推荐厂商
查看全部 →宇树科技
China
宇树科技以平价四足机器人闻名，并通过H1和G1系列进入人形机器人市场。
特斯拉
United States
特斯拉正在开发Optimus通用人形机器人，旨在执行不安全、重复或无聊的任务。充分利用特斯拉在AI、电池和制造方面的专业技术。
大咖机器人
China
大咖机器人（北京）有限公司成立于2025年5月16日，是一家以从事零售业为主的有限责任公司（自然人投资或控股），法定代表人为王坤，注册资本为100万人民币，注册地址位于北京市朝阳区北辰东路8号院1号楼13层1301内1309、1310号。 徐文强，大咖机器人联合创始人兼首席技术官（CTO）。2011年考入中国科学技术大学，2023年在上海交通大学获得人工智能方向吴文俊荣誉博士学位。 其研究成果曾荣获机器人领域顶级会议IROS最佳论文奖，并以第一或共同第一作者在Nature Communications等高水平期刊与会议上发表多篇论文。作为国内最早研究具身智能的学者之一，徐文强带领团队聚焦攻坚X Brain2.0等核心技术，推动相关技术在多元场景落地。2025年，入选福布斯中国30 Under 30榜单 公司经营范围包括智能机器人的研发、设计、制造及销售，以及人工智能硬件销售、应用软件开发和技术服务等。 2025年5月22日，公司完成首轮战略融资，融资金额3020万人民币，投资方为润中国际控股。 2025年9月下旬，与姬械机科技集团达成战略合作，为其提供上百台人形机器人，以搭载后者的具身智能系统BIROS，应用于康养与应急场景。 2025年10月13日，正式发布商用级人形机器人X7系列，其中包括X7 EDU版。 产品设计身高为170厘米，手部搭载了双七轴仿生高负载机械臂，双臂最大负载为10千克，末端可搭配夹爪或灵巧手等不同执行器。EDU版全身具备23个自由度，Pro版则具备26个全身自由度。Pro版还搭载了立体感知交互系统，包括腕部和头部的深度摄像头。 X7系列搭载了公司自研的XBrain 2.0商用大模型 企业微信：va62434f447a
超维动力
China
超维动力是一家位于深圳的前沿机器人公司，致力于研发极致拟人的人形机器人与具身智能系统。公司以“物理世界模型+全身控制”为核心方向，围绕空间智能、高拟人全身控制、视觉/语言/触觉/动作/情感基础模型、全身数据采集工厂和具身智能基础设施等能力，面向家庭、工厂与商业服务等场景推进人形机器人落地。
智元机器人
China
智元机器人专注于开发通用人形机器人。由前华为高管创立，在具身智能领域快速发展。
至简动力
China
至简动力（Simplexity Robotics）是一家成立于 2025 年 7 月的具身智能科技公司，由理想汽车前高管团队创立，总部位于杭州。公司在成立不到半年内连续完成 5 轮融资，累计金额达20 亿元人民币，投后估值超过10 亿美元，成为具身智能赛道最年轻的独角兽企业 。 核心背景与融资动态 至简动力凭借豪华的创始团队和清晰的技术路线，在资本市场上获得了极高的关注度和融资速度。 融资纪录： 规模与速度：截至 2026 年 3 月 9 日，公司在不到半年时间内完成 5 轮融资，累计融资金额 20 亿元人民币 。 估值表现：最新一轮融资后估值已突破 10 亿美元，正式跻身独角兽行列 。 投资方阵容：汇集了元璟资本、蓝驰创投、红杉中国、君联资本、中科创星、高榕创投等头部财务投资机构，以及腾讯和阿里巴巴等科技生态战略投资方 。 发展历程： 成立时间：2025 年 7 月底注册成立，法定代表人贾鹏 。 资本认可：绝大多数老股东从首轮融资开始便持续加码，显示出对团队与技术路线的高度认可 。 公司核心团队主要来自理想汽车智能驾驶部门，具备丰富的量产落地经验和技术研发能力。 核心管理层： CEO 贾鹏：前理想汽车智能驾驶技术研发负责人，拥有 IBM、英伟达工作经历，是 VLA 模型和世界模型领域的专家 。 董事长王凯：前理想汽车 CTO，曾带队创下 7 个月实现智驾系统量产上车的行业纪录 。 COO 王佳佳：前理想汽车智驾量产负责人，曾在博世中国担任研发总监，主导过智驾系统全流程量产交付 。 技术架构： 模型体系：推出了 LaST₀基座模型、ManualVLA 超长程任务模型、TwinRL 真机强化学习框架三大核心成果 。 技术理念：采用世界模型与 VLA 一体化架构，提出"Human data is all you need"学习范式，通过端侧训练与影子模式实现高效数据闭环 。 产品形态：研发 i 系列具身机器人，采用轮式底座而非双足造型，以提升稳定性和可靠性，面向 B 端及 C 端场景 至简动力是一家从真实场景出发，致力于通过高上限的大一统模型、高效的数据闭环、高可靠的机器人硬件，打造具备高用户价值的具身智能产品，至简动力打造了世界模型与 VLA一体化的模型，通过统一的Transformer实现语言逻辑、视觉语义、3D空间结构以及机器人状态的联合建模理解及生成预测，在实现更高上限的模型架构的同时，减少人为设计，具备更好的scaling效果
