00后具身“小天才”，幾乎成了當(dāng)下創(chuàng)投圈最炙手可熱的存在——幾家由00后主導(dǎo)的具身公司最近密集完成多輪融資。

逆矩陣科技宣布完成超千萬美元首輪融資，由高瓴創(chuàng)投與北大系基金燕緣創(chuàng)投聯(lián)合投資；OriginFlow連續(xù)完成天使輪、戰(zhàn)略輪、Pre-A1輪融資，累計(jì)融資金額超過5億元，藍(lán)馳創(chuàng)投、綠洲資本、58戰(zhàn)投、Monolith礪思資本、元禾璞華等機(jī)構(gòu)密集押注。

幾乎同一時(shí)間，RoboParty蘿博派對(duì)、LiberAI也相繼完成融資。前者完成數(shù)千萬美元天使+輪融資，由順為資本領(lǐng)投，小米戰(zhàn)投追加投資；LiberAI則拿下近5億元天使+輪融資，背后站著紅杉中國、真格基金、美團(tuán)龍珠、順為資本等頭部機(jī)構(gòu)。

靈初智能更早一些。4月，公司完成新一輪融資，由國投先導(dǎo)、京西瑞瓴投資；一個(gè)月前，剛剛宣布完成總額20億元的天使輪及Pre-A輪融資，上海國資背景的徐匯資本領(lǐng)投，多家老股東超額跟投。

據(jù)我們了解，其中一家具身公司已于近期完成了新一輪陣容豪華的融資。

過去一年，我寫過幾篇關(guān)于00后在創(chuàng)投圈的故事，比如AI小天才、00后投資人。科技圈總是追逐年輕人和新浪潮，但浪潮的更迭速度還是有點(diǎn)太快了。一年前，具身賽道的主角還不是這批年輕人。無論是做本體、大腦，還是核心零部件，活躍一線的多數(shù)是80和90創(chuàng)業(yè)者：有人是高校學(xué)者下場創(chuàng)業(yè)，有人長期深耕工業(yè)量產(chǎn)體系，也有人在機(jī)器人行業(yè)摸爬滾打多年后，終于等來了技術(shù)窗口。

今年，資本開始把聚光燈打向更年輕的一代。

一些投資人相信，這是屬于“具身Native”的時(shí)代機(jī)遇。相比上一代機(jī)器人創(chuàng)業(yè)者，00后最大的特點(diǎn)是，他們幾乎天然成長于AI語境之中，對(duì)大模型、世界模型、多模態(tài)交互的理解更加直覺化，也更容易接受“機(jī)器人先有智能、再補(bǔ)工程”的路徑。

一位年輕的創(chuàng)業(yè)者就曾對(duì)我們說，大語言模型那一波自己沒趕上，具身的第一波也錯(cuò)過了，世界模型、端到端控制和機(jī)器人智能化的爆發(fā)，讓他們第一次真正站到了牌桌中央。他不確定未來是否還會(huì)有這樣的機(jī)會(huì)。

換一個(gè)角度看，資本也并不是突然開始“偏愛年輕人”，而是一級(jí)市場正在進(jìn)入一個(gè)“好項(xiàng)目稀缺”的階段。當(dāng)真正有想象力、又足夠稀缺的項(xiàng)目越來越少時(shí)，機(jī)構(gòu)之間的競爭就會(huì)迅速從“挑項(xiàng)目”變成“搶創(chuàng)始人”。

沒有小天才的時(shí)代，只有時(shí)代的小天才。

上午聊完，下午發(fā)TS

相比整個(gè)具身智能賽道動(dòng)輒上百家公司的熱鬧，真正意義上的“具身小天才”創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，從數(shù)量看倒也不是很多。

據(jù)我們了解，如果把范圍限定在00后主導(dǎo)、且已經(jīng)獲得頭部機(jī)構(gòu)密集下注的項(xiàng)目，目前市場上的標(biāo)的主要集中在幾家公司：淵澈太初（OriginFlow）、LiberAI、蘿博派對(duì)、逆矩陣科技，以及靈初智能。

