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前言：

生命起源于海洋，當AI的觸角從陸地延伸至深海，那些人類干不了、干不好、干不起的「苦活累活」，正在醞釀一場效率革命。

通用具身智能的規模化商業落地，也將率先在深藍水域找到答案。

作者| 方文三

圖片來源 | 網絡

10億A輪背后，資本買的是水下作業的確定性

具身智能正在從陸地延伸到海洋，近日世航智能完成超10億元的A輪融資，落在海洋機器人賽道，創下全球該領域單輪融資規模的最高紀錄。

新投資方包括上河動量基金、Vertex Growth、中信集團旗下農業產業基金、譽尊資本、大洋電機等，金沙江創投、祥峰中國、華映資本、長石資本等老股東繼續追投。

這類確定性，來自三層需求疊加。

①存量運維：全球商船、港口、海洋工程設施數量龐大，船體清洗、巡檢、維護、安保長期存在。

國際海事組織明確指出，船體生物污損會增加船舶阻力，影響燃油成本和空氣污染物、溫室氣體排放，生物污損管理有助于提升能效。

②增量建設：海上風電、海上光伏、海洋牧場、深海勘探都在擴大海洋工程的邊界。

自然資源部數據顯示，2025年我國海洋生產總值達到110180億元，同比增長5.5%，占國內生產總值比重為7.9%。

其中海洋工程裝備制造業增加值同比增長10.2%，海上風電新增并網容量同比增長超60%。

海洋經濟的規模越大，水下巡檢、施工、運維、應急的剛性需求越強。

③數據空白：NOAA公開資料顯示，截至2026年4月，全球海底只有28.7%使用現代高分辨率技術完成測繪，深海海底被人類「看見」的比例低于0.001%。

這意味著，海洋不是一個已經被充分數字化的空間，它仍是地球上最大的未充分感知場。

誰能持續下海作業，誰就有機會積累別人拿不到的數據。

這三層需求疊在一起，解釋了為什么資本愿意給海洋機器人更高估值：它既有硬科技稀缺性，也有可收費場景，還可能沉淀長期數據壁壘。

「滄穹」大模型的意義，在于把AI放進動作鏈條

世航智能發布的「滄穹 CEORION」，其差異在于它面向海洋作業機器人，把模型能力直接壓進巡檢、檢測、清洗、抓取、切割、焊接、勘探、搜救、應急等真實動作場景。

過去很多海洋智能化系統解決的是看海況、看航線、看目標，計算路徑、風險、能耗，滄穹要解決的是「看懂之后怎么動」，從海洋信息智能，走向海洋具身智能。

滄穹CEORION采用統一端到端架構，將環境感知、任務理解和動作生成集成到同一個模型中，結合真實作業數據與仿真數據訓練，并基于百萬小時級商業作業數據構建海洋世界模型。

它采用統一的端到端架構，將環境感知、任務理解和動作生成集成在同一個模型中，而非傳統方案中多個子系統拼接的模式。

這種架構設計，讓機器人能夠直接從原始傳感器數據輸出控制指令，中間延遲大幅降低。

在仿真測試中的任務成功率超過90%，精細控制定位抓取成功率超過90%，面對未見過的海域、水質、光照和不同機器人平臺，零樣本適應能力超過70%。

內置物理推理模塊可在動作執行前預判風險，將碰撞事故率降低80%。

海洋機器人的壁壘，不在下水那一刻，而在每一次真實作業之后能否繼續變聰明。

海洋機器人數據與互聯網數據完全不同，水下第一視角作業數據極其稀缺。

世航智能披露的百萬小時級商業作業數據，使它具備了訓練海洋世界模型的基礎。

這里的「商業作業」四個字很重要，它意味著數據來自真實客戶、真實海況、真實任務，而不是封閉水池或演示場景。

真實任務中的光線、渾濁度、洋流、目標物表面狀態、附著物厚度、設備磨損、操作誤差，會不斷構成模型的學習樣本。

世航智能公開披露的技術體系，正是圍繞這個方向展開。

動力、控制、傳感、導航、密封、布放回收六大核心系統全棧自研，機器人具備0米至10000米全海深、全自由度作業能力，支持自主導航、多機器人協同等功能，并已在船舶清洗、水下安保、海洋風電、海洋牧場、海底巡檢等場景應用。

誰擁有真實海況下的作業數據，誰才有機會把模型訓練成生產力。

深海新經濟成型，單點作業→全場景智能

市場空間的想象力還在不斷打開，據Fortune Business Insights數據，2025年全球水下機器人市場規模為58.2億美元，預計2034年將達到196.6億美元，年復合增長率14.49%。

