2024精选机器人劳动力榜单：鲸跃动力获千万投资，开箱即用方案解析

近日，机器人公司鲸跃动力宣布完成数千万元种子轮融资，本轮由星海图独家领投，深渡资本担任独家财务顾问。这家成立于2026年的企业，致力于构建“数据+模型+末端执行”的完整闭环，打造可订阅、可弹性扩展的“机器人劳动力”（Robo Labor），以替代高危、繁重、脏乱及高度重复的物理作业。

融资进展与投资方视角

本轮资金将重点投入团队建设、产品量产交付、专家技能研发及数据采集运营体系。领投方星海图阐释其投资逻辑时指出，具身智能竞争的下半场，决胜关键在于“数据效率×模型泛化×末端执行”的系统性整合能力。他们尤为认可鲸跃动力以数据流为主线、聚焦真实场景快速交付与迭代的策略，其团队在数据科学、模型构建与工程交付三方面的复合背景，构成了行业内的稀缺竞争力。

产品逻辑：围绕数据的场景化落地

鲸跃动力专注于企业级（To B）市场，提供软硬件一体解决方案。其产品哲学并非追求模型的无限复杂化，而是强调在真实数据、场景化模型与末端执行器之间建立高效闭环，以此驱动工程化快速交付与规模化部署。

这一路径与海外如Sunday、Generalist AI等公司的实践形成共振，后者已验证数据是规模化落地的首要原理，并最终收敛于“第一人称视角（Ego-centric）+通用操作接口（UMI）”的数据范式。鲸跃动力正沿此方向，构筑了自身的三层核心壁垒。

首先，是自研的高精度数据采集系统。该系统可实现亚毫米级位姿定位与亚毫秒级多源时间同步，全面覆盖视觉、力觉、位姿及环境交互信号，并在端侧完成实时场景理解分析，从源头确保数据质量与一致性。

其次，是构建了百万小时级的数据管线与“人类在环”机制。通过大规模真实作业数据覆盖复杂工况，同时引入Human-in-the-Loop（人类介入决策）范式，利用人工的即时纠偏能力，确保机器人在部署首日即达到可用状态，并在此基础上实现持续的性能进化。

最后，是自研的3D世界模型与专家技能库。基于高质量数据底座，构建高保真的物理认知引擎。这使得机器人不仅能完成物体识别，更能理解重力、摩擦、形变趋势与交互边界，实现从基础的“感知-执行”到高阶的“认知-预测-自适应”能力跨越。

△鲸跃动力的数据采集可视化，图源：企业提供

以物料搬运装卸（Material Handling）场景为例，其产品能无缝嵌入客户现有业务流程，实现室内外全场景自主移动、高精度定位搬运与柔性装卸等复合能力。目前，公司已与制造、物流等行业的数家头部企业达成合作，推动产品在多类复杂场景中落地验证。

团队：兼具前沿研发与量产落地经验

公司创始人兼CEO李广宇博士，毕业于美国南加州大学电子工程系。其职业履历横跨自动驾驶与具身智能两大领域：曾任职于滴滴、轻舟智航，主导构建了百万级规模的自动驾驶数据闭环与仿真系统；后担任北京人形机器人创新中心具身数据与灵巧操作负责人，从零到一搭建团队，主导了多个标杆性数据集与智能体项目。

△鲸跃动力创始人兼CEO李广宇博士，图源：企业提供

核心团队覆盖数据、模型、硬件、软件及全球化商务全链条，成员来自极智嘉、新石器、理想、小米等头部企业，并拥有RoboMaster等顶级赛事冠军背景。团队不仅具备深厚的技术积淀，更拥有从前沿算法研发到万台级量产、百万级数据交付的完整落地能力，以及丰富的海外研发与本地化部署经验。

Founder思考：行业洞察与公司定位

谈及商业落地，观点清晰而务实：在严苛的To B市场，仅凭一台能运行甚至单位经济模型（UE）为正的机器人远远不够。企业必须成为细分领域的最优解，才能赢得长期竞争。这要求产品必须深度解构现有工作流，严丝合缝地嵌入业务链条，在最消耗人力、投资回报最显性的环节精准切入。

当前，行业竞争壁垒正从单点算法突破转向系统能力整合。未来的胜出者，将是那些能以极低数据成本实现操作能力泛化，并用最高密度占领核心场景的“场景型机器人公司”。随着硬件供应链成熟、数据基础设施规模化以及AI大模型与智能体（Agent）能力爆发，机器人公司正从传统的“项目制定制集成”模式，向“标准化产品公司”模式演进。

关于公司生态位，鲸跃动力将自身定位在“数据+应用”层。他们正在构建一个生态友好的通用技能平台，专注于数据驱动、闭环迭代与落地部署。其终极愿景是，客户在接入硬件、打通系统与传感器后，能够像调用云服务一样，直接调用机器人技能来解决具体生产需求，让物理劳动力如同云算力一般便捷、可度量、可扩展。

封面来源｜企业提供