作者｜黃楠

編輯｜袁斯來

硬氪獨家獲悉，通用全身具身大腦公司「源策未來Archon Robotics」近日完成數億元種子輪融資，本輪投資方包括真格基金、高榕創投、IDG資本、五源資本等頭部美元基金，以及戈壁創投與香港大學聯名基金、奇績創投、上海創智學院等。光源資本擔任獨家財務顧問。

本輪資金將主要用于全身人形基礎模型研發、多模態全身動作數據采集、人才團隊擴充，以及多地研發中心與產業合作生態搭建，加速在今年內實現開源人形基座模型落地。

源策未來成立于2026年4月，研發總部位于上海市徐匯區漕河涇開發區。公司專注研發通用全身人形基座模型，構建全身智能（Whole-body Intelligence），為人形機器人提供類人全身移動操作的能力，以加快實現具身智能走入千家萬戶。

創始人李弘揚博士現任香港大學助理教授、計算與數據科學學院助理院長、上海創智學院導師。他主導的端到端自動駕駛項目UniAD獲CVPR 2023最佳論文，是近十年來大陸學術機構唯一獲此獎項的工作；2026年獲機器人領域國際頂會RSS Early Career Award，成為這一獎項設立20年來的首位華人學者。

聯合創始人兼CEO李天羽博士，為上海創智學院首批畢業生、復旦大學博士，作為核心開發者深度參與華為量產自動駕駛ADS 4.0世界引擎方案研發。聯合創始人兼Head of AI陳立博士是UniAD最佳論文的第一作者，本科畢業于上海交通大學致遠榮譽工程，曾獲香港大學校長博士獎學金。

源策核心團隊均來自香港大學、清華大學、上海交通大學、復旦大學、浙江大學等頭部自動駕駛、機器人與大模型研究團隊，兼具原創算法突破與超大規模工業系統落地經驗。

源策團隊在珠峰大本營舉杯。攝于2024年2月于珠穆朗瑪峰（圖源/企業）

具身智能行業正步入一個關鍵的分化時刻。Omdia等公開數據顯示，2026年上半年，國內具身智能及機器人領域共發生288起融資事件，披露融資總額超過460億元，加快逼近2025年全年554億元的規模。但巨額融資并未同步帶來技術共識的收斂。

當下多數具身方案存在先天局限：現有訓練數據以桌面第一視角視頻、單臂或夾爪動作為主，缺失全身重心調整、軀干借力、多肢體協同等人類原生交互邏輯。這意味著，大部分機器人僅能完成固定點位抓取，面對推門、整理床鋪、雙手持物開關門這類需要全身配合的日常任務，則難以自主適配變量。

這一局限的根源在于數據基礎設施的結構性缺口。源策未來CEO李天羽告訴硬氪，“市面上可獲取的具身數據集看似龐大，實際真正對人形全身訓練有效的信息卻極為有限。”

第一視角視頻數據集僅支持記錄人眼所看到的畫面，蹲下、俯身、側身等手部表象之外的關鍵動作位姿信息缺失。機械臂及夾爪等標注數據，則多集中在平面范疇，只記錄末端軌跡，模型可以學習操作器如何移動，卻難以理解如何與環境互動。而人形真機數據總量本就極低，采集成本更以數百至近千元每小時計，有關全身多關節耦合的復合任務樣本在過去的數據池中近乎空白。

三類數據各有缺失，指向了同一個問題，人類完成日常動作最核心的信息，即全身如何協調、重心如何轉移、力量如何從下肢傳導到上肢等，在現有數據中幾乎沒有被記錄過。

以一個簡單的日常場景為例。當人在拉開一扇輕門和重門時，其手部軌跡幾乎看不出差別；都是先抓住把手往后拉，無論使用多大力氣，其位姿與門的運動始終同步。真正的差異體現在全身維度，面對輕門，人保持直立即可拉開；遇到重門，身體需要傾斜將重心前移，用體重對抗阻力。

這些重心移動的信息，只有在全身數據中才會被記錄下來，并蘊藏著物體物理屬性的本質差異。簡單來說，如果模型長期僅學習單一維度信息，它或許能完成“拉門”這個動作，卻無法理解“門有多重”在人體層面意味著什么。

“信息的長期缺位，將當前機器人的能力鎖定在固定桌面抓取的層面，與真實家庭環境中多樣化任務之間，橫亙著一道數據斷層。”李天羽說，“要突破這層天花板，必須回到源頭重新定義數據采集的邏輯。”

源策團隊認為，從輪式底盤搭配雙臂的方案向人形機器人遷移，在結構、運動控制、感知維度上均存在本質差異，并非簡單的形態升級。當海外企業剛意識到人形任務的復雜性時，他們已率先將目標鎖定于此。

源策未來瞄準了一個幾乎無人涉足的領域，做通用全身人形基座模型，其核心理念Human Body Learning，即學習人類全身位姿與協調方式，而非僅僅跟蹤末端執行器的軌跡。通過在人類的全身動作中，讓機器人習得“四肢協調的智慧”，具備完整的全身交互能力。

通過將人形機器人的行動“智能”盡可能沉淀在與本體無關的中腦層級，這期間，中腦所學習的能力不綁定某款具體的機器人；它輸出的是全身運動軌跡，而非針對某個特定型號的關節角度指令，使模型具備跨不同本體遷移的潛力。隨著數據采集越充分、覆蓋場景越多樣，中腦的表征能力就越強，源策未來具身全身大腦可以遷移到的本體類型也就越廣。

