清華博士再創業，60天融了超3億，地平線、小米、高瓴聯合押注物理AGI

3月20日，物理AI公司章魚動力（SynapX）宣布完成近5000萬美元首輪融資，而這家公司成立還不到兩個月——從1月完成注冊到融資落地，前后歷時不足60天。其投資方陣容更是堪稱豪華：地平線、高瓴創投、小米戰投、順為資本、線性資本悉數入局。要知道，當前具身智能賽道的融資門檻已大幅抬升，B輪融資“十億元”幾乎成為起步價，而章魚動力在種子輪就拿下近5000萬美元，這本身就釋放出一個強烈信號。

這背后，實則是投資方對具身智能賽道的理性回歸。為什么是章魚動力？

PART.01

都大龍和他的“夢之隊”

章魚動力創始人都大龍，稱得上是物理AI領域的“老兵”。他是清華大學創新領軍工程博士，不僅是地平線6號創始員工，還是百度IDL的創始成員。在鑒智機器人擔任聯合創始人兼CTO期間，他帶領團隊實現了嵐圖、奇瑞等車型的中高階自動駕駛量產；2025年底，鑒智機器人成功被并購，成為A股歷史上最大的智能駕駛投資并購案。

但真正讓章魚動力脫穎而出的，并非都大龍一人的履歷，而是其堪稱“殺手锏”的聯創組合。

聯合創始人梁柱錦，同樣是清華大學創新領軍工程博士，曾任鑒智機器人技術副總裁。長期以來，他專注于端到端AI、世界模型、模仿學習與強化學習閉環，也是行業內最早一批推動世界模型落地真實系統的從業者。

聯合創始人潘楊家一，前地平線集團資本運營與戰略副總裁。在加入地平線之前，他曾在摩根士丹利、高盛等國際頂級投行任職近十年，直接領導和參與的交易金額累計超過1000億美元，其中就包括地平線近30億美元的融資操盤。

聯合創始人樊慶元，前地平線集團芯片業務副總裁、征程系列芯片產品總經理。他曾在德州儀器（TI）任職近十年，擁有整整10年AI產業全棧實戰經驗，對芯片與AI的融合落地有著深刻理解。

這套聯創組合，完整覆蓋了技術研發、資本運作、商業化落地三大核心維度，這樣的配置在初創企業中極為罕見。地平線創始人余凱對都大龍的評價十分直白：“大龍是這么多年里，我最熟悉、最信任，也最認可的技術創業者之一，更是長期并肩作戰的核心戰友。”

PART.02

SYNTH深思架構：不玩炫技，只解決真痛點

當前具身智能行業有個核心痛點：大腦與肢體嚴重脫節。大模型擅長認知推理，卻無法掌控實時運動控制；機器人硬件能完成預設動作，卻缺乏自主任務規劃能力。感知、決策、控制三層架構相互割裂，多模型調度混亂，響應延遲遠遠達不到物理交互的實際需求。

章魚動力給出的解決方案，是SYNTH深思架構。這不是簡單的單點技術堆砌，而是一套圍繞操作智能、物理世界建模與數據體系協同演化的完整系統架構。

• 深思·執行（SYNAction）：三層閉環的REMA架構

章魚動力首創了REMA（Rhythmic End-to-End Manipulation Architecture）分頻多尺度端到端操作架構，核心思路很簡單——模仿人類大腦的運作模式，將任務拆解為三個層次：

System 2（低頻）：負責任務理解、認知推理與高層規劃，運行頻率為7-9Hz，類似人類的“慢思考”，負責把握任務整體方向。

System 1（中頻）：負責動作策略生成，搭建起認知與執行之間的橋梁，運行頻率達200Hz，實現全傳感器到全執行器的實時映射。

System 0（高頻）：負責底層控制與精細交互執行，運行頻率高達1KHz，保障機器人全身平衡維持、接觸感知與動作協同。

這套架構直接破解了具身智能“大腦-肢體”斷裂的難題。傳統方案往往將移動與操作拆分為獨立模塊，機器人只能按固定流程分步執行：先行走、再停止、調整平衡、伸手抓取，之后再繼續行走。這種模式不僅切換遲緩、魯棒性低，動作也顯得十分僵化。

而SYNAction實現了真正的自主操作：機器人可以在移動中完成操作，在操作中實時調整平衡，還能從失誤中即時恢復。感知-決策-執行的持續閉環，讓機器人不再是“被動執行指令的工具”，而是能自主應對復雜場景的“智能體”。

• 深思·世界（SYNWorld）：視-力-觸統一建模

對機器人而言，“看”不僅是捕捉圖像，更要真正理解物理世界的規則。

章魚動力構建了VFT-WFM（Vision-Force-Tactile World Foundation Model）視-力-觸統一建模框架，將視覺空間表征、作用力與操作動力學、接觸狀態與細節交互，全部納入同一個體系中。

這一框架解決了傳統機器人的核心短板：“看得到，卻摸不著”。傳統機器人能識別物體位置，卻不知道該用多大力度抓取；能規劃運動軌跡，卻不理解接觸的邊界與尺度。而VFT-WFM讓機器人不僅知道“看到了什么”，更清楚“該如何完成操作、如何接觸、如何施力”。

