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公司新闻ebrun· 2026-04-02

星海图完成B+轮近20亿元融资 构建真实场景具身数据引擎 | 产业融资快报

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星海图完成B+轮近20亿元融资 构建真实场景具身数据引擎 | 产业融资快报

亿邦动力 2026/04/02 11:29

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邦小白快读

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星海图完成B+轮近20亿元融资，技术产品领先具身智能领域。

  1. 融资事件：本轮融资由华登科技、蓝思科技等产业资本及国家队基金参与，资金将用于基础模型研发与全球生态布局。
  1. 技术亮点：公司开创“快-慢双系统”VLA模型，开源G0系列模型如G0 Plus和G0 Tiny，并发布Fast-WAM世界模型，实现推理速度提升，奠定产业落地基础。
  1. 数据干货：开源具身智能真机数据集GOD，下载量超60万次，被认可为全球最高质量数据集，计划构建百万小时真实场景数据驱动模型进化。
  1. 产品应用：围绕轮式双臂、灵巧操作等构建产品矩阵，包括硬件R1系列和EDP开发平台，降低研发门槛，满足科研与工业需求。
  1. 商业进展：服务150家全球开发者，聚焦搬运、物流等场景，完成千台订单，锁定领军企业合作，计划2026年实现万台级规模化放量。

星海图品牌在具身智能领域确立标杆地位，产品研发与市场应用结合紧密。

  1. 品牌营销：作为全球技术开创者，其硬件R1系列通过英伟达等顶尖开发者检验，成为行业首选生产力平台，提升品牌可信度。
  1. 产品研发：持续迭代产品矩阵，围绕三大方面（轮式双臂、灵巧操作、全身运动控制）开发核心部件和整机平台，强化创新优势。
  1. 消费趋势：应用场景聚焦物流分拣、工业搬运等核心垂类，反映制造业智能化需求，用户行为显示顶尖开发者广泛采用其产品。
  1. 生态赋能：通过投资覆盖零售、物流等场景，推动数据与场景耦合，为品牌合作提供契机，资金用于生态布局扩展影响力。

星海图融资带来市场增长与合作机会，政策与商业模式可借鉴。

  1. 增长市场：在开发者市场占据绝对领先地位，服务150家伙伴；生产力市场聚焦搬运、封装打包等场景，千台订单跑通，计划2026年万台级放量，提示规模扩张机会。
  1. 合作方式：通过投资UMI、POV等数据采集企业和应用场景公司，提供首轮支持，生态布局赋能产业链上下游，可学习其开放共赢模式。
  1. 机会提示：EDP开发平台降低研发门槛，加速原型到部署路径，为卖家提供技术解决方案；风险规避方面，资金加码基础模型确保技术领先。
  1. 事件应对：融资显示行业资本支持，正面影响包括定义真实生产力新高度，机会在于合作领军企业获取订单。

星海图的产品设计与商业机会启示工厂推进数字化。

  1. 生产设计需求：产品矩阵围绕轮式双臂、灵巧操作等迭代，提供核心部件和整机平台，满足工业级工程要求，为生产优化提供参考。
  1. 商业机会：聚焦物流分拣、搬运移动等垂类场景，与汽车主机厂和物流运营商合作，千台订单跑通，计划万台放量，提示智能设备需求增长。
  1. 数字化启示：EDP具身智能开发平台实现数据采集到部署全流程闭环，降低研发门槛，促进工厂融入电商和智能化转型。
  1. 生态赋能：通过投资数据采集方式企业，覆盖真实场景数据，提供全要素支持，启示工厂整合新技术提升效率。

行业发展趋势与新技术解决方案突出服务商价值。

  1. 行业趋势：具身智能加速商业化，星海图融资推动从研发到落地跨越，数据驱动Scaling Law成为关键方向。
  1. 新技术：VLA模型与世界模型深度耦合，开源G0系列模型如G0 Tiny支持轻量化部署；Fast-WAM提高推理速度，展现技术突破。
  1. 客户痛点：研发门槛高，EDP平台提供一站式后训练工具，集成数据标注和模型部署，解决开发效率问题。
  1. 解决方案：构建真实场景数据集GOD，赋能英伟达等顶级模型，服务商可借鉴其数据金字塔（UMI、Egocentric数据）方案，提升服务能力。