這些項(xiàng)目幾乎從誕生開始，就被頭部資本圍獵，而且在極短時(shí)間內(nèi)就完成融資。

淵澈太初成立于2025年8月，由00后清華大學(xué)博士生秦深濤創(chuàng)立，成立不到一年內(nèi)累計(jì)融資總額已突破5億元人民幣。這家公司幾乎以“連環(huán)融資”的節(jié)奏迅速完成多輪融資。天使輪由藍(lán)馳創(chuàng)投、綠洲資本聯(lián)合領(lǐng)投；隨后戰(zhàn)略輪引入58戰(zhàn)投、普華資本、水木清華種子校友基金等產(chǎn)業(yè)與校友系資本；到了Pre-A1輪，Monolith礪思資本獨(dú)家領(lǐng)投，元禾璞華、元禾原點(diǎn)、國方創(chuàng)投等機(jī)構(gòu)繼續(xù)跟進(jìn)。

有投資人回憶，第一次接觸OriginFlow淵澈太初時(shí)，上午聊完，中午便直接安排合伙人會(huì)面，下午機(jī)構(gòu)內(nèi)部即完成決策，并迅速發(fā)出TS（投資意向書）。

LiberAI與蘿博派對(duì)身上差不多也是如此。

LiberAI成立于2025年，至今已連續(xù)完成種子輪、天使輪、天使+輪融資，累計(jì)融資金額接近5億元，由真格基金、紅杉中國、美團(tuán)龍珠、順為資本等頭部機(jī)構(gòu)聯(lián)合押注。

蘿博派對(duì)則在不到兩個(gè)月時(shí)間里連續(xù)完成多輪融資。2025年11月，公司完成近千萬美元種子輪融資，由小米戰(zhàn)投、經(jīng)緯創(chuàng)投領(lǐng)投；一個(gè)月后又迅速完成種子+輪融資，投資方進(jìn)一步擴(kuò)展至國香資本、華映資本、BV百度風(fēng)投等機(jī)構(gòu)。隨后，其數(shù)千萬美元天使+輪融資又由順為資本領(lǐng)投，小米戰(zhàn)投繼續(xù)追加。

蘿博派對(duì)創(chuàng)始人兼CEO黃一，是目前人形機(jī)器人行業(yè)里最年輕的創(chuàng)業(yè)者之一。2023年進(jìn)入哈爾濱工業(yè)大學(xué)后，他在本科階段便開發(fā)出雙足人形機(jī)器人AlexBot系列，并實(shí)現(xiàn)全棧開源。相關(guān)項(xiàng)目已被十余家企業(yè)與高校復(fù)刻應(yīng)用，其團(tuán)隊(duì)GitHub累計(jì)獲得超過4000個(gè)Star，文檔瀏覽量超過20萬。2025年3月，黃一提前一年本科畢業(yè)并創(chuàng)立蘿博派對(duì)，方向聚焦于全棧開源雙足人形機(jī)器人。

逆矩陣科技在今年3月完成超千萬美元首輪融資，由高瓴創(chuàng)投與北大系基金燕緣創(chuàng)投聯(lián)合投資。也是在3月，靈初智能首次對(duì)外披露過往融資進(jìn)展，先后完成天使輪及 Pre-A 輪融資，累計(jì)金額共計(jì)20億元。天使輪投資方包含國開金融等“國家隊(duì)”及智元機(jī)器人等，Pre-A輪則由徐匯資本等地方國資及市場化基金領(lǐng)投。4月，對(duì)外披露完成A輪融資，由國投先導(dǎo)與京西瑞瓴聯(lián)合投資。

師出名門

仔細(xì)觀察會(huì)發(fā)現(xiàn)，這些所謂“具身小天才”，其實(shí)大多并非橫空出世，而且?guī)缀醵肌皫煶雒T”，跟過機(jī)器人領(lǐng)域的大牛博導(dǎo)、教授。

淵澈太初創(chuàng)始人兼CEO秦深濤師從清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院李院士；本科則畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)器人方向，師從鄧宗全院士。

