估值突破百亿，跨维智能考虑赴港IPO

2026-07-3010000具身智能

百亿估值的成色最终要靠技术、商业化和落地数据来验证。

一个月前，跨维智能完成10亿元B轮融资，投后估值突破百亿，成为赛道新晋百亿独角兽之一。

7月28日，彭博社报道其正考虑在香港进行首次公开募股（IPO），冲刺“具身引擎第一股”。但当前上市计划仍处于前期沟通阶段，发行估值、上市时间表等核心细节尚未最终敲定。

从B轮官宣到IPO传闻，只隔了28天，这是赛道热度的一个注脚。

据IT桔子等平台数据，具身智能上半年全赛道融资935亿元，同比翻5倍；截至目前，港交所排队上市的机器人相关企业多达46家。上市竞速已然白热化。

但速度与热度之下，百亿估值的成色最终要靠技术、商业化和落地数据来验证。

01.

“生成式仿真是通往具身智能的最高效路径”

跨维智能2021年6月成立于深圳南山，创始人贾奎是香港中文大学（深圳）数据科学学院终身教授，公司研发人员占比超70%，聚焦物理AI与世界模型赛道。

不同于大模型可以抓取互联网上现成的文本，机器人面对的是三维物理世界，没有现成数据可供抓取。对此，行业主流做法是“真机遥操”，让操作员远程操控机器人采集数据，一天只能获取100到150条。

贾奎算过一笔账：“以这样的效率去解决具身智能所需的语义泛化性，可能需要10万年。”

他的选择是生成式仿真，贾奎称之为“通往具身智能的最高效路径”。

跨维智能创始人贾奎

跨维自研DexVerse™物理引擎，在虚拟世界中高精度还原真实物理规则，通过生成式能力持续产出多样化、高真实度的全新场景与交互任务。

围绕这一思路，跨维构建了DexVerse™物理引擎、Aligned DexWorld数据集和DexWorldModel世界模型的技术闭环，形成“数据生成→标准化对齐→模型认知推理→真机落地”的完整链条。根本策略是，用真实数据解决语义泛化性，让机器人知道该怎么做；仿真数据解决物理泛化性，让机器人在环境、位置、材质变化后也能适应。

目前，一个泛智能制造场景的新任务，从造数据到训模型、再到真机部署，全流程仅需6到8小时。

02.

商业化的双重验证

跨维的路线是否成立，可以从两个维度来看：谁投了它，谁买了它。

资本层面，深创投、贵阳数字经济基金连续两轮重仓，B轮新引入了前海母基金、工银资本等财务机构，以及蓝思科技、南山战新投等产业资本和地方国资。

其中最值得一提的是蓝思科技。这家制造业龙头在业务合作中接触到跨维，最终从客户变成战略投资方。据知情人士透露，创始人周群飞个人出资规模约数亿元，双方已成立联合实验室推进“AI+制造”落地。产业资本用自己的产线跑过数据后做出了最具说服力的判断。

商业层面，贾奎透露，公司2026年上半年营收约1亿元，全年目标2.5亿至3亿元。2022年到2024年均保持翻倍以上增速，2026年预计同比增长3到4倍。

跨维的产品已落地50多个细分行业、超1000个项目，沉淀超1500个成熟具身模型；人形机器人上半年出货数百台，已与合作伙伴签署三年千台级框架协议，主要投向文旅、商超、高端物业导览及工业场景。服务客户覆盖美的、比亚迪、中国中车、广汽等制造龙头。

03.

招股书必须回答的四个核心问题

把数字拼起来，按100亿元投后估值、3亿元营收目标粗算，跨维当前的市销率约33倍。这个数字在具身智能港股队列里不算极端，但33倍能否站住，取决于跨维的招股书如何回答几个核心问题。而这些问题的答案，直接决定了它最终落在哪个估值区间。

收入结构是什么。跨维的业务横跨软件授权、工业项目交付、人形机器人本体销售三条线。这三块业务的毛利率差异极大。参照仙工智能招股资料：控制器等“机器人大脑”类产品毛利率超80%，而综合毛利率约47.3%。跨维的“引擎/软件”收入占比越高，越能拿到软件公司的估值溢价；如果收入主要靠人形机器人硬件销售，估值锚就要下移到硬件公司区间。目前跨维尚未披露细分收入结构，这是招股书最核心的看点之一。

收费模式是怎样的。贾奎提出探索“Physical Token经济学”，即按物理世界数据处理、模型推理、任务执行增量价值收费。但这一想法目前还看不到可验证的经常性收入数据。是一次性授权？还是按调用量持续计费？ARPU值是多少？客户续费率如何？这些决定了跨维到底是一家“项目制集成商”还是“平台型软件公司”，两者的估值体系相差数倍。

人形机器人出货能否形成稳定收入。对比头部阵营，跨维的营收体量相对偏轻。它需要在招股书里详细披露人形机器人的单价、毛利率、回款周期，证明不只是demo交付。

现金消耗与研发投入水平。技术闭环路线意味着极重的研发投入。研发投入率、净亏损率、现金消耗率，是检验其商业化健康度的关键。