36氪首发前百度自动驾驶与机器人实验室主任创业天使轮融资数千万做机器人世界通行模型

编辑：林风语

图片：林智源

排版：谢知微

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具身智能公司纽娲机器人近日完成5000万元天使轮融资，由蓝湖资本领投，不同资本、共青城朴一投资跟投。就在两个月前，公司刚完成由Plug 与 Play中国基金领投的种子轮融资。

成立于2026年2月的纽娲机器人，在短时间内连续获得多家财务和产业基金支持，显示出资本市场对其技术路线和落地前景的关注。公司聚焦机器人基础“通行能力”，提出“具行智能”（Embodied Mobility Intelligence）概念，并自研“世界通行模型”（WTM），希望让机器人能够像人类一样，在复杂的人类环境中自主移动、导航、交互并完成任务。

纽娲机器人创始人杨睿刚博士，长期从事3D视觉、仿真技术以及自动驾驶、机器人研究，曾任百度自动驾驶与机器人实验室主任，也曾担任自动驾驶卡车企业嬴彻科技CTO，推动L3级自动驾驶重卡量产落地。目前，杨睿刚还是上海交通大学特聘教授。

在具身智能持续升温的背景下，行业对于“单一大模型包打天下”的预期正趋于理性。“具身不存在大一统模型”正在成为越来越多从业者的共识。业内主流方向普遍认同“分层解耦”是可行路径，但解耦维度并不相同。

海外企业更多按照推理时间尺度拆分能力，例如Figure的Helix、NVIDIA的GR00T N1，分别区分规划层与控制层；国内玩家则更多按照能力类型拆分，如智元将能力划分为Locomotion、Manipulation、Interactive，腾讯Robotics X的SLAP架构则解耦感知、学习、规划、执行四层。纽娲选择的切入点，是其中更底层也更通用的“通行能力”。

在杨睿刚看来，机器人规模化落地的一个核心前提，不只是“会操作”，更是“能抵达”。无论是社区配送、园区物流，还是文旅度假服务，底层都指向同一个关键问题：机器人如何在人类环境中安全、高效且自然地完成移动与任务执行。

基于这一判断，纽娲将自身定位为“具行智能”大脑公司，重点解决机器人在开放环境中的自主通行问题。这一能力并不局限于某一种机器人形态，而是希望兼容人形机器人、四足机器人、AGV、无人配送车等各类移动机器人平台。

与当前行业中大量围绕视觉生成或内容生成构建世界模型的思路不同，纽娲认为，机器人更迫切缺少的，是能够理解物理规律并指导行动的能力。公司因此将技术重点放在“从仿真到数据，再到模型训练”的完整链路上，试图先把高质量训练数据体系建立起来，再推动模型能力提升。

围绕世界通行模型，纽娲搭建了一套分层技术体系。

在渲染层，公司通过三维重建与AIGC技术保证空间一致性；在仿真层，通过显式三维结构与自研物理引擎保证物理规律的准确表达；在数据层，则利用前两层能力持续生成可交互、物理正确、三维一致的高质量合成数据，形成用于训练世界通行模型的数据飞轮。

据介绍，纽娲此前自研的高保真物理仿真引擎SimWeaver，相较英伟达ISAAC Sim，生成速度提升3倍，仿真到真实迁移误差降低20%，并在多个柔性体操作任务上实现了91%的零样本（Zero-shot）成功率。

这一思路的核心不在于追求单一端到端大模型，而在于以工程化方式将渲染器与仿真器解耦后协同，先解决具身智能训练中最稀缺的高质量数据问题，再让模型在真实约束更强的数据环境中学习“世界通行能力”。

在运动控制（Locomotion）方面，纽娲表示，其自研模型已经能够稳定通过55度空心楼梯等复杂场景。公司认为，这一能力来自视觉感知与本体感知的深度融合。相较部分主要依赖运动控制策略的方案，纽娲的系统能够进一步理解“哪些区域可踩、哪些区域不可踩”，从而提升复杂环境下的运动稳定性。

在导航（Navigation）方面，纽娲正推进无图或轻地图导航方案。与大量依赖高精地图进行路径规划的物流机器人不同，该方案尝试仅依靠小区平面图或高德、百度等通用导航地图，实现室内外、平地与楼梯之间的三维自主导航。

除运动与导航能力外，纽娲还将“社会行为合规性”（Social Ethic）视为世界通行模型的重要组成部分。公司判断，机器人未来将直接进入电梯、商场、园区等公共空间，是否能够理解并遵守人类默认行为规则，将成为规模化应用的重要前提。目前，纽娲正重点推进电梯场景中的社会行为学习，例如“先下后上”“排队等待”“主动礼让”等规则理解。

谈及技术路径时，杨睿刚表示，自动驾驶与机器人在数据闭环、工程化体系上存在明显共通性。从数据采集、标注到模型迭代，再到CI/CD、仿真测试、灰度发布，这些成熟方法都能够较好迁移到机器人研发中。

但他同时指出，真正需要重新建设的，是机器人与物理世界发生真实交互的“具身操作”能力，例如开门、按电梯、搬运物体等。这部分在自动驾驶中几乎没有直接对应，需要从零建立技术体系。纽娲当前的策略，是发挥团队在三维重建和物理仿真上的积累，用合成数据加速具身操作相关能力训练。

对于世界模型路线的理解，杨睿刚援引了李飞飞教授对世界模型三层结构的划分，即渲染器（Renderer）、仿真器（Simulator）和预测器或规划器。纽娲的差异化思路，是先把世界模型视为高质量数据生成器，而非直接追求一个覆盖所有能力的统一端到端系统。

在商业化节奏上，纽娲已给出较为明确的推进路径。

按照规划，2026年公司将率先在1至2个真实应用场景中部署世界通行模型，覆盖物流客户、产业园区及文旅度假区等，并重点验证两项核心能力：无图导航，以及环境零改造部署，也就是无需额外安装传感器或改造门禁系统即可落地。

第二阶段，公司将进一步扩大运营规模，在更多场景中验证模型的泛化能力和商业可行性。

第三阶段，纽娲计划推进自研机器人本体量产，通过软硬件协同降低整体系统成本；同时向更多系统集成商开放世界通行能力，兼容AGV底盘、双足机器人等不同平台，逐步形成通用化的机器人通行解决方案。

投资方认为，纽娲切中的并非单点功能，而是具身智能落地中的基础性瓶颈。蓝湖资本合伙人魏海涛表示，机器人不仅要“会操作”，更要“能抵达”，而开放环境中的自主、安全、自然通行能力，是行业走向规模化应用的关键环节。

从产业视角看，纽娲的技术路线也折射出具身智能赛道的新趋势：相比单纯强调大模型能力展示，越来越多创业公司开始回到底层问题，围绕数据、仿真、导航、运动控制和行为规则理解等基础环节建立差异化壁垒。

对于中国AI与机器人从业者而言，这一路线的参考价值在于，具身智能的竞争并不只发生在模型参数规模上，更发生在是否能够把物理规律、工程体系、数据生产和真实场景验证有效打通。谁能更早建立“高质量数据—模型迭代—场景落地”的闭环，谁就更有机会在下一阶段的机器人产业竞争中占据主动。

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