LiberAI創(chuàng)始人劉松銘師從清華大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜抑燔姡l(fā)表過多篇頂會(huì)論文；聯(lián)合創(chuàng)始人林凡淇則師從清華大學(xué)清華大學(xué)交叉信息學(xué)院助理教授、千尋智能聯(lián)合創(chuàng)始人高陽。

逆矩陣的兩位核心創(chuàng)始人吉嘉銘與陳博遠(yuǎn)，分別出生于1998年與2004年，來自北京大學(xué)智能學(xué)院、人工智能研究院與元培學(xué)院。其中吉嘉銘師從北大人工智能研究院助理教授楊耀東，而楊耀東的另一位學(xué)生陳培源，正是靈初智能聯(lián)合創(chuàng)始人之一。后者曾在斯坦福大學(xué)訪問期間，師從Karen Liu與李飛飛教授，并率先實(shí)現(xiàn)利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)在真實(shí)世界中同時(shí)控制雙臂、雙手完成多技能操作。

不同于其他幾家“學(xué)生團(tuán)隊(duì)”，靈初智能是典型的“行業(yè)老炮+青年天才”組合。創(chuàng)始人王啟斌在手機(jī)、智能音箱、機(jī)器人領(lǐng)域已有近20年產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，多次完成產(chǎn)品從0到1再到全球化量產(chǎn)的閉環(huán)。而陳培源為代表的年輕技術(shù)團(tuán)隊(duì)則負(fù)責(zé)前沿算法與技術(shù)突破。

在北大系基金燕緣創(chuàng)投總經(jīng)理、管理合伙人李軍看來，這恰恰是目前具身智能領(lǐng)域相對(duì)理想的組織結(jié)構(gòu)：年輕人負(fù)責(zé)創(chuàng)新與技術(shù)探索，成熟產(chǎn)業(yè)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)組織管理、供應(yīng)鏈與商業(yè)化落地，兩者結(jié)合，才能真正把實(shí)驗(yàn)室里的技術(shù)推向現(xiàn)實(shí)場景。

過去幾年，李軍投資過不少北大系具身智能與世界模型項(xiàng)目，包括銀河通用、靈初智能、逆矩陣、智在無界、前沿匯創(chuàng)等。他認(rèn)為，目前大家看到的許多不錯(cuò)的明星項(xiàng)目其實(shí)是事后被標(biāo)簽化定義的，是否能創(chuàng)業(yè)成功與團(tuán)隊(duì)年輕與否沒有必然的聯(lián)系，年齡本身也是一個(gè)“標(biāo)簽”。

除了技術(shù)以外，真正重要的是創(chuàng)始人是否具備創(chuàng)業(yè)的決心和獨(dú)特的創(chuàng)業(yè)氣質(zhì)，所有的事情都會(huì)回到“人”身上。“如果具備這種氣質(zhì)，無論是年輕人還是中年人我們都會(huì)堅(jiān)定投資。我們投資的項(xiàng)目中創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)里70、80、90和00后都有，既有行業(yè)連續(xù)創(chuàng)業(yè)者也有北大年度人物學(xué)生代表。 ”這是李軍的看法。

“幾個(gè)天才+一個(gè)團(tuán)隊(duì)”，做出世界模型

比起產(chǎn)業(yè)型創(chuàng)業(yè)者的商業(yè)化能力，技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)無疑是年輕創(chuàng)業(yè)者最大的優(yōu)勢。在具身智能技術(shù)路線尚未收斂的階段，年輕人沒有理由不把握這樣的機(jī)會(huì)。

過去一年，無論國內(nèi)還是海外，具身智能最主流的融資敘事幾乎都圍繞VLA展開。它的核心邏輯，是讓機(jī)器人像大模型理解語言一樣，同時(shí)理解視覺信息，并直接輸出動(dòng)作。很多公司希望通過“大模型+機(jī)器人”的方式，構(gòu)建機(jī)器人的通用行動(dòng)能力。

相比上一階段依賴VLA進(jìn)行端到端動(dòng)作生成，今年行業(yè)里被討論最多的“具身2.0”概念則更強(qiáng)調(diào)Physical AI（物理AI）與世界模型（World Model）。從業(yè)務(wù)方向來看，這批“具身小天才”的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，大多也集中在這一層。