平台需求与最新管理做法聚焦生态建设。

  1. 平台需求：EDP具身智能开发平台作为开发工具，实现数据采集、标注到部署闭环，满足商业对高效研发平台的需求。
  1. 最新做法：深度协同基础模型与机器人本体，集成一站式工具降低门槛；生态布局投资数据采集和应用场景企业，强化平台功能。
  1. 平台招商：服务全球顶尖开发者伙伴，建立合作网络；通过资金加码全球生态，吸引更多企业加入，支持平台扩展。
  1. 风向规避：聚焦核心垂类场景如物流、搬运，锁定领军企业合作，分散风险；运营管理强调开放共赢理念，确保生态稳定。

产业新动向与商业模式揭示研究新方向。

  1. 产业新动向：星海图完成高额融资，技术突破包括VLA模型开源和Fast-WAM发布，定义全球SOTA，推动具身智能从实验室走向产业落地。
  1. 新问题：数据体系构建真实场景具身数据金字塔，开源GOD数据集重新定义标准，引出数据质量与模型通用性挑战。
  1. 政策法规启示：资金用于基础模型研发，提示政策支持研发投入；商业模型从“开发者首选”到“生产力标杆”的跨越，提供规模化落地案例。
  1. 研究意义：生态布局覆盖多场景投资，全要素数据耦合启示产业整合；商业模式聚焦垂类场景应用，为学术研究提供实证素材。

声明：快读内容全程由AI生成，请注意甄别信息。如您发现问题，请发送邮件至 run@ebrun.com 。

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Quick Summary

Xinghai Tu has completed a Series B+ funding round of nearly 2 billion yuan, establishing technological leadership in the embodied AI field.

  1. Funding Event: This round involved industrial capital from firms like Walden Technology and Lens Technology, alongside state-backed funds. The capital will be allocated to foundational model R&D and global ecosystem expansion.
  1. Technical Highlights: The company pioneered a "Fast-Slow Dual System" VLA model, open-sourced its G0 series models (e.g., G0 Plus, G0 Tiny), and released the Fast-WAM world model, significantly boosting inference speed and laying the groundwork for industrial deployment.
  1. Data Insights: It open-sourced the GOD embodied AI real-world dataset, which has surpassed 600,000 downloads and is recognized as the highest-quality global dataset. Plans are underway to build a million-hour real-world data repository to drive model evolution.
  1. Product Applications: The product matrix, centered on wheeled dual-arm robots and dexterous manipulation, includes the R1 hardware series and the EDP development platform, lowering R&D barriers for both academic and industrial use.
  1. Commercial Progress: Serving 150 global developers, the company focuses on scenarios like material handling and logistics, has secured orders for thousands of units, partnered with industry leaders, and aims for ten-thousand-unit scale mass production by 2026.

Xinghai Tu has set a benchmark in the embodied AI sector, tightly integrating product development with market applications.

  1. Brand Marketing: As a global technology pioneer, its R1 hardware series has been validated by top developers like NVIDIA, becoming the industry's preferred productivity platform and enhancing brand credibility.
  1. Product R&D: Continuous iteration of the product matrix focuses on three core areas (wheeled dual-arm, dexterous manipulation, full-body motion control), developing key components and integrated platforms to strengthen innovation.
  1. Consumer Trends: Application focus on logistics sorting and industrial handling reflects smart manufacturing demand, with user adoption patterns showing widespread use by elite developers.
  1. Ecosystem Enablement: Strategic investments in retail and logistics scenarios promote data-scenario integration, creating brand collaboration opportunities, with funding directed towards expanding ecosystem influence.

Xinghai Tu's funding round signals market growth and partnership opportunities, offering replicable policy and business models.

  1. Growth Market: It holds a dominant position in the developer market, serving 150 partners; the productivity market focuses on handling and packaging, with thousand-unit orders validating scalability and a 2026 target for ten-thousand-unit production, indicating expansion potential.
  1. Partnership Models: By investing in data acquisition firms (e.g., UMI, POV) and application scenario companies, it provides early-stage support, empowering the supply chain through ecosystem building—a model worth emulating for open collaboration.
  1. Opportunity Alert: The EDP development platform lowers R&D barriers, accelerating prototyping to deployment, offering sellers technical solutions; risk mitigation is ensured through increased investment in foundational models for sustained technological leadership.
  1. Event Response: The funding demonstrates strong industry capital support, positively redefining productivity standards, with opportunities arising from partnering with leading enterprises to secure orders.

