出货超万台，落地 30 多个国家，产业客户覆盖新能源整车、动力电池、储能、核心零部件、矿山、电力等核心赛道。

来源：猎云网

近日，工业物理 AI 基础设施服务商清研精准宣布在 6 月内迅速完成两轮数亿元融资，并获得国机产业基金战略投资。

至此，清研精准 B 轮融资正式落定，" 国家队 + 汽车产业圈 " 重仓押注，北汽产投、星源资本、一汽富晟、长城资本、陕汽资本、裕隆集团，六家车企产业资本罕见联手，共同将目光投向物理 AI 在真实场景中的落地能力。

苏州清研精准汽车科技有限公司成立于 2018 年 6 月，从创立之初便扎根工业现场。此后的 8 年，创始人 &CEO 董汉率领团队将 AI 检测、仿真及测试验证产品进入了国内几乎所有整车厂和动力电池企业的核心供应链，出货超万台，落地 30 多个国家，产业客户覆盖新能源整车、动力电池、储能、核心零部件、矿山、电力等核心赛道。超过 2000 个工业感知节点被部署在真实的作业工位上，每一个节点都是一个实景实训空间的起点。

从新能源动力电池的 PACK 检测到整车总装，从地面工厂到井下矿山，清研精准将不同工业场景中的关键工位转化为具身智能的数据场与训练场，这些场景有数据、有工位、有真实作业，最能验证 " 实景实训 " 的价值。

工业现场的数据天然呈现多复杂性和多模态的特征：视觉信号表征空间位姿，力觉数据反映接触刚度，设备状态体现工艺参数。完整操作任务的执行，要求这些异构信号在同一时间基准上精准对齐，并对每一步骤的因果逻辑与任务意图加以明确标注。可用于模型训练的数据，需清晰标注每段信号对应的物理动作、执行结果及失效原因。

清研精准不但沉淀出了全部来自真实作业工位的 PB 级数据，深入理解了行业 know-how，更在一条条真实的产线里反复打磨出可实现同步采集、治理高质量数据集。

而真正让这些数据 " 用得起来 " 的，是清研精准自主研发的 TsingLoop 多模态数据工程管线。它把分散在多系统的原始信号，通过统一的时间 - 空间 - 语义对齐，转化成标准化的、可复用的数据资产包。一次采集的数据，经过管线处理后，把原始的 " 数据 " 升级为工业的 " 数据资产 "。

基于 TsingLoop 多模态数据工程管线，清研精准正在构建一套面向工业场景的 Robot-in-the-Loop 机器人在环测试体系。

这套体系可以理解为工业具身智能版的 " 采集 - 仿真 - 验证 - 评测 - 迭代 " 闭环：机器人或工人在真实工位中执行任务，TsingLoop 同步采集视觉、力觉、触觉、轨迹、工艺参数、设备状态和执行结果等多模态数据；随后，系统基于真实数据重建数字孪生场景，在仿真环境中回放历史工况、复现异常样本，并对不同动作策略进行低成本、高频次的假设推演。

但仿真并不是终点。具身智能机器人最终要进入真实车间，必须跨过虚实差距。因此，清研精准会进一步引入机器人在环测试：让真实机器人本体、控制器、末端执行器、传感器和仿真场景形成闭环联动，在不直接占用客户产线的情况下，提前验证动作策略、力控边界、安全包络和异常接管机制。

部署到现场后，评测模块会持续输出标准化报告，包括任务成功率、节拍时间、异常率、碰撞风险、能耗、稳定运行时长等指标。这些评测结果不只是验收依据，也会反向进入 TsingLoop 数据管线，驱动模型继续优化、策略持续更新。

不久前，我们与国家机器人检测与评定中心（广州）达成深度合作，并将联合进行数据集评测、实景实训、场景库共建，共同开展标准化研究和成果输出，破解产业难题，加速具身智能技术在实际场景的落地应用。（详情点击→清研精准与国家机器人检测与评定中心（广州）达成战略合作，携手深耕具身智能）

因此，Robot-in-the-Loop 的价值，不只是测试机器人 " 能不能动 "，而是系统性回答三个更关键的问题：它能不能在真实工况下稳定完成任务，能不能通过客户验收，能不能在下一条产线复用。当这一套能力从单个工位沉淀为数据包、异常库、评测集、技能库和工位模板后，清研精准就可以把同类能力迁移到不同产线、不同工艺和不同机器人本体上。这样，机器人落地可以持续复用、持续迭代、持续降本的工程化体系。

值得一提的是，清研精准的愿景是 " 一套底座、一个大脑、百个垂类场景应用 "。

其中，" 一套底座 "，指的是贯穿真实工位准入、多模态数据采集、仿真验证、自动评测和持续迭代的数据工程体系；" 一个大脑 "，则是建立在真实工业数据之上的工业认知世界模型；而 " 百个垂类场景 "，对应的正是电力、工程机械、低空经济、新能源制造、矿山、化工等一个个边界清晰、价值明确的工业任务。

目前，清研精准正在推动 " 数采 - 仿真 - 验证 - 评测 - 迭代 " 的闭环能力向更多工业场景延伸。每一个训练场，都不只是展示窗口，而是一个场景孵化器：在这里，真实数据被采集，任务模板被沉淀，评测标准被建立，机器人能力被验证，最终形成可以复制到同类产线和同类工位的标准化方案。

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