来源：猎云网

近日，物理 AI 公司正奇未来宣布，8 个月内完成数亿元天使系列融资，核心资方为鼎晖 VGC 投资、线性资本等顶级财务投资机构；一线车圈产业资本如上汽集团恒旭资本，以及柏睿资本、正轩投资；此外还有高端消费产业资本周大福投资等。

上述资金主要用于四个方向：QUORRA DoorMind 世界模型与 QUORRA FLAT 运动执行平台 ( QUORRA Flexible Logic for All-Terrain ) 的研发；短途出行机器人产品 QUORRA 相关型号的量产制造；京东天猫旗舰店和海外 DTC 等线上渠道搭建以及全球十多个国家和国内多省市的线下网点的铺设；以及下一代产品设计打磨。

据悉，正奇未来是一家聚焦 Door-to-Door（D2D）移动任务场景，以模型能力为核心技术、通过刚需产品进入真实场景、构建数据飞轮的物理 AI 公司。公司定位 " 技术 + 产品 " 双驱动，其路径与特斯拉颇为相似——以终端产品为入口，用真实世界数据持续迭代模型，再用更强的模型反哺产品体验，形成自我强化的增长闭环。正奇未来认为，其终局是做下一代物理 AI 的底层基础设施——一个所有生活空间移动机器人都绕不开的空间智能底座。

目前，正奇未来被认为是目前唯一正在取得生活空间内非结构化环境短途出行数据的物理 AI 公司，并因其先发优势构建技术与数据壁垒。其创始人吴书林曾任百度 IDG 智能驾驶业务副总裁、华为业务总经理，具备全栈商业化落地能力。

模型：全自研 " 大脑 " 与 " 身体 " 完成物理 AI 闭环

这一闭环由 " 大脑 " 与 " 身体 " 的协同进化驱动。

正奇未来自主研发的 " 大脑 "，QUORRA DoorMind 是业内稀缺且目前唯一具备室内外全场景连续感知能力、面向全域出行空间的原生基座世界模型，拥有 D2D 场景下的多模态空间自主认知与智能进化能力，突破性解决行业室内、外场景感知割裂的痛点。该模型深度融合视觉感知、自然语言理解、环境态势感知等多维模态信息，依托三维空间实时解构、语义特征精准解析、动态环境自适应建模等核心能力，实现 D2D 全流程、室内外无缝衔接的三维空间场景精细化理解。基于对真实物理世界全覆盖、无断点的空间语义认知，模型可构建完备的全场景语义规划体系，真正落地室内外一体化无图导航。针对复杂环境交互场景，其可完成精准智能决策与动态博弈，实现多场景、多时空的跨域协同自适应运行，打造出全栈式、自迭代、闭环可控的 D2D 全域出行自主决策能力。

QUORRA DoorMind 是业内首个原生面向 Door-to-Door 移动任务的世界模型，首次实现室内外场景的连续感知与统一理解，打破了行业长期以来的感知割裂。它不止检测障碍物，更融合视觉、语言与环境信息，真正理解空间的语义与规则——这是走廊，需直行；这是电梯间，需等待；这是人车混行区，需博弈——从而在无高精地图的情况下实现室内外一体化导航，并在每一次任务中持续进化。

如果说 QUORRA DoorMind 是 " 大脑 "，QUORRA FLAT 运动执行平台便是让指令落地为物理动作的 " 身体 "。它搭载四轮独立驱动与转向、自适应主动悬架构成的全域线控底盘，结合 RLHF 技术实现底盘动力学的自主进化与智能调控。依托世界模型深度习得车辆本体与路面环境的物理运行规律，实时推演车身运动态势、预判路况动态扰动，持续迭代优化多轮协同控制策略，完成实车全流程运行的闭环迭代优化。其可全域统筹调度四轮扭矩输出、独立转角参数与悬架垂向支撑状态，通过三轴协同同步调校车身姿态，突破传统底盘固定标定模式的固有局限，能够适配城市道路、越野场景、低附着路面等复杂工况，实现操控性、舒适性与安全性的全域动态最优。

两者并非简单的 " 指令－执行 " 关系：QUORRA FLAT 持续学习每一次移动中的物理反馈并回流至 QUORRA DoorMind，共同优化从感知到执行的完整闭环。这套协同架构，让正奇未来有能力做出真正解决用户痛点的高价值产品——模型让机器人 " 看得懂 "，身体让理解 " 落得稳 "。这正是公司区别于单纯算法公司或硬件组装公司的技术护城河。