Xinghai Tu's product design and commercial opportunities offer insights for factories advancing digitalization.

  1. Production Design Needs: The product matrix, iterating around wheeled dual-arm and dexterous manipulation, provides core components and integrated platforms meeting industrial-grade requirements, serving as a reference for production optimization.
  1. Commercial Opportunities: Focus on verticals like logistics sorting and material handling, with partnerships in automotive and logistics, thousand-unit orders, and plans for ten-thousand-unit scale indicate growing demand for smart equipment.
  1. Digitalization Insights: The EDP embodied AI development platform enables a closed-loop workflow from data acquisition to deployment, lowering R&D barriers and facilitating factory integration into e-commerce and smart transformation.
  1. Ecosystem Enablement: Investments in data acquisition methods cover real-scenario data, providing full-spectrum support, inspiring factories to adopt new technologies for efficiency gains.

Industry trends and new technology solutions highlight the value proposition for service providers.

  1. Industry Trend: Embodied AI is accelerating commercialization, with Xinghai Tu's funding bridging R&D to deployment; data-driven scaling laws are becoming a critical focus.
  1. New Technology: Deep integration of VLA and world models, open-source G0 series (e.g., G0 Tiny) for lightweight deployment, and Fast-WAM's improved inference speed represent significant breakthroughs.
  1. Customer Pain Points: High R&D barriers are addressed by the EDP platform's一站式 post-training tools, integrating data annotation and model deployment to solve development efficiency issues.
  1. Solutions: The GOD real-scenario dataset empowers top models like NVIDIA's; service providers can learn from its data pyramid strategy (UMI, egocentric data) to enhance service capabilities.

Platform demands and latest management practices focus on ecosystem construction.

  1. Platform Demand: The EDP embodied AI development platform serves as a tool enabling a closed loop from data acquisition to deployment, meeting commercial needs for efficient R&D platforms.
  1. Latest Practices: Deep integration of foundational models with robotics hardware, combined with一站式 tools to lower barriers; ecosystem investments in data acquisition and application firms strengthen platform functionality.
  1. Platform Recruitment: Serving top global developer partners builds a collaborative network; increased funding for global ecosystem expansion attracts more enterprises, supporting platform growth.
  1. Risk Mitigation: Focus on core verticals like logistics and handling, partnering with industry leaders to diversify risk; operations emphasize open collaboration to ensure ecosystem stability.

Industry developments and business models reveal new research directions.

  1. Industry Developments: Xinghai Tu's substantial funding and breakthroughs like open-source VLA models and Fast-WAM release set global SOTA, advancing embodied AI from lab to industry.
  1. New Questions: The data system constructs a real-scenario embodied data pyramid; the open-source GOD dataset redefines standards, raising challenges in data quality and model generalization.
  1. Policy Implications: Funding for foundational model R&D suggests policy support for research investment; the business model shift from "developer choice" to "productivity benchmark" offers a case study in scalable deployment.
  1. Research Significance: Ecosystem investments span multiple scenarios, with full-data coupling informing industrial integration; the business model's focus on vertical applications provides empirical material for academic study.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

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继2026年2月完成近10亿元B轮融资后，近日星海图再次斩获近20亿元B+轮融资。 本轮融资投资方包括产业资本 华登科技、蓝思科技、矽芯投资、时代伯乐、航发基金；头部长线基金 修远资本、弘章投资、御海资本等；国家队基金 金融街资本、金浦投资、北京科创、国元股权；一线PE机构中金资本旗下基金、普华资本、洪泰基金、广发乾和，等等。

技术实力：世界模型+VLA深度耦合

星海图以打造“通用具身智能大脑”为核心目标，认为视觉-语言-动作（VLA）模型与世界动作模型（WAM）同源共生，基于真实开放场景的海量数据，将物理世界的直觉认知与精准的任务执行深度耦合，赋予机器人理解世界、操作万物的通用智能。

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星海图作为全球“快-慢双系统”VLA模型的技术开创者，持续领跑全球具身基础模型能力。2025年8月开源G0 VLA大模型突破当时SOTA；2026年1月开源全球首个开箱即用VLA模型G0 Plus；2026年2月开源面向衣物折叠的垂类场景G0 VLA模型、支持端侧轻量化部署的G0 Tiny小模型。即将发布的G0.5模型将再次更新全球SOTA纪录并开源，让机器人的基础模型具备真正的通用落地能力。

