公司核心动态 - 星海图发布端到端双系统全身智能VLA模型G0，采用"慢思考、快执行"架构，叠加500小时高一致性动作数据和"三阶段学习训练"策略，实现23自由度全身控制[2][4] - G0模型评测数据在全身动作、长续任务、柔性操作、语言理解方面超越竞品π0，采用双系统异步运行机制（高层G0-VLM以2Hz处理逻辑推理，低层G0-VLA以15Hz执行动作）[4][6][7] - 公司同步构建全球首个开放场景高质量真机数据集Galaxea Open-World Dataset，并推出Real2Sim2Real引擎[2][13] 融资与估值 - 2025年完成5轮A系列融资，累计8轮融资超15亿元，估值达10亿美元[2][8] - 主要投资方包括美团龙珠、蚂蚁集团、今日资本、凯辉基金等，最新A4/A5轮融资超1亿美元[8] - 正在以10亿美元估值进行新一轮融资，投资机构涵盖IDG资本、高瓴创投、百度风投等头部VC[8][9] 技术架构与产品 - 采用"整机+智能"战略，全栈自研本体与大脑，产品体系包含预训练VLA模型、后训练工具链和开发者生态[11][13] - 已推出R1系列机器人（Pro/Lite版本）、3.98万元起A1机械臂、矢量控制底盘X1等硬件，全系列产品19.9万元起[13][15][18] - R1 Pro具备26自由度、3.5kg臂载能力，采用NVIDIA Jetson AGX Orin芯片（200TOPS算力）[18] 创始团队背景 - 核心团队由Waymo/Momenta前员工和清华教授组成，包括USC博士高继扬、MIT博士赵行、UC Berkeley博士许华哲等[11][12] - 许华哲为"UC Berkeley归国四子"之一，团队具备自动驾驶+高校双重背景，被视作行业顶级配置[11][22] 商业化进展 - 产品主要服务于斯坦福李飞飞团队等科研客户，已交付百余台轮式双臂机器人用于数据采集和模型训练[19] - 同构型本体出货量行业第一，但尚未实现ToB场景规模化应用，商用可持续性存疑[20][21] 行业趋势 - 双系统架构VLA模型成为主流技术路径，Figure AI等全球头部企业均采用类似架构[7] - 智平方等国内企业同期发布同类技术Alpha Brain，行业技术壁垒尚未形成[7][21] - 自动驾驶人才密集涌入具身智能领域，它石智航等新创企业5个月内获17亿元融资[21][22]

具身智能行业现状 - 通用具身智能和人形机器人处于"八仙过海"的探索阶段，技术路线尚未统一[7] - 行业存在多种技术路径分歧：全人形vs仿人形、操作价值vs运动能力、端到端模型vs分层模型[7] - 前沿科技投资面临选择困难，部分投资人转向机器人零部件领域[5] - 具身智能领域缺乏明确的技术与商业路线，创新呈现多元化特征[6] 星海图公司概况 - 公司近期获得高瓴创投、蚂蚁集团、米哈游超2亿元Pre-A轮融资[7] - 四位联创包括两位清华青年学者和两位产业界人士，形成能力互补团队[8][10] - 团队技术能力覆盖具身智能两大核心模块：智能操作能力和环境感知能力[9] - 公司成立后快速推进产品开发：2个月做出机械臂，半年完成机器人本体[11] 核心技术路线 - 坚持"一脑多形"理念，认为通用智能比物理形态更重要[13] - 开发仿人形机器人R1，采用无腿设计和夹爪而非灵巧手，基于当前AI能力边界[14][24] - 同时研发具身基础模型EFM和空间智能引擎RSR，形成技术组合[25] - 空间智能引擎已达到亚厘米级重建精度，使用消费级设备采集数据[35] 商业模式创新 - 采用同构遥操硬件系统，实现数据采集与商业价值双赢[32] - 通过"遥操拉动业务，业务拉动数据"形成商业闭环[36] - 已获得商业化客户，本体产品从立项到量产仅用半年[38] - 探索劳动力转移价值，降低数据采集成本[32] 技术发展展望 - 认为具身智能终局是"寒武纪式物种大爆发"，由通用大脑控制多种形态机器人[13] - 下一代空间智能模型将具备三维推理和生成能力[25] - 长期目标是实现端到端的具身大模型，当前采用分阶段整合策略[29][30] - 视觉对智能至关重要，是连接语言、知识和执行的关键桥梁[27][28] 团队管理理念 - 强调互补协作，CEO负责全盘决策，避免平均主义[16][19] - 学者与产业人才结合，保持技术前沿敏感度[19] - 创业窗口期判断基于大模型热潮带来的资源聚集效应[19] - 认知领先半个身位，通过数据壁垒和商业闭环保持优势[37][38]