数据：建立 Physical AI 最稀缺的真实世界数据入口

当前，大多数机器人数据仍集中于实验室、封闭场地或特定任务场景，难以支撑模型在复杂环境中的持续泛化。而 QUORRA 通过进入真实用户生活场景，持续获取的是一类长期被忽视的 " 数据油田 " ——室内外连续移动数据，涵盖环境变化、人与空间交互以及任务反馈。

但这一 " 数据油田 "，实则是物理世界最难啃的硬骨头之一。家门口最后几公里生活服务半径的场景复杂度远超想象：既要平稳驶过鹅卵石路面、穿过窄门，在人车混行、室内外切换的场景中，还要面临电梯信号中断、路面积水、小型犬 / 外卖车 / 儿童突然闪现等极端问题，每一个障碍背后对应的都是独立的工程难题。

传统自动驾驶的 SAE L1-L5 分级中，系统自治能力在提升，但环境始终保持机动车道不变。这一分级难以覆盖 Door-to-Door 移动任务要回答的命题：" 机器人能不能从具体门口出发，自主完成跨域空间、跨交通介质、跨语义任务的全流程到达 " ——室内外切换、电梯交互、楼层定位、非道路穿行、最后 100 米语义导航，这些核心复杂度完全超出了传统分级的描述范围。

因此，正奇未来提出了双域分级框架：以 " 自治能力等级（A 轴）× 场景域复杂度等级（D 轴）" 构成二维矩阵，重新定义 Door-to-Door 移动能力。场景域从结构化室内域（D1）到开放城市 D2D 域（D5）逐级提升，覆盖了传统自动驾驶从未涉及的非结构化生活空间。公司当前从 D3-A3 起步，向 D4-A4 演进，长期目标是 D5-A4/D5-A5 ——在最复杂的全域场景中实现高度乃至完全自治。

至此，正奇未来的商业路径也清晰可见：正奇未来从一开始就是 " 模型 + 产品 " 双轮驱动——以 QUORRA DoorMind 世界模型为核心技术壁垒，通过短途出行这一高频刚需产品进入真实用户场景，产品在 D2D 任务执行中持续产生高质量数据，数据回流训练模型，更强模型再驱动产品体验升级——一个 D2D 原生的 " 产品→数据→模型→产品 " 增长飞轮已然成型，不同于道路场景的单一数据维度，QUORRA 采集的是室内外连续空间的跨域物理数据。随着能力的不断泛化，正奇未来将持续以模型能力做出差异化产品，以产品部署获取独家数据，以数据训练构建模型壁垒。三者互相咬合，越转越快。

据了解，目前 QUORRA DoorMind 世界模型与 QUORRA FLAT 运动执行平台已在多类场景中进入测试阶段，而随着首款机器人产品的正式商业化，数据飞轮已然启动。

产品：天使阶段完成全球商业化布局


正奇未来虽然还在天使阶段，但其全球商业化路径已经铺开。

在首款产品 QUORRA X5" 面世即量产，量产即出海 "。该产品已获得海外十多个国家和地区的商业订单，并计划开展海外 DTC 业务，同时于年内布局天猫、京东旗舰店及国内多省市线下销售网络，直接面向全球消费者市场。

相关行业研报显示，当前，全球短途出行交通工具保有量超过 20 亿台，叠加 AI 智能化改造、乘用车跨品类替代、亚非拉市场加速三大增量因素，行业复合年增长率有望达到 26% 以上，到 2035 年全球市场规模有望突破 2 万亿美元。这一市场空间为正奇未来提供了广阔天地。这些量产产品将如同一艘艘数据勘探船，驶入全球各地的真实生活空间。它们构成的不是销售网络，而是一个持续产出的数据油田。

尽管商业化路径发展迅猛，但正奇未来始终认为，其终局不是成为一家 " 卖得好的硬件公司 "，也不是一家 " 模型很牛的软件公司 "。其野望是：以先进模型为核心技术引擎，以刚需产品为数据入口和商业载体，在全球真实生活空间中构建一个自我强化、不断扩张的 " 产品→数据→模型 " 飞轮。

" 当这个飞轮积累的数据足够深、模型足够泛化时，正奇未来将成为物理世界移动智能领域最具护城河的公司之一——不是因为某一款产品或某一个模型，而是因为产品、数据、模型三者咬合形成的飞轮，每多转一圈，壁垒就加深一层——这是一个随时间自我强化的动态护城河，而非可以被单点突破的静态壁垒。而这，正是正奇未来将时间铸造成护城河的终极方式。" 其创始人吴书林说。

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