完成率和单位经济性，最后才进普通家庭，从样板家庭的特定任务做起。

为什么这么绕？因为家庭的账最难算。

陈伟给任务筛选立了两条原则：一是长程、高频、周期性，“端茶递水这类短程任务，用户不会愿意付费”，真正的付费点在洗衣、做饭、收纳、清洁这类持续占用脑力体力的活；二是评价标准相对客观统一，不能因为各家审美和习惯不同，连干得好不好都没法判定。

这盆冷水不是他一个人在浇。

野村证券估得更直白：2026年中国预计出货的5万台人形机器人里，真正进入工商业生产场景的只有3%到5%，其余流向高校、科研、展演和示范项目。

所以斜跃先去叠酒店的被子、收拾养老院的房间——那里环境半受控，需求真实，有人愿意为稳定的服务付费，又比自家客厅宽容。这是给“进家”这件事找的一块垫脚石。

走这条路的不止它一家。硅谷的1X去年发布家用人形NEO，5天卖罄次年全部产能；特斯拉给Optimus画的最大一张饼也是家庭；国内从智元到银河通用，几乎所有头部公司的终局叙事里都有“家”这个字。但把家庭当成第一场景、成立第一天就把工厂和商用市场推到后面的，斜跃是少数派。多数人的算盘是：先用B端订单养研发，再曲线进家。斜跃反过来看这件事——等家庭做出来再去补工厂的票容易，在工厂场景里泡久了，团队的肌肉记忆未必回得了家。

专题 · 04

两个月超20亿，钱开始往“家”里跑

斜跃这笔钱不是孤例。

8月，墨奇智能完成超10亿元天使轮，放出15分钟长程家务演示；9月11日，就在斜跃官宣前一天，超维动力宣布完成超5亿元天使+轮，淡马锡旗下祥峰资本领投；同周，自变量机器人也官宣数亿元级追加融资。两个月内，四家合计融资规模超20亿元，方向高度一致：家庭终局，模型为王。

但四家的走法各不相同。墨奇用轮式本体快速落地、先把长程任务跑起来；超维选择数据、模型、本体全套自研，多场景并行；自变量走通用模型路线，用多场景复用对冲家庭商业化的长周期；斜跃最克制——单一家庭场景，大脑先行，本体后置，慢工细活。

资金面的背景也值得记一笔。据行业统计，2026年上半年国内具身智能赛道融资约935亿元，同比增长约五倍，但前20家公司拿走了其中近六成，剩下三百多家分摊其余。撒胡椒面的时代结束了，钱在挑路线、挑人。

这话还有半句没说出口：正因为远未收敛，今天所有拿到钱的公司，买的都是一张通往终局的期权，而不是终局本身。

从理想出来的大厂人正在变多。华为、大疆、地平线、Momenta之后，车企AI一号位亲自下场，正在成为这波创业潮里最新的一支。他们带过来的不只是技术，还有汽车行业被量产教育过的敬畏——知道一万台和一台之间，隔着多少个没人看见的工程问题。

陈伟在融资稿里写，要“一铲一铲地挖深、挖宽家庭具身智能的护城河”。

这话不性感，但符合这个行业2026年的真实水位。会翻跟头的视频到处都是，愿意先在酒店走廊里把任务成功率和单位经济性一笔一笔算清楚的人，不多。机器人进家这条路，物理距离可能只有几公里，产业距离可能还要走很多年——最后活下来的，大概率是那些把呆仗当硬仗打的人。