作者 | 许丽思
编辑 | 漠影
机器人前瞻3月10日报道，昨天，至简动力宣布在半年内连续完成5轮融资，总融资额达20亿人民币，成为具身智能赛道内最年轻的独角兽。
财务投资机构包括元璟资本、蓝驰创投、红杉中国、君联资本、中科创星、高榕创投，战略投资方则为腾讯和阿里巴巴集团。该公司最新一轮融资由光源资本担任财务顾问。
至简动力成立于2025年7月，创始人兼CEO贾鹏是曾任理想汽车智能驾驶技术研发负责人，推动BEV感知、动态/静态环境融合等模块化技术、AD Max 3.0等系统落地。此外，他还担任过IBM高性能计算工程师，在英伟达担任高级架构师，是英伟达首批切入智能驾驶领域的核心成员。
至简动力创始人兼CEO贾鹏
至简动力董事长王凯，是前理想汽车CTO，于2022年加盟元璟资本担任投资合伙人。
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。
目前，至简动力已经推出：
LaST0基座模型：首次将世界模型对物理世界的理解、预测及VLA的快慢思维融合，显著提升对物理世界动态的高效推理能力，解决机器人怎么“一边想一边快速动”的难题；
ManualVLA超长程任务模型：在LaST0强大基座的基础上，ManualVLA解决的是如何让机器人理解复杂的长程任务，使模型能够从目标状态出发，自动生成类似人类使用的多模态“操作说明书”，完美回答机器人“怎么想清楚再动手”的问题（该论文已收录至CVPR 2026）；
TwinRL真机强化学习框架：在基础模型强大的泛化以及推理能力基础之上，我们同时思考怎样在物理世界里持续学习/进化，不断提高任务执行的成功率。TwinRL则借助数字孪生扩展了真机强化学习的探索空间，在多个任务上，机器人少于 20 分钟即可在桌面区域达到100%的成功率，解决“怎么让机器人在真实世界里自己变强”的挑战。
据悉，至简动力的其他模型研究成果正在陆续发布中。
坚持软硬件全栈自研，坚持模型定义本体，坚持一个通用本体，坚信数据的规模效应，正是至简动力对于如何解决数据闭环问题的回应。
据了解，至简动力最近提出了一种Human data is all you need的机器人学习范式，并已验证适用于各种灵巧操作（包括夹爪和各灵巧手）。在预训练阶段，通过人手高效采集海量操作数据，显著提升模型的 泛化能力；在下游任务阶段，人类示范能够快速收集任务数据，扩展任务探索空间并提升执行精度；在后训练阶段，人类通过实时指导参与 post-training，使机器人能够实现高效的 在线学习与持续能力提升。
同时，在端侧部署和预埋额外算力，通过影子模式，实现端侧训练和模型在用户场景下的测试验证，通过这套范式，至简动力可以有效提高数据通用性、复用性，打造极致高效的数据收集、训练、测试验证、部署的闭环体系。
目前，该公司实现北京、上海、苏州三地战略布局、与顶尖高校共建联合实验室、落地位于苏州的全球创新中心、持续推进模型研发并将其转化成产品力、先后完成两代面向B端及C端的本体研发、实现本体小批量下线并全面开启PoC验证。
在商业落地方面配资经验官网，至简动力先布局工厂车间、商超、物流等封闭场景。此次募集的资金将全面投入训练基座模型、本体研发及迭代、数据采集、核心算法研发等领域，加速具身智能技术在多场景的规模化应用。
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