超5亿天使+！华为22级老兵+港大教授+小鹏机器人一号位，三人什么都自己做，淡马锡组团进场

01　一笔罕见的天使 + 轮

9月11日，深圳超维动力（Kinetix AI）官宣：完成超5亿元人民币天使+轮系列融资，新加坡淡马锡控股旗下祥峰资本领投，方广资本、万石资本跟投，华兴资本担任独家财务顾问。

超5亿元，天使+轮。这个数字需要一个参照系：当前具身智能早期融资普遍在数千万元量级，一家成立刚满一年的公司拿到5亿级，并不多见。更早之前，超维动力已在不到一年内完成三轮融资——2025年10月天使轮，分享投资与青鸟消防（002960.SZ）出手；同年12月Pre-A轮，松禾资本领投。算上本轮，四轮融资累计已远超5亿元。

淡马锡的钱不远万里来找一家深圳刚满一岁的公司，买的到底是什么？

02　华为22级、港大教授、小鹏机器人一号位，三个人怎么坐到一张桌上

超维动力有三位创始人，官方称为“黄金铁三角”。

CEO喻杰，华为22级产业专家。在华为期间，他先后担任商用车自动驾驶总经理、智能车云服务CTO，主导过华为L4矿卡的商业化落地，搭过10万+GPU集群调度体系，支撑超百万辆智驾数据迭代，做出过亿级营收的商业闭环。22级属于顶尖技术专家序列，全公司没多少人能到这个位置。

首席科学家罗平，现任香港大学计算与数据科学学院科研副院长、港大多媒体实验室（MMLAB）负责人。博士师从汤晓鸥、王晓刚——商汤科技的两位创始人。罗平本人也是商汤早期核心成员，曾任研究总监。谷歌学术引用超10万次，H因子130+，拿过IEEE PAMI Everingham Prize，入选全球AI 2000最具影响力学者和MIT TR35。在计算机视觉和生成式AI领域，这是一份不需要解释的简历。

整机负责人郑存远，前小鹏机器人整机研发总监，从0到1搭建了双足人形机器人IRON的软硬件技术架构。十年机器人量产经验，搞过Apple AirTag前身项目Pop-A-Card；德州大学和哥伦比亚大学的机器人博士读到一半，辍学创业。

三个人凑在一起，恰好覆盖了具身智能从研发到量产的完整技术栈：喻杰管过超大规模数据闭环和亿级营收商业落地，罗平站在学术最前沿负责模型和算法的天花板，郑存远懂从图纸到量产的每一个工程细节。但真正让这三个人走到一起的，是一个共同判断：具身智能的能力下限还太低。

郑存远此前在接受《晚点Auto》采访时说过一句很直的话：“今天具身智能的能力下限仍然太低，低到现在直接做产品有点愚蠢。”这句话解释了超维动力为什么选了一条最重、最慢、最贵的路——先把高拟人本体、数据采集体系、世界模型全部自研到位，再做产品。

03　别人挑一块做深，他什么都自己做

走进超维动力的产品清单，你会发现一个反常的事实：这家公司什么都自己做。

人形本体KAI Bot——173厘米、70公斤，全身117个自由度，公司称其为目前全球自由度最高的超高拟人人形机器人。全身触觉皮肤覆盖体表80%面积，共18000个触点，感知精度低至0.1N。灵巧手KAI Hand——37个自由度，与真人手1:1尺寸还原，模块化设计单指损坏可自行拆换。数据采集头环KAI Halo Lite——重约300克，融合四路相机与IMU。原生具身大模型KAI World Model——百万级视频数据预训练，跨任务、跨本体泛化。AI Infra平台——数据生产效率提升10倍，万卡集群调度使训练速度提升5倍，模型可批量毫秒级推送到真机。

别的公司通常只挑一两块做深。有的专攻本体，有的专攻模型，有的专攻数据。超维动力为什么全都要？

罗平在接受机器之心采访时解释过这套逻辑：本体定义了机器人的动作空间和感知上限，数据决定模型泛化能力，模型在真实任务中暴露的问题反过来推动硬件改进。翻译过来就是：这三块是咬合的齿轮，缺一块转不起来。分开做，出了问题不知道是哪一层的锅。

郑存远的痛点更具体：机器人行业的算法博士常需要先花几年搭硬件，才能开始算法研究。“为了发一篇论文，有人前三年搭硬件，第四年做算法，第五年写论文。”硬件和模型每隔几年更新一代，此前积累很难直接用。

所以他选择从源头解决：自己造本体，自己采数据，自己训模型，让硬件迭代和算法迭代跑在同一个节拍上。这套打法叫“数据-模型-本体”技术飞轮：人类佩戴KAI Halo Lite在真实场景中干活，产生海量第一视角数据；AI Infra平台规模化处理，KAI World Model学习泛化；本体执行任务，成功与失败经验回流训练系统，最终把人类动作经验转化为机器人可以学习、执行并持续进化的能力。

目前，Kai Ego Dataset已累计超10万小时真实作业记录、2000余项原子技能。KAI Hand和KAI Halo Lite已全球同步开售并交付产业客户，据行业媒体披露，灵巧手与数采工具的现金流产品已做到千万级。

