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科技量子位··AI 生成
光象科技累计完成数亿元天使轮融资，布局物理原生基座模型
光象科技宣布完成累计数亿元天使轮融资，由多家头部投资机构与产业资本参与。文章的核心是详细阐述其「物理原生基座模型」的技术路线，与主流的VLA和视频预测式世界模型划清界限，强调以强化学习为引擎，在真实物理交互中自主涌现通识物理能力。本文是一篇典型的融资+技术PR稿，信息密集但立场单一，适合对具身智能技术路线和产业资本动向感兴趣的读者快速了解其差异化定位。原文 ↗
核心观点
- ▍光象科技的核心技术路线是「物理原生基座模型」，区别于主流的VLA和视频预测式世界模型，强调智能必须从物理交互中自主涌现，而非感知与动作的简单映射。
- ▍公司构建了「三位一体」技术体系：强化学习算法矩阵Phi-RL Matrix作为能力增长引擎，高保真物理数据资产Phi-Space，以及通用物理智能开发平台Phi-Arch，旨在实现可复制的规模化落地。
- 01光象科技已完成累计数亿元天使轮融资，最新一轮投资方包括珠海科技产业集团、兴证资本、松禾资本、顺禧基金等头部机构，老股东持续加注。
- 02创始人兼CEO张涛曾主导空间感知定位技术在数百万车载终端的量产落地；联合创始人李升波教授是强化学习与自动驾驶领域知名专家，发表论文250余篇，引用超30000次。
- 03核心技术团队100%拥有清华、浙大等顶尖高校博士学历，覆盖机器人设计、强化学习、端到端模型等全栈领域。
- 04工业级自进化具身智能机器人Phi-Bot X1在2026 ATC展会连续运行21.5小时，完成焊接上下料全流程作业，零失误，零中断，动态操作精度达毫米级，角度精准控制在0.3°以内。
- 05X1机器人采用全关节力控双臂，构建实时力感知与力反馈体系，可在动态复杂环境中完成高精度作业，部署周期压缩至周级甚至天级。
反方 / 局限
- — 文章未提及任何技术路线的潜在挑战、落地成本、或与现有工业自动化方案的对比，完全是一篇单方面阐述优势的PR文章。
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