相比直接做終端機(jī)器人產(chǎn)品，他們更多聚焦于具身智能底層能力建設(shè)，包括物理世界模型、機(jī)器人數(shù)據(jù)采集、強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)、操作數(shù)據(jù)閉環(huán)，以及世界模型相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施。

Sue是某頭部美元基金的投資人，也是一位00后投資人。她對(duì)這一波具身智能創(chuàng)業(yè)者的判斷，和很多傳統(tǒng)VC不太一樣。在她看來，這一輪真正有突破性的東西，未必來自那些最懂產(chǎn)業(yè)的人，反而可能來自最年輕、最前沿的一批researcher。

機(jī)器人行業(yè)現(xiàn)在其實(shí)出現(xiàn)了“兩代創(chuàng)業(yè)者”。第一代是傳統(tǒng)robotics背景出來的人，比如做運(yùn)控、做硬件、做自動(dòng)化、做機(jī)器人本體的人，他們經(jīng)歷過機(jī)器人行業(yè)過去十年的積累，有產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，也有工程經(jīng)驗(yàn)，會(huì)天然沿用過去的數(shù)據(jù)管線、工程范式、交付邏輯，但未必愿意重新定義機(jī)器人本身。

“量產(chǎn)不是最大的結(jié)果。真正的大結(jié)果，是誰能定義下一代機(jī)器人范式。”Sue認(rèn)為，現(xiàn)在機(jī)器人行業(yè)有一個(gè)問題，第一波公司雖然融了很多錢，但很多時(shí)候“沒有技術(shù)突破的能力”。

他們太容易沿著舊范式往下做，更多是在follow過去的技術(shù)路線。“成熟創(chuàng)業(yè)者會(huì)下意識(shí)把未知問題變成已知問題。”她說，經(jīng)驗(yàn)當(dāng)然有價(jià)值，但經(jīng)驗(yàn)也會(huì)形成慣性。尤其是在技術(shù)代際差異特別大的時(shí)候，舊經(jīng)驗(yàn)甚至可能變成束縛。而真正試圖打破范式的人，很多反而是一線研究員。

Sue篩選人的方式也很“research導(dǎo)向”，她長期關(guān)注頂會(huì)、best paper里的核心工作是誰做的。“我不太看好先把本體做好，再做算法。”她認(rèn)為，具身行業(yè)尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。不同廠商的構(gòu)型、硬件、自由度都完全不同。在這種情況下，如果算法還沒定型，本體其實(shí)也很難真正定型。在她看來，應(yīng)該先有數(shù)據(jù)、模型、世界理解，再反推本體設(shè)計(jì)。

“小天才”們大多來自這些一線研究員，他們很多是AI、CV或者機(jī)器學(xué)習(xí)背景的人，思考的是觸覺數(shù)據(jù)怎么編碼、力覺數(shù)據(jù)怎么進(jìn)入模型、機(jī)器人怎么形成世界理解。

AI時(shí)代經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)“一篇論文改變整個(gè)行業(yè)”的情況，未來機(jī)器人領(lǐng)域也可能出現(xiàn)“幾個(gè)天才+一個(gè)團(tuán)隊(duì)”做出通用世界模型的情況。

時(shí)代的小天才

“新時(shí)代一定會(huì)有新物種，新物種就會(huì)有新的人。一代人有一代人的機(jī)遇和使命，命運(yùn)的推背感和時(shí)代共振會(huì)成就一批年輕創(chuàng)業(yè)者。”李軍認(rèn)為，這是當(dāng)下Z世代受到VC追捧的原因之一。

“是不是很多投資人其實(shí)看不懂技術(shù)，只能看人？”李軍沒有回避。他承認(rèn)，市場非理性情緒肯定存在，“害怕錯(cuò)過”的擔(dān)憂在當(dāng)下彌漫，但由于目前具身智能和世界模型的底層技術(shù)還在發(fā)展并未收斂，要求大家把技術(shù)完全看明白是一種奢侈，即使是“頂級(jí)科學(xué)家也很難做到一眼看穿終局”。