而中國市場增速更為迅猛，智研咨詢數據顯示，2025年國內水下機器人市場規模達146億元，2020至2024年復合增長率高達24.14%。

這背后是海上風電、海洋光伏、深遠海養殖、海底管線運維等多個百億級場景的集中爆發。

海洋機器人正在從單一船舶清洗，走向更廣闊的水下作業市場。

海洋光伏、海上風電、海洋牧場、海底管線、水下安保、應急救援、深海科考等場景，都具備作業難度高、人力替代強、付費能力足的共同特征。

世航智能今年1月服務中核集團田灣光伏站，4月入選新加坡海事局水下船體檢測與清洗計劃，說明商業化邊界已開始外擴。

隨著大模型能力提升，機器人也將從清洗、巡檢，進入切割、焊接、裝配等復雜運維環節。

技術端的競爭正在轉向全棧深耕，世航智能圍繞動力、控制、傳感、導航、密封、布放回收六大核心系統實現自研，并以「盤古」萬小時磁耦合推進器切入壽命與可靠性痛點。

全棧投入周期長、成本高，一旦跑通，硬件與算法便能形成深度協同，構筑更厚的技術護城河。

海洋機器人正從分散試水走向生態協同，「芯片—算法—本體—運維—數據」鏈條逐漸成形。

摩爾線程、昆侖芯提供算力底座，世航智能輸出整機與大模型系統，大洋電機等企業支撐關鍵部件，下游航運與能源企業釋放應用場景。

成本下降與迭代提速，將推動行業告別小眾硬核狀態。

政策層面的持續發力為國產化替代按下了加速鍵，「十四五」規劃明確將深海作業機器人、智能潛航器列為海洋高端裝備重點發展方向，設定2025年關鍵零部件國產化率超70%的目標。

2025年發布的《海洋強國建設三年行動方案》配套28.6億元專項資金，其中近半數定向用于水下機器人核心部件攻關與示范應用補貼。

山東、海南、廣東等沿海省份相繼設立產業基金，推動產學研協同落地。

全球格局也在松動，歐美企業長期占據高端市場，中國企業憑借工程效率、成本優勢和具身大模型路線加速追趕。

伴隨「一帶一路」沿線港口建設和海洋能源開發升溫，中國海洋機器人有望在國際市場、技術標準與產業話語權上取得更主動的位置。

通用具身智能的規模化落地，海洋將先于陸地

場景碎片化、制造成本高、通用能力不足、安全合規風險等問題，讓人形機器人的大規模商用依然停留在預期層面。

而海洋賽道的進展，正在刷新行業對具身智能落地路徑的認知。

生命起源于海洋，通用具身智能的規模化商業落地，也將率先在深藍水域找到答案。

海洋場景的剛需屬性更強，商業化驗證路徑更短。

人形機器人試圖替代的是人類在生活與工業中的泛化勞動，場景分散且需求彈性大。

而海洋機器人直接替代的是高危、高成本、高門檻的水下人力作業，需求剛性且價值可量化。

海洋環境的規則性更強，更適合具身智能迭代進化。

陸地環境復雜多變，行人、車輛、障礙物無規律出現，對機器人的通用決策能力要求極高。

而水下環境雖然感知條件差，但作業場景相對封閉，任務流程標準化程度高，模型的決策邊界更清晰。

同時，海洋作業的容錯空間相對可控，機器人在水下執行任務時，不會像陸地自動駕駛那樣面臨嚴峻的生命安全倫理壓力，技術落地的合規成本更低。

「數據飛輪」在海洋場景更容易形成閉環，具身智能的核心競爭力來自數據，而數據只能在真實作業中積累。

人形機器人由于落地場景分散，單一場景的數據量有限，很難形成規模化的數據積累。

而海洋機器人一旦進入某個垂直場景，就可以通過持續作業源源不斷地產生數據，反向迭代模型能力，模型能力提升又能拓展更多場景，形成正向循環。

結尾：

AI產業不再只盯著屏幕、工廠和城市道路，下一輪硬科技競爭的一部分，正在下潛到深藍之中。

海洋機器人能否成為具身智能最早規模化賺錢的分支，還需要時間驗證。

部分資料參考：36 氪：《海洋具身智能公司「世航智能」拿下創紀錄10億融資，朱嘯虎押注》，文匯報：《海洋機器人賽道全球最大融資誕生！世航智能機器人在萬米深海可探囊取物》，中國基金報：《朱嘯虎連續出手，海洋機器人公司世航智能完成超10億元融資》，網易科技：《滄穹 CEORION “下海”，大模型干起了“體力活”》

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