具身智能賽道迎來重磅消息：通用具身大模型企業“原力靈機”近日完成新一輪融資，投資方陣容堪稱豪華，包括智譜、階躍星辰、商湯科技、阿里等大模型公司，同時華勤、上汽恒旭等產業資本持續加注。此次融資不僅標志著頭部企業對該領域的深度布局，更揭示了具身智能從技術探索向商業化落地的關鍵轉折。

值得關注的是，本輪融資中商湯與曠視科技這兩家昔日計算機視覺領域的競爭對手，首次在具身智能賽道實現“會師”。而阿里作為A+輪獨家領投方，與智譜、階躍星辰的集體入局，更讓國內四大模型廠商齊聚這一新興領域。行業觀察人士指出，當大模型競爭從語言交互轉向物理世界操作，具身智能已成為技術演進的必然方向。

伴隨資本注入，“原力靈機”同步推進戰略整合。公司通過股權并購方式，將物流機器人企業“Atomix”（原力聚合）納入麾下。這家脫胎于曠視科技的機器人企業，自2016年起便在智慧物流領域深耕，其托盤四向車產品銷量位居全球第二，累計服務優衣庫、蜜雪冰城、寧德時代等500余個項目，年營收接近十億元。此次合并被視為打通具身智能“數據-模型-場景”閉環的關鍵舉措。

當前具身智能行業正面臨核心挑戰：相比語言模型清晰的技術路徑，物理世界交互模型仍困于數據瓶頸。真實場景數據獲取成本高昂，而缺乏智能模型支撐的機器人又難以進入復雜環境采集數據，形成“數據死結”。業內普遍認為，本體硬件、智能模型與場景數據的整合將成為破局關鍵。

“Atomix”積累的全球化運營數據為此提供了突破口。其在超20個國家的500多個項目中產生的真實操作數據，將直接用于“原力靈機”模型訓練。作為技術底座，公司此前推出的通用具身大模型“DM0”已實現三類數據融合——將互聯網語義、智能駕駛物理規則與機器人實操數據混合訓練，形成跨硬件的通用操作能力。這種訓練方式使模型擺脫對特定硬件參數的依賴，可在不同構型機器人間遷移應用。

技術突破方面，“DM0”通過引入思維鏈推理機制，將大模型的空間認知能力延伸至物理操作。該模型僅用24億參數便實現亞毫米級精細操作，在長程連續任務中的成功率顯著提升。這種“小參數、強能力”的特性，有效解決了傳統模型數據單一、換機失效、參數臃腫等痛點。

行業格局正在加速重構。本周有消息稱，字節跳動正重金招募具身智能技術負責人，目標直指頭部創業公司核心團隊；海外明星企業Skild AI也完成對斑馬技術機器人業務的收購。從本體制造商到數據資產方，從模型研發者到場景運營商，產業鏈各環節的加速整合，標志著具身智能正式進入深水區競爭階段。