但全栈意味着更高成本、更复杂供应链和更长验证周期。五条产品线同时推进，背后烧的是真金白银。

04　丁宁漏接的那几球，到底证明了什么

2026年8月22日晚，北京国家速滑馆“冰丝带”。一台能自主发球的人形机器人站到球台一侧，对面是乒乓球奥运冠军、大满贯得主丁宁。几个回合下来，据现场报道，丁宁漏接了几球。赛后她给了机器人一个评价：“它超会学。”

这场表演赛背后，是超维动力的SMASH全身运动控制系统。乒乓球速度极快、旋转多变、落点难测，留给机器人的反应时间仅在毫秒级。真正难的不只是挥臂，而是肩、肘、腕、腰、腿多关节在极短时间内的协同配合。

但更值得看的是另一件事：同一套SMASH算法，跑在KAIBot上，也跑在宇树G1和智元远征A3上。三种构型完全不同的本体，同一套大脑——超维动力称之为“一脑多形”。如果算法只能在自家本体上跑，它的价值取决于你卖出去多少台机器人。但如果算法能跨本体迁移，它的价值就取决于所有机器人厂商需不需要你的模型——而答案是肯定的。

不过冷水也得泼。比赛用球表面设置了便于机器视觉捕捉的点位，和真实赛场上光滑的球面不是一回事。研发团队自己披露了节奏：先花半年让机器人能跟真人对打，再用半个月调出两台机器人自主对打。漏接的那几球看着热闹，但丁宁点出“会观察、会调整”，才是这场比赛里最值得琢磨的地方。

SMASH证明了超维动力的全栈闭环已经能跑通高动态任务。但“跑通”和“能干活”之间，还隔着从表演赛到真实场景的距离。

05　智驾大军扎堆跨界，全栈路线凭什么不一样

喻杰不是第一个从自动驾驶跳进机器人的人，大概率也不是最后一个。

这份跨界名单已经相当豪华：Momenta前技术负责人高继扬创立星海图；地平线前智驾总裁余轶南创办维他动力；华为前自动驾驶CTO陈奕伦、天才少年丁文超创办它石智航，另一位天才少年黄青虬创办墨奇智能；理想前智驾技术负责人贾鹏、量产负责人王佳佳、前CTO王凯联合创办至简动力，前智驾“一号位”郎咸朋也有了自己的具身智能公司。

但喻杰和这批人有一个关键差异：他押的是全栈。

多数跨界者的逻辑是“用自动驾驶的某一块能力切进去”——有人用数据闭环经验做数据生意，有人用感知算法做模型，有人用量产经验做本体。超维动力同时押数据、模型、本体、灵巧手和基础设施五条线。成本最高，但一旦飞轮转起来，同行想再补齐这些板块，时间窗口可能就没了。

领投方祥峰投资是淡马锡旗下VC机构。淡马锡管理着超过3000亿新元资产，在全球科技投资里一向以“不赶热点、看长线”著称。执行合伙人李伟给出投资逻辑很克制：“具身智能是少数有机会重新定义人与机器关系的领域，而它的实现路径至今没有收敛。当数据、模型与本体分开推进时，问题出在哪一层都难以判断。在这样的阶段，我们更看重那些有能力定义全栈标准的团队。”

喻杰给公司定的商业化节奏叫“攀登珠峰，沿途下蛋”：短期靠灵巧手和数据采集工具赚第一桶金，中期把轮式机器人方案推进医疗康养，长期死磕双足人形本体。今年7月，超维动力已与北大医疗启动联合创新，机器人在拟真环境里练试管分拣、药品配送、病床转运。他对ToB场景的警惕几乎到了泼冷水的程度，在证券时报专访中他说：“具身智能的很多应用场景表面上看起来门槛不高，但真正要实现商业化交付，要直面投资回报比、作业效率、成本压力三大现实考验。部分场景可以做样板演示，但不一定能形成长期、可复购、可复制的规模化订单。”他预判，通用人形机器人将在2027年底实现小批量量产、2028年逐步铺开。

从现在到2027年底，超维动力要靠灵巧手和数据工具养活一个近200人的团队、五条产品线的研发、以及一台117自由度人形机器人的持续迭代。5亿元够不够烧到那一天，是这家公司最现实的考题。

06　四道冷水与一个时间点

冷信息也得摆上桌。

1. 公司成立仅一年，在售产品的价格、订单与交付规模尚未完整披露。

2. 全栈五条线并行，对一家不到200人的公司是巨大考验。

3. 乒乓球表演赛和真实场景存在差距，SMASH从“能打表演赛”到“能干活”还有多远，没人能给出确切答案。

4. 当所有本体厂商都意识到数据和模型的重要性时，自建还是外购的天平会倒向哪边，决定了超维动力的工具链到底能卖出去多少。

2026年8月22日晚上，丁宁在“冰丝带”对面站着的那个机器人，漏接了几球，也接住了几球。丁宁说“它超会学”——这三个字，大概是这个行业2026年最值钱的广告。

但超维动力要证明的，从来不是一台机器人能不能接住丁宁的发球。他们要证明的是：数据、模型和本体放在同一套标准下设计，飞轮能不能真正转起来，转起来之后别人还追不追得上。

这条路能不能走通，2027年底见分晓。到那一天，评判标准不在发布会的大屏幕上，在发货单和采购合同上。