开创可信具身智能架构新范式，Xspark AI 获亿元天使轮融资，加速 Physical AI 规模化落地

一句话看懂：Xspark AI（无界智航）完成近亿元天使轮融资，由鼎晖VGC、初心资本、SEE Fund 无限基金联合领投。公司聚焦“可信Physical AI”，通过自研的多光谱触觉感知、世界模型和AIGC数据生成技术，构建“慢脑—快脑—脊髓”协同架构，旨在解决机器人从“会做”到“稳定、安全地做”的核心难题，推动具身智能从实验室走向真实场景。

事件核心：发生了什么

Xspark AI 于2025年6月完成首轮近亿元天使轮融资，资方包括鼎晖VGC、初心资本、SEE Fund 无限基金等多家财务与产业资本。资金将用于核心技术研发、产品迭代以及Physical AI的规模化落地。公司团队由前蔚来自动驾驶核心高管熊祺、清华大学长聘副教授丁文伯及香港大学MMLab博士生陈天行联合创立，覆盖自动驾驶、世界模型和机器人触觉等多个方向。技术层面，Xspark AI自研的世界模型曾在WorldArena榜单获得视觉质量赛道第一；团队研发的多光谱触觉传感器SuperTac于2026年1月发表于Nature Sensors，并配套自研了8.5亿参数的触觉大模型DOVE。其“慢脑 VLM—快脑 WAM—脊髓 VTA”协同架构，通过在高层认知、物理执行和毫秒级安全响应三个层级实现分层控制与安全兜底，试图打通从数据生成、模型训练到机器人部署的完整闭环。

为什么重要

当前Physical AI行业已从“炫技内卷”转向“可信落地”的新竞争阶段。虽然大模型赋予了机器人更强的理解与规划能力，但真实物理世界的动态多变与长尾场景，让模型的黑盒决策缺乏安全兜底，极易引发设备故障或人身风险。Xspark AI 的技术路线直接回应了这一痛点：其“慢脑-快脑-脊髓”架构不是简单依赖单一模型的能力提升，而是通过内置安全对齐、风险预警和底层实时避险机制，将可信性作为系统设计的核心。这与过往单纯追求模型参数的思路形成鲜明对比。同时，公司持续建设具身智能评测体系（如RoboTwin、RoboDojo）并开放开源工具链，实际上是在推动行业从“模型演示”走向“可量化、可验证”的工程化标准，这对整个产业链的规模化部署具有底层基础设施价值。

对用户/开发者/创作者的影响

对于机器人开发商和集成商来说，Xspark AI 提供的可信智能中枢系统支持“即插即用”的模块化集成，意味着无需从零构建安全与数据闭环，可大幅降低部署门槛与调试成本。对于行业采购方（如工厂、物流、家庭服务场景），该系统强调安全认知、风险预警与异常自动避险，有望提高机器人的商业可用性与员工接受度。对于AI研究人员和开源社区，公司牵头搭建的统一模型接口标准以及开源工具链，将帮助降低具身智能的研发与评测门槛，推动更多团队在统一的框架下进行协作与创新。目前公开信息显示，公司已与英伟达、智元机器人、字节跳动等产业链企业展开合作，未来其技术也可能通过API或SDK形式向外扩展。

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值得关注的后续

第一，其可信中枢系统何时能够在真实工厂或商业场景中完成规模化部署，并发布具体性能指标（如任务成功率、安全干预率等）来验证其宣称的“可量化”能力。第二，触觉传感器SuperTac和触觉大模型DOVE是否会以硬件或API形式向第三方开放，这将直接影响其在机器人生态中的渗透速度。第三，面对Figure、特斯拉等巨头以及国内同行在Physical AI领域的激烈竞争，Xspark AI能否凭借其对“可信落地”的专注，在融资后快速形成商业闭环并吸引更多产业侧订单。

来源：Readhub · AI