所以很多時(shí)候，除了技術(shù)以外投資機(jī)構(gòu)能抓住的，反而是創(chuàng)始人身上的一些特質(zhì)，比如學(xué)習(xí)能力、認(rèn)知迭代能力、組織能力等，以及一種很難言說的獨(dú)特創(chuàng)業(yè)氣質(zhì)。這個(gè)世界沒有兩片“完全一樣的樹葉”。投資本身就是投資人內(nèi)心世界的映射。

這其實(shí)揭示了現(xiàn)在一級(jí)市場一個(gè)很微妙的現(xiàn)實(shí)。很多時(shí)候，機(jī)構(gòu)押注的不是已經(jīng)驗(yàn)證的商業(yè)模式，而是一個(gè)創(chuàng)始人未來進(jìn)化成什么樣的可能性。尤其是在具身智能和世界模型這種坡又長雪又厚的長期賽道里，技術(shù)路線本來就在不斷變化，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)重要的是能否和北大這樣的頂級(jí)高校科創(chuàng)策源地綁定，做到持續(xù)升級(jí)迭代技術(shù)以及創(chuàng)始人本身有沒有持續(xù)進(jìn)化和自我糾錯(cuò)的能力。

換個(gè)角度看，資本也并不是突然開始“偏愛年輕人”，而是一級(jí)市場正在進(jìn)入一個(gè)“好項(xiàng)目稀缺”的階段。當(dāng)真正有想象力、又足夠稀缺的項(xiàng)目越來越少時(shí)，機(jī)構(gòu)之間的競爭就會(huì)迅速從“挑項(xiàng)目”變成“搶創(chuàng)始人”。過去互聯(lián)網(wǎng)、新消費(fèi)、SaaS時(shí)代，其實(shí)都出現(xiàn)過類似現(xiàn)象，只不過這一輪，被推到臺(tái)前的恰好是一群年輕的技術(shù)創(chuàng)業(yè)者。

“VC討好年輕人”甚至不是原因，而是結(jié)果。一位投資人半開玩笑地跟我說：“拼不過別人的資源、品牌和關(guān)系時(shí)，那就只能提供情緒價(jià)值。”于是，陪聊、捧場、搶份額、快速?zèng)Q策，逐漸成了一級(jí)市場競爭的一部分。

所以，這場關(guān)于“具身小天才”的熱潮，或許本身就帶著兩面性。它既是新技術(shù)周期對(duì)年輕人的獎(jiǎng)賞，也折射出當(dāng)下一級(jí)市場對(duì)稀缺項(xiàng)目的焦慮。

年輕創(chuàng)業(yè)者的敘事也并非完全是浪漫的技術(shù)理想主義。李軍特別愿意相信和看到年輕創(chuàng)業(yè)者在物理AI領(lǐng)域去創(chuàng)造和定義一種原生態(tài)的基礎(chǔ)模型架構(gòu)，同時(shí)又具備任務(wù)拆解和工程化場景落地能力。他反復(fù)強(qiáng)調(diào)一句話：“既要仰望星空，又要腳踏實(shí)地。”

在他看來，這一輪具身智能和世界模型投資，本質(zhì)上是在投資一種“未來的可能性”。正因?yàn)樾袠I(yè)格局還未定，技術(shù)還未完全收斂，商業(yè)化空間也還未真正完全打開，所以有些項(xiàng)目的估值不能簡單用收入、利潤、訂單去衡量。VC真正押注的，是這些年輕團(tuán)隊(duì)未來有沒有機(jī)會(huì)成長為新一代平臺(tái)型頭部公司。

也正因如此，現(xiàn)在的一級(jí)市場會(huì)愿意給具身智能和世界模型這些方向非常高的估值溢價(jià)。如果未來真能成為千億級(jí)公司，那當(dāng)下的估值未必貴，但問題是只有極少數(shù)企業(yè)能最后還依舊站在光里，一切都看投資人的眼光和創(chuàng)業(yè)者的命運(yùn)是否能完美重合。