同时，星海图 近期发布全球最快的世界模型Fast-WAM。通过对模型底层架构的颠覆性重构，让世界模型可以不靠想象理解世界，大幅提高世界模型推理速度，为具身智能从实验室研发走向大规模产业落地奠定关键基础。

数据体系：驱动物理世界Scaling Law

星海图坚持构建真实场景具身数据引擎，公司开源的全球首个开放场景具身智能真机数据集 (GOD) ，重新定义高质量真机数据标准，发布一个月即登顶全球下载量首位，被开源社区广泛认可为2025年全球最高质量具身真机数据集，全球下载量已突破60万次。

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同时，沿着真实数据金字塔，星海图领先于行业布局涵盖UMI数据与人类第一视角（Egocentric）数据的无本体数据方案布局，构筑起稳固的具身智能数据金字塔。目前，星海图的数据体系已深度赋能英伟达EgoScale、蚂蚁灵波Lingbot-VLA等全球顶级具身大模型，成为行业不可或缺的底层基础设施。2026年，星海图将构建全球最大规模的真实场景具身数据集，以百万小时真实场景数据持续驱动具身基础模型进化。

产品矩阵：为智能而生，为落地而行

星海图以“智能定义本体”为核心，围绕轮式双臂、灵巧操作、全身运动控制三大方面持续迭代，已构建起从核心部件、整机平台到开发工具的完整产品体系，是行业内极少数能同时满足顶级科研与工业级工程需求的通用平台。作为具身智能硬件的标杆，R1系列已通过Physical Intelligence、斯坦福AI实验室、英伟达等全球顶尖开发者的检验，成为服务于全球顶尖模型的核心基座；同时也成为全球顶尖汽车主机厂和一线物流运营商的首选生产力平台。

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硬件之外，星海图自研的EDP具身智能开发平台实现了真实场景下从数据采集、标注到模型部署的全流程闭环。通过集成一站式后训练工具，EDP与具身基础模型、机器人本体深度协同，大幅降低了研发门槛，为开发者提供了一条从原型验证到规模化部署的高效路径。

商业落地：从开发者首选，迈向生产力标杆

开发者市场绝对领先：硬件+平台协同，稳居全球市占率第一。 在轮式双臂机器人领域，星海图已建立起绝对的领先优势。星海图累计服务超过150家全球顶尖具身智能开发者伙伴，通过“为智能定义的硬件平台+EDP模型开发平台”的深度结合，星海图已成为全球具身智能研发的通用底座。

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生产力市场规模放量：星海图聚焦搬运移动、抓拿放置、封装打包、织物叠放和设备串联五大核心垂类场景，目前已完成千台级订单跑通，并锁定了工业搬运、物流分拣、商业展示类行业领军企业深度合作。2026年，随着供应链与场景能力的全面成熟，星海图将正式开启万台级规模化放量，定义具身智能真实生产力的新高度。

生态布局：聚焦数据技术与下游应用场景

星海图秉持开放共赢的发展理念，围绕数据技术与应用场景持续布局生态建设。目前，公司已投资多家企业，均为具身智能行业最优秀的工程师和科学家团队，其中绝大部分为首轮投资，覆盖UMI、POV、全身外骨骼等多种数据采集方式及零售、物流、家庭多个核心应用场景。公司将持续赋能产业链上下游，以全要素数据与场景深度耦合，打造开放共赢的具身智能产业生态。

本轮资金将全面加码基础模型研发与全球生态布局，推动星海图真实数据路线的VLA和世界模型全面领先以及从“开发者首选”迈向“生产力标杆”的跨越式进化，加速具身智能在物理世界的规模化商业落地。

文章来源：亿邦动力

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FAQ回顾

星海图B轮融资的金额和主要用途是什么？

星海图近日完成近20亿元B轮融资，资金将主要用于基础模型研发和全球生态布局，推动其VLA模型和世界模型的技术领先，并加速具身智能的商业化落地。

星海图在具身智能领域有哪些核心技术？

星海图核心技术包括开创性的“快-慢双系统”VLA模型和全球最快的世界模型Fast-WAM，并开源了G0系列模型。其开源的GOD数据集是全球下载量超60万次的高质量真机数据集。

星海图的产品如何应用于商业场景？

星海图聚焦搬运移动、物流分拣等五大垂类场景，其R1系列硬件和EDP开发平台已服务超150家开发者，并已获得千台级订单，计划在2026年实现万台级规模化放量。

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