3.3
深览指数
商业量子位··AI 生成
百亿估值只是起点，跨维智能的物理AGI之路
这篇报道介绍了具身智能公司跨维智能完成10亿元B轮融资后，其物理AI技术路线、商业模式与市场认可度。文章核心论点是：跨维智能通过全栈自研的世界模型DexWorldModel、数据基建Dexterity-BEV以及覆盖50+场景的1500+成熟模型，已率先跑通超亿级营收的商业闭环，成为物理AGI领域从概念演示到可落地作业的标杆。本文作为企业融资与PR通稿，信息密度较低，主要传递了技术方案、落地案例与投资人背书，缺乏对技术局限、竞争格局或反方观点的深度分析，适合想快速了解这家公司融资动态与战略定位的读者，不适合寻求技术深度或产业批判的读者。原文 ↗
核心观点
- ▍跨维智能凭借全栈自研物理AI（世界模型+物理仿真+真机落地）的技术路线的先行布局，以及50+场景的商业落地，已率先实现超亿级营收，具备IPO潜力。
- 01跨维智能完成B轮10亿元融资，投后估值超百亿，投资方包括深创投、前海母基金、蓝思科技、工银资本等国家级与产业资本。
- 02其自研核心产品DexWorldModel登顶全球具身世界模型权威评测WorldArena榜首，具备隐空间动态建模能力，可实现统一坐标系对齐与时空表征匹配。
- 03跨维智能创新性提出Dexterity-BEV技术，将视觉输入、机器人本体状态与目标动作指令对齐至统一空间参考系，为多源异构数据搭建可规模化训练的标准底座。
- 04公司已落地50+应用场景，积累1500余个具身模型，覆盖汽车零部件、新能源、3C电子、航空航天、物流、家电、化工、医疗、教育等领域，服务于多家头部客户。
- 05跨维智能提出Physical Token经济学理念，聚焦单数据、单动作、单推理的投入产出比优化，追求最高商业回报率。
反方 / 局限
- — 文章未提及竞争对手（如优必选、宇树、特斯拉Optimus等）的技术路线差异或市场份额比较，也未讨论世界模型在工业级部署中可能面临的鲁棒性、泛化性局限或长尾场景失败风险。
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