2026年马年春节过后不到两个月，具身智能赛道迎来了一笔现象级融资。

20亿人民币融资额，200亿+人民币估值，两项核心指标均刷新当前中国具身智能行业一级市场纪录。

星海图（北京）人工智能科技股份有限公司今日正式宣布完成近20亿元B+轮融资。这意味着，距离2月11日官宣10亿元B轮融资、估值突破百亿，仅过去不到50天——估值近乎翻倍。

在融资沟通会上，星海图方面系统性地拆解了这轮融资的来龙去脉。如果说B轮融资让星海图跻身“百亿独角兽”行列，那么B+轮则在向市场传递一个更明确的信号：资本对具身智能的定价体系正在被重构。

估值重构：从Mini Max到一级市场

要理解星海图的估值跳跃，需要先理解一个更大的背景。

2026年1月，大模型公司MiniMax登陆港交所，市值一度突破700亿港元。市场对这一标的给予了极高溢价——数百倍PS（市销率）。静态看并不便宜，但如果以年化增速100%以上的行业成长逻辑来倒推，三五年内即可消化至合理区间。

这一事件带来的连锁反应远超预期。二级市场对“大模型”标的的定价迅速传导至一级市场——具身智能赛道的估值锚点被整体抬高。市场正在形成一种共识：真正驱动这一代AI变革的核心变量在于模型、在于“大脑”，而具备真正大模型能力的具身智能标的，始终是稀缺品。

一个值得注意的现象是，星海图B+轮融资后，中国估值最高的两家具身智能公司，均是以“大脑”见长的企业。而通常被并称为“具身智能四小龙”的宇树、智元、星海图和银河通用四家企业中，两家以大模型为鲜明特征，两家以本体见长。从行业趋势来看，随着赛道向纵深发展，以模型见长的公司将在业绩爆发性和成果丰富度上逐渐占据优势。

预期反转：为什么是星海图？

估值翻倍，资本看中的究竟是什么？从沟通会传递的信息来看，至少有三个维度的支撑。

第一，从效率到效果的跨越。

星海图此前的标签是“花钱效率最高的公司”。但据透露，过去半年公司的研发费用相当于成立以来的好几倍。

转变的逻辑在于：团队判断，具身智能的Scaling（规模化）发令枪已经响了，2026年正是公司从效率导向全面转向效果导向的关键年份。投资者在去年底到今年上半年的持续追踪中，敏锐地捕捉到了公司在技术和业绩上的快速进步，预期由此发生了显著反转。

第二，组织韧性的验证。

B轮融资前后，星海图通过股权激励优化等措施，以赵行为首的模型团队加速了研发节奏，随后推出了具身世界模型Fast-WAM。

公开信息显示，Fast-WAM发布后，与图灵奖得主Yann LeCun（杨立昆）团队的世界模型新作并列受到关注，星海图联合创始人兼首席科学家赵行发文表示，该成果“彻底告别了'先想象、后执行'的传统范式”。这至少证明了一点：星海图已经建立了一套不依赖单一核心人物的体系化、组织化研发体系，能够持续在各个技术方向上实现突破。

第三，标的稀缺性。

在Mini Max上市后的估值重估背景下，正宗的“具身大模型”标的在一级市场极为稀缺。估值过百亿之后，纯财务目的的投资人往往热情锐减，但星海图此轮吸引了多种类型的资金——产业链条上的重磅产业方、偏二级市场风格的长线美元资金，以及与国家战略方向一致的国资背景资本。

投资人构成的丰富度和市场化水平，在相同估值阶段的公司中首屈一指，某种程度上也是市场对团队“做事扎实程度”的变相投票。

数据护城河：被低估的分水岭

沟通会中，一个具有信息增量的部分，是对数据能力的系统性阐述，这也是预判下半年各家模型能力将出现显著分化的底层依据。也就是说，行业一个基本的共识是，数据依然是行业最稀缺的资产，高质量的、模型可用的数据“依然非常少”。

星海图的数据能力建立在三个支柱之上：

其一，Design for AI（为AI而设计）的本体能力。因为团队懂AI，知道硬件每个参数应如何设计才能最大化模型友好度。这是星海图硬件被认为“对模型最友好”的根本原因。

其二，前瞻的技术路线选择。早在创业初期，星海图就坚定选择了“真实数据”优于“仿真数据”的路线，并在真实数据中进一步选择了“真实场景采集”而非“数据训练场”。过去近三年的技术路线选择“一直没有摇摆”。2025年年中，在行业尚未意识到无本体数据重要性时，星海图已提前布局，领先行业至少半年。