舉個簡單的例子：讓機器人拿起一個易碎的玻璃杯，傳統方案很可能因為力度控制不當，要么抓不牢滑落，要么用力過猛捏碎杯子。而VFT-WFM通過觸覺反饋實時調整抓取力度，既能保證杯子抓牢，又不會造成損壞——這才是機器人對物理世界真正的理解。

• 深思·數據（SYNData）：AI as a Sensor，破解數據采集難題

數據是AI的燃料，但物理交互數據的采集成本極高。人類單手就有1.7萬個觸覺感受器，而當前機器人指尖的感受器不足200個，觸覺數據的缺失，嚴重限制了機器人的靈巧操作能力。

章魚動力的解決方案，是OPDS（Omni-modal Physical Data System）全模態物理數據體系，還首次提出了“AI as a Sensor”（AI即傳感器）的理念。通過獨特的硬件設計和創新的AI算法，實現了視、力、觸等多模態物理信號的高精度采集和規模化生成。

這一創新的關鍵價值在于，打破了傳統數據采集的困境。傳統數據采集高度依賴人工標注，不僅成本高、效率低，擴展性也極差。而OPDS將AI技術融入數據采集全過程，讓“傳感器”變成“智能體”，能夠自主識別、標注、生成數據，為基礎模型的持續進化，提供了規模化、高質量的數據源。

PART.03

物理AI的拐點已至，章魚動力踩準了節奏

章魚動力能在成立不足60天就拿下近5000萬美元融資，背后是對產業拐點的提前布局。

2026年，具身智能行業正經歷明顯的“去泡沫化”階段：技術從“炫技式突破”轉向“實用化落地”，商業模式從“講故事”轉向“做閉環”。泡沫退去之后，真正有核心競爭力的企業，才會浮出水面。而章魚動力的SYNTH架構，恰好踩在了這個關鍵節點上。

高瓴創投對其評價十分中肯：“在具身智能的爆發前夜，章魚動力展現出了罕見的技術前瞻性。都大龍帶領的團隊敢于打破路徑依賴，從第一性原理出發，在操作智能與多模態建模上實現了真正的底層重構，構筑了極深的技術護城河。”

小米集團戰略投資部則更看重其在家庭場景的潛力：“物理AI是下一代智能終端演進的關鍵方向，而家庭場景，正是其中重要的技術制高點。”

地平線的入局，更帶有明顯的戰略意味。余凱表示：“大龍帶領章魚動力投身物理AI，這是一條難而正確的路。章魚動力在具身智能基礎模型和系統架構上的思考，展現出了很高的技術站位和面向終局的判斷，也與我們長期堅持的技術信仰高度一致。”

PART.04

未來三年，具身智能賽道誰能跑出來？

2025年Q4，具身智能行業融資額暴跌30%，這一數據的背后，是投資方的理性回歸。紅杉資本去年投了3家具身智能公司，今年卻只出手1家——原因很簡單，市場正在經歷“去泡沫化”的篩選，那些只靠概念炒作、缺乏核心技術的企業，正在被市場淘汰。

但泡沫退去后，真正的機會才會顯現。未來3年，能在賽道中跑出來的企業，不會是技術最炫的，而是最懂場景需求、能解決真實痛點的。

章魚動力的優勢，正在于此。它沒有追逐“通用具身智能”的幻想，而是聚焦“操作智能”這個核心痛點，不搞炫技式功能，只做能解決真實問題的技術方案。更重要的是，都大龍團隊不僅具備AI原生能力，還經過了軟硬件全鏈路量產的洗禮，深刻理解讓機器人真正投入實際工作，需要跨越的每一道關卡。

更具競爭力的是，章魚動力的聯創組合，展現出了少見的“技術、資本、商業化”復合能力——這在初創企業中極為罕見，也讓章魚動力從誕生之初，就規避了多數科技公司“重技術、輕落地”的短板。

而地平線的入局，更是這場融資背后最值得玩味的布局。當前，地平線正全力布局具身智能，不僅推出征程6系列芯片構建算力底座，還通過投資無問智科等企業完善數據生態。此次投資章魚動力，本質上是地平線“算力+算法+生態”戰略的延伸，也是雙方在物理AI領域協同發力的信號。

PART.05

具身智能的終極命題：落地才是價值核心

當整個行業都在追逐技術突破時，我們不該忘記一個根本問題：商業化落地，才是檢驗技術價值的唯一標準。

章魚動力的SYNTH深思架構，沒有走“炫技式”的捷徑，而是選擇了一條“難而正確”的技術路徑。都大龍團隊沒有沉迷于“通用幻想”，而是聚焦“操作智能”這個核心痛點，從第一性原理出發，重新定義了物理AI的智能架構。

未來3年，具身智能行業必將經歷深度洗牌。那些能解決真實痛點、實現商業閉環的企業，才能成為最終的贏家，而章魚動力，無疑擁有這樣的潛力。

物理AI的時代已經到來，而這，才剛剛開始。章魚動力能否真正成為物理AI時代的重要力量，最終取決于它能否在真實的物理世界里，持續交付實實在在的價值。

時間，會給出最公正的答案。