盖世具身智能获悉，浙江省创业投资集团有限公司（以下简称 " 浙创投 "）已于近日完成对原力无限（INFIFORCE）近亿元投资，支持原力无限在具身大脑 AtomBrain、因果世界模型及全栈 AI Infra 等核心技术方向的持续研发与创新。

这是继 8 月近 10 亿元 A 轮及 A+ 轮融资后，原力无限两个多月内再获资本加码。

一家成立刚满三年的公司，为什么能在两个多月里接连拿到大额融资？答案藏在原力无限的定位里。

原力无限成立于 2023 年，总部位于杭州，创始人兼 CEO 白惠源是前阿里巴巴副总裁，曾在阿里任职超 15 年，操盘过百亿至千亿级业务的 0 到 1；CTO 王一舟是 UC Berkeley 博士，曾任百度 IDL 自动驾驶首批核心成员、英伟达 DriveAV 核心成员；首席科学家陈佳玉为港大助理教授。

在核心业务上，原力无限主要聚焦 " 一脑多身多场景 " 路线，不参与硬件参数内卷，把重心放在能适配不同躯体、理解物理世界的具身大脑上。

这一判断对应着行业的现实状态。原力无限联合创始人刘扬认为，当前具身智能普遍存在 " 本体成型、智能缺失，小脑已成、大脑缺失 " 的割裂：机器人能跑能跳、能完成规定动作，但真到了复杂环境，就不理解发生了什么、该怎么自主决策。

随着本体能力不断提升，竞争正进一步向智能本身深入，机器人能否理解物理世界、能否自主决策和持续学习，成为下一阶段的关键。

图片来源：原力无限

具体而言，原力无限的选择，是把因果世界模型作为具身大脑的核心技术路线。

传统数据驱动模型擅长从大量样本里找相关性，而因果世界模型需要建立 " 动作—状态—结果 " 之间的关系，通过干预和反事实推演，让机器人不仅预测 " 这样做会发生什么 "，还能理解 " 换个动作，结果会不会变 "，让机器人从 " 知其然 " 走到 " 知其所以然 "。

原力无限的这颗 " 大脑 "，建立在三块基石上。

第一块是第一人称（Ego）原生数据。

主流模型大量依赖第三人称视角的示范数据，机器人能学会 " 怎么做动作 "，却难以回答 " 当我处在这个位置、面对这个环境，该怎么办 "，这也是 " 演示好看、真机掉链子 " 的根源。

对此，原力无限用人类第一视角的真实交互数据作为原生经验，同步记录视觉、动作、空间关系和环境反馈，成本更低、场景更丰富。

第二块是因果世界模型与持续学习 VLA 两条技术路线，前者管预测、异常恢复，后者管任务理解和动作生成。

第三块是 DataGrid 全栈 AI Infra，一套自研端到端智训体系，覆盖数据采集、处理平台和硬件底座，打通 " 真实世界采集—模型训练—真机部署—反馈迭代 " 的闭环。

虽然原力无限不把重心放在硬件上，但仍保留多形态本体作为验证和落地载体，包括 AstroDroid 全尺寸轮式人形（旗舰 AD-01）、UltraDroid 通用人形、小原子小尺寸双足、FORCE 系列专用机器人。

其中 AD-01 已在杭州即时配送仓独立完成接单、找货、拣货、打包、交付全流程，曾亮相云栖大会和世界互联网大会。

截至目前，原力无限的技术与产品已累计进入全国近 30 座城市、近百个真实场景，通过持续的真实场景验证与数据回流，推动具身大脑不断积累经验、迭代能力。

不过，连续大额融资在支撑研发的同时，也意味着高强度的烧钱节奏。这颗 " 大脑 " 最终值不值钱，还要看能不能真正装进更多本体、跑通商业闭环。

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