在具身智能赛道竞争日益激烈的当下，一家名为「原力灵机」的通用具身大模型公司引发行业关注。近日，硬氪独家获悉，该公司顺利完成新一轮融资，投资方阵容强大，不仅有智谱、阶跃星辰、商汤科技等大模型领域头部企业参与，华勤、上汽恒旭等产业投资方也持续加注，为「原力灵机」的发展注入强劲动力。
「原力灵机」的诞生颇具渊源，其于2025年3月由旷视科技联合创始人兼CTO唐文斌创立，核心创始团队均来自旷视科技。值得一提的是，此次融资中，商汤与旷视这两家曾经的竞争对手，在具身智能热潮中实现罕见“会师”。算上此前A +轮独家领投的阿里，国内四家大模型厂商齐聚具身智能赛道，此前智谱仅通过Z基金小范围涉足该领域，阶跃星辰更是几乎未在此领域出手，此次集体动作释放出重要信号：随着大模型竞争从Token向Action转移，具备物理世界交互能力的具身模型，已成为模型公司们竞相争夺的新高地。
伴随此次融资，唐文斌积极整合资源，着手整合机器人资产。硬氪了解到，「原力灵机」通过股权并购方式，与「Atomix」（原力聚合）物流机器人完成合并，旨在推动具身智能大规模落地并实现全球化扩张。「Atomix」业务可追溯至2016年，当时唐文斌在旷视科技内部主导智慧物流与机器人调度业务（河图系统），主推多形态物流机器人解决方案。2024年7月，因旷视业务调整，唐文斌将物流机器人业务剥离独立，成立「Atomix」。经过多年发展，「Atomix」成绩斐然，托盘四向车销量位居全球第二，累计服务项目超500个，客户涵盖优衣库、蜜雪冰城、宁德时代等知名企业，年营收近十亿。
当前，具身智能行业面临关键挑战。随着具身智能硬件供应链逐渐成熟，行业逼近关键节点——具身大脑的突破。与语言模型清晰的发展路径不同，具身智能模型在数据获取和训练范式上困难重重，难以找到低成本、海量且高质量的数据，整个行业处于摸索阶段。在此背景下，本体、大脑、数据的整合或将成为具身赛道新趋势。
一直以来，具身智能行业期望打造真正的数据飞轮，但实际情况是陷入“数据死结”：模型进化需要真实场景中的错误数据，然而没有优质模型支撑，机器人无法进入场景采集数据。有消息人士称，「原力灵机」与「Atomix」的合并，正是为了闭环模型与场景，打破这一数据困境。唐文斌曾提到，Picking（抓取）是具身智能时代的“原子任务”，如同Coding之于大模型，而「Atomix」就像一台持续运转的Picking数据发动机。
未来，「Atomix」在超20个国家、500多个项目中积累的真实数据，将成为「原力灵机」模型训练的重要资源；同时，「原力灵机」训练的具身智能模型，也将与「Atomix」现有机器人实现协同作业。这一构想并非空中楼阁，「原力灵机」此前已推出通用具身大模型“DM0”，为其奠定技术基础。
在数据层面，「原力灵机」完成业内首次“三类数据大融合”，将互联网语义、智能驾驶物理规则、机器人实操数据进行混合训练，提升数据规模与质量。这种跨域混合训练方式，使“DM0”摆脱对特定硬件参数的依赖，能从海量异构数据中抽象出通用物理规律，在不同构型的机器人本体间迁移，实现通用操作逻辑。
更关键的是，「原力灵机」将大模型的“思维链推理”延伸至物理空间，“DM0”仅用2.4B的小参数规模，就实现突破亚毫米级的精细操作，长程连续任务成功率大幅提升。通过一系列创新举措，“DM0”有效解决传统具身模型数据单一、换机即瘫、参数臃肿等问题。
此次合并与融资，使「原力灵机」成为中国具身智能行业强劲参与者，也推动行业进入新阶段——寻找具身模型的scaling law，这并非单纯堆砌机器人本体就能实现。近期，行业动态频繁，媒体披露字节跳动重金招募具身智能技术负责人，目标直指头部创业公司核心技术骨干；海外具身智能明星企业Skild AI也完成对Zebra（斑马技术）机器人自动化业务的并购。海内外巨头动作一致，表明本体制造商、数据资产方、模型研发者、场景运营方正加速聚拢，具身智能行业正式进入深水区。
