具身智能大讲堂获悉，近日通用具身智能机器人公司无界动力（北京）技术研发有限公司已完成超2亿美元天使轮融资，由京东关联基金、C资本、弘毅投资、盛宇投资、丰源投资等联合投资，线性资本、红杉中国、华业天成、雅瑞资本等老股东跟投。

 

2026年上半年以来，该无界动力累计股权融资已达数亿美元。一家成立仅一年多、尚未大规模交付产品的企业，为何能连续吸引顶级资本密集注资？

PART 01

订单真正在跑，还是只是纸上谈兵？

无界动力已签署总额近1亿美元的全球订单，其中与远景科技签署超5亿人民币全球市场订单，覆盖欧洲、亚洲等多个国家地区，涉及风光储业务智能化升级及AIDC（AI数据中心）协同场景。K15机器人已进入远景作业场景，并进入批量投产阶段。

 

另一批订单来自ZF LIFETEC（采埃孚旗下）、欧摩威集团（大陆集团子集团）以及一家国际连锁咖啡品牌。公司与上述企业达成战略合作，机器人已进入真实产线进化迭代，并在开放场景中推进空间智能与长程推理的泛化技术验证。

技术层面，无界动力采用“隐空间世界模型+强化学习”架构，自研具身通用大脑MWA™，区别于主流VLA（视觉-语言-动作）范式；硬件方面，K15搭载自研1200TOPS（INT8）国产计算平台。

 

订单主体均为具备真实产线部署能力的企业，对机器人可靠性、环境适应性与操作精度有明确验收标准。这些合作非演示性合作，而是客户为解决实际问题、降低运维成本而引入的增量工具。2026年下半年，K15将启动全球交付。

PART 02

为什么选择绕过主流VLA范式？

无界动力的技术路线明确避开主流VLA（视觉-语言-动作）范式，采用“隐空间世界模型+强化学习”架构，自研具身通用大脑MWA™。该选择并非理论偏好，而是源于工业现场的实际反馈。

 

MWA™在隐空间完成多模态信息的统一表征、训练与推理闭环，规避了语言与动作跨表征映射导致的信息衰减与特征割裂。其架构摒弃传统世界模型冗余的像素级预测，以轻量化算法实现物理世界认知与未来状态预测；强化学习则通过与动态环境的自主交互持续优化决策策略，二者深度耦合形成闭环协同。

算力层面，MWA™将预测目标压缩为状态向量，可在K15搭载的1200TOPS（INT8）国产计算平台上实现全栈实时推理。该架构不是否定语言能力，而是将其置于任务调度层，而非底层认知通路。

PART 03

团队背景真能支撑起“通用”这个目标？

创始团队体现清晰的落地导向，张玉峰曾任地平线副总裁及智能汽车事业部总裁，带领团队实现中国自主品牌乘用车辅助驾驶市场份额第一。

 

夏中谱为国内世界模型与强化学习早期研究者，曾任理想汽车智驾端到端技术负责人，主导国内首个端到端方案量产落地，并在百度从零搭建Apollo预测框架。

 

许闻达为CMU机器人学博士，联合创办Ottomatika并实现全球首个自动驾驶网约车商业化运营，后任卡尔动力副总裁及首席算法架构师。

三人分别覆盖产品定义、底层模型与本体控制，构成“芯片-算法-系统-商业化”闭环。夏中谱的经验尤为关键，体现于将端到端训练框架落地至车规级硬件平台的能力。

PART 04

资本重仓，到底是在赌什么？

本轮投资中产业资本占比显著提升：远景既是战略投资方，也是最大客户；京东关联基金参与融资；C资本、弘毅投资等关注制造业智能化升级路径。

资本共识趋于明确：具身智能的终局不是专用机器人，而是可进化的物理世界操作基础设施；其价值在于能否作为标准模块嵌入现有工业流程，持续吸收反馈、自主优化，并在跨场景间迁移能力。

无界动力半年内获头部财务与战略资本持续下注，反映产业界对“能跑通闭环”团队的务实认可。