来源:猎云网
近日,无问智科宣布完成数亿元 A 轮融资。本轮融资由洪泰基金领投,洪山资本、中电数融、狮城资本跟投,架桥资本、力合金融、力合中科、澄凯灵澄未来基金等老股东超额追投。这是无问智科年内再度完成大额融资,募集资金将主要用于世界模型研发、真实物理交互数据规模化生产、SimReady 资产体系和世界模拟器建设,以及 Real2Sim2Real 全链路能力完善。
随着具身智能从技术验证加速走向真实场景,行业竞争正从模型、本体等单点能力,延伸至数据生产、仿真训练、模型评测和真机反馈等基础设施环节。围绕这一趋势,无问智科持续建设世界模型驱动的通用物理 AI 数据基座,推动人工智能更高效地理解、学习和适应真实世界。
无问智科已推出物理 AI 数据基座平台 " 无垠 " 和世界模拟器 " 无穹 ",围绕 " 世界模型 × 数据工厂 × 世界模拟器 " 技术体系,连接真实数据采集、自动化数据生产、世界重建与生成、物理仿真、模型评测和真机反馈等环节,形成 " 采集世界—生成世界—模拟世界 " 的 Real2Sim2Real 闭环。

大规模无感野采范式高效获取数据

世界理解模型构建的自动化数据生产管线
在真实世界端,无问智科通过自研多模态设备,以无感野采方式规模化获取真实任务中的人类行为、物体交互和环境信息,再利用世界理解模型完成数据清洗、对齐、筛选、重建、标注及跨本体处理。目前,公司已进入物流仓储、工业制造、家庭服务和商业零售等场景,累计沉淀数十万小时高质量真实物理交互数据,月度数据生产能力超过 2 万小时。
在仿真世界端,无问智科通过世界模型和物理模拟技术,对真实场景进行重建、生成与扩展,将 SimReady 资产构建时间从 3 天缩短至 5 分钟,并建立百万级 SimReady 资产库。真实数据为模型提供现实世界的 " 锚点 ",仿真数据则扩大场景、任务及长尾样本的覆盖范围,为模型训练、试错和评测提供可规模化的虚拟环境。
对于物理 AI 而言,数据数量并非最终目的,数据能否转化为模型能力更加关键。在 2026 世界人工智能大会期间,无问智科展示了相关验证成果:在开源真机数据集基础上加入无感野采数据后,模型在篮子收纳任务中的成功率提升约 20%;在与头部客户开展的虚实融合闭环验证中,在线强化学习使模型仿真成功率由 9.7% 提升至 79.8%,迁移至真实机器人后,任务成功率提高超过 50%。
这意味着,具身智能数据需求正在从 " 更多数据 " 转向 " 更有效的数据 ",行业对场景丰富度、动作多样性、示教质量和模型增益的要求持续提高。数据基础设施也将从一次性数据集供给,逐步发展为覆盖真实数据生产、世界理解、场景生成、物理模拟、模型评测和真实反馈的一体化闭环。
目前,无问智科具身智能业务订单已达数亿元,订单同比增长超过 3000%,预计收入同比增长超过 1000%;头部客户覆盖度和客户复购率均超过 80%。公司已与多家具身智能企业及基础模型公司围绕真实数据、仿真、评测和 Real2Sim2Real 闭环展开合作。
本轮融资完成后,无问智科将进一步加大研发和规模化投入,提升世界模型对空间、时间、运动、物体交互及物理规律的理解能力;扩大高质量真实物理交互数据生产规模;完善 SimReady 资产体系、世界模拟器和标准化评测能力。
无问智科创始人兼 CEO 刘盛翔表示,无问智科年内再度完成新一轮大额融资,既是客户与资本市场对公司 " 世界模型 × 数据工厂 × 世界模拟器 " 三位一体战略布局的高度认可,也印证了具身智能行业重心正从机器人本体、具身大模型,向上游数据基础设施赛道迁移。以世界模型为核心,搭建虚实融合的闭环通用数据基础设施,是破解行业数据瓶颈最优且最可行的路径。他强调:" 我们将持续聚焦物理 AI 数据基础设施赛道,加大研发投入,以专业领先的通用数据基础设施推动物理 AI 技术在真实产业场景加速落地。"
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