其三，源自自动驾驶基因的EDP（数据管理平台）。这个平台负责对采集数据进行清洗、标注和完善，其底层能力直接迁移自团队在自动驾驶行业的工程积累。

三个能力叠加，构成了一条数据护城河。其中最关键的一环是数据质量。据星海图CFO罗天奇透露，一条高质量的数据对模型智能的提升效果，可以超过10条甚至100条低质量数据。但数据质量并非简单的体力活，背后需要一系列复杂的工程能力和技术能力叠加，是一个Know-how极深、团队之间差异极大的领域——这恰恰可能成为今年做模型的公司之间最重要的分水岭。

去年8月，星海图开源的Open World数据集在开源社区一个月内登顶下载量第一，某种程度上是一种“用脚投票”的信号——真正有技术判断力的开发者，只会选择质量最好的数据。

一个趋势性的预判是，到2026年下半年，同样号称积累了几十万、上百万小时数据的公司，做出来的模型效果将出现显著分化。分化并不取决于数据规模，而取决于数据质量。

两个核心目标与G0.5模型

谈及今年的具体目标，星海图明确了两个方向：

第一，基础模型做到中国第一。星海图即将发布一款代号为"G0.5"的自研基础模型，据称在绝大部分参数维度上均处于国内领先水平。

第二，跑通一个核心生产力场景。这里的“跑通”有明确的定义标准——不是放一两台设备拍个视频做POC（概念验证），而是产品在某个真实岗位中确实“把活儿干好了”，从成本角度算得清ROI，从而进入1到10、10到100的规模化复制阶段。

从技术突破到场景落地，考验的是一套完全不同的工程能力——而这恰好是星海图团队的“舒适区”。2023年，当整个自动驾驶行业还在观望时，CEO高继扬就带着团队出来创业了。这种“量产工程背景的基因”，在从0到1的落地阶段将转化为后发优势。

面对关于行业“量产”竞赛的话题，当天传递出的声音堪称一份“降温发言”。

当前机器人的出货场景被拆分为四类市场：开发者市场、生产力场景市场、文娱表演市场、数据训练场市场。核心判断是——2026年，生产力场景市场仍处于POC元年阶段，即使号称“量产”，产品如果还不足以胜任实际工作，在工厂放100台也不太能真正干活。真正反映技术能力的指标不是市占率，而是“能不能连续作业24小时，让客户实打实算清楚账”。

当前具身智能与传统机器人的本质区别，类比于AI 1.0和AI 2.0——上一代机器人依赖编程和固定重复劳动，而这一代以Transformer架构和端到端大模型为核心，目标是解决全球蓝领劳动力中99.9%仍需人力覆盖的“变化性场景”。

一旦某个场景真正突破了0到1的壁垒，从1到10的推广反而是自然而然且相对快速的过程。但当下的落地卡点，并不在于规模化复制，而在于那关键的从0到1。

行业格局预判：创业公司的主场

关于行业未来的格局，一个大胆的预判是：中国前十大具身智能最终龙头中，至少一半以上会是从今天的创业公司成长起来的。

这其中的逻辑链条并不复杂。具身智能串联了硬件、算法、数据运营、组织管理等看似“风马牛不相及”的要素，链条极长。任何一家传统大厂只具备其中一两个环节的长板，需要补齐剩下的五六个环节才能入局。而创业公司从一开始就在全链条上构建能力，资金优势并非降维打击的充分条件。正因如此，具身智能或许是今天所有新兴行业里面为数很少的、特别适合创业公司切入的赛道。

沟通会中还透露了一个容易被忽略但意味深长的信息：星海图正在组建一支产业投资基金。此前，星海图已投资近10家产业链早期公司，这一投资组合的丰富度据称已超过市面上绝大部分早期基金。新基金将聚焦两类标的：一是下游千行百业的应用型公司，二是前沿技术方向的探索型公司。

这传递出一个清晰信号：星海图不只是在做一家公司，而是在构建一个以自身为核心的具身智能产业生态。

整场沟通会最值得玩味的是，在行业一片繁荣叙事中，星海图方面不回避估值短期跳跃背后资本追逐稀缺性的客观因素，也不回避当前场景落地仍处POC早期的现实判断。不追逐“市占率”这样的表面指标，而是将注意力锚定在“让客户算清ROI”这个本质问题上。

投资人对创业公司的判断有三个维度：过去做的事是否事后看都对了；资金储备量是否足够多且安全；花钱节奏是否符合技术的客观规律。三个维度同时满足的标的，才是真正稀缺的。

从效率到效果，从百亿到两百亿，星海图正在用一种反共识的方式证明：在一个技术路径尚未收敛、行业格局远未定型的赛道上，最激进的scaling反而可能来自最理性的节奏。

这种张力，或许才是这轮融资真正值得关注的底层故事。（本文首发钛媒体APP，文 | DeepWrite秦报局，作者｜秦聪慧 ）