基于這一判斷，源策未來將構建一套全新數據采集體系。創始人李弘揚認為，具身數據的演進路徑正從真機遙操作向手持設備與第一人稱視角迭代，最終目的地是具備人類完整感知要素、并帶有全身動作標簽的以人為中心（Human-Centric）全人形數據。

同時，源策未來還將引入觸覺等多維感知模態，搭配更高精度的全身與手部捕捉設備。李天羽告訴硬氪，數據多樣性與數據質量，比單純的數據規模更為關鍵。“一條覆蓋了重心移動、軀干角度變化的全身數據，其信息密度遠高于一百條只有手部軌跡的桌面數據。”

數據的采集方式決定了模型能學到什么，模型的能力短板反過來定義了下一次采集的目標。這套“采集-訓練-反饋”的閉環一旦運轉起來，就會形成一道持續自我強化的數據壁壘：每完成一輪采集和訓練，模型能力提升一截，系統對“哪些數據真正有用”的認知也更精準一分，下一輪采集的效率和質量便再上一個臺階。

它考驗的不僅是算法層面的工程能力，更是對“模型究竟需要從物理世界中學習什么”這一根本問題的系統性理解。而這項理解，正是源策未來最核心的判斷力所在。

硬氪了解到，源策未來計劃于2026年下旬發布其首個人形原生基座模型。

在源策未來團隊看來，人形機器人要真正從實驗室走入家庭，需要的不僅是一次完美的單點演示，而是讓機器人具備在復雜、動態、非結構化的家庭環境中持續可靠工作的能力。這種能力的上限，從根本上取決于模型對物理世界的理解深度。

源策未來選擇回到具身智能的起點重新回答這個問題：用一個什么樣的身體、從什么樣的數據中學習，決定了機器人最終能走多遠。

以下為硬氪與源策未來創始人李弘揚博士、CEO李天羽博士的訪談節選（略經編輯）：

硬氪：當前具身行業尚未進入收斂階段，源策未來提出做通用全身人形基座模型，這個選擇的底層判斷是什么？

李天羽：我們的路線和市場上主流方案有兩層本質區別。

第一是硬件形態。源策未來從立項起就錨定完整的人形機器人，核心要解決的是全身多關節聯動和重心動態調節問題。大多數團隊選擇輪式底盤加雙臂，從工程角度可以理解，穩定性好、技術門檻相對低、短期內容易出demo。但回到家庭場景，輪式底盤連門檻都過不去，更不用說蹲下、爬高、側身鉆縫隙這些日常操作。人形不是一個選項，是終局的必然形態。

第二是底層模型架構。我們做的是專屬的人形原生具身大模型，不是拿已有的VLA或世界模型來做微調。這兩者的區別在于，前者是從全身數據中學習人類與物理世界交互的底層邏輯，后者是教模型如何在固定桌面上移動一個物體。源策未來的模型架構從第一天起就為全身運動設計，大腦負責任務理解和長程規劃，中腦學習跨本體的全身運動表征，小腦負責實時位姿跟蹤與平衡維持。三層協同，輸出的是全身運動軌跡，而非單純的末端指令。

基于這一路線，我們搭建了獨立的數據采集鏈路。一邊大規模采集普通人在真實場景下的全身動作數據，一邊搭配人形真機實操數據聯合訓練，讓模型復刻人類與生俱來的全身協調交互能力。

源策要構建人能真正面向無預設家庭環境的人形大腦。機器人需要自主感知周邊變化，隨機處理各類差異化任務：物品輕重、擺放位置、房間布局隨時在變，沒有固定腳本。它的核心訴求是極強的泛化與遷移能力，學會一套邏輯，就能應對千百種不同場景。

硬氪：你曾在公開采訪中將當前具身智能行業的發展水平，類比為自動駕駛的L1.5階段，其依據有哪些？具體對應哪些維度？

李弘揚：我們可以借用自動駕駛L1到L5的分級邏輯來理解具身智能的演進。L1是基礎的遙操作，有限泛化；真正達到L2，系統才能脫離人工干預，在特定場景下自主完成完整的操作閉環。

對照當下的具身行業，絕大多數公開演示本質上仍是遠程遙操或高度預設的腳本執行，絕大部分動作、物體位置、環境布局都提前固定，更換任意變量系統就失效。沒有任何一款產品能夠脫離人工干預，自主處理多步驟、多變化的連續居家任務。

所以這個L1.5階段的判斷意味著，行業能做出單點任務的demo，但離“特定場景下的完全自主”還有距離。跨過這道門檻的關鍵在于數據，然而，現有數據集里沒有包含人形機器人在真實家庭環境中自主決策和全身協調所需的信號。只靠現在這些數據繼續堆模型規模，是到不了L2的。

要跨越這道鴻溝，必須重新定義數據采集的邏輯，從“采集單一視角下的機器人運動”轉向“采集全身如何與環境互動”，從“預設場景下的固定任務”轉向“開放世界中的多樣化探索”。這也是源策Day One就要做的事。

投資方評論：

真格基金董事總經理秦天一表示，和李弘揚相識多年，我見證了他帶團隊攻克最難且重要的課題，從UniAD到BEVFormer，再到源策的愿景“通用全身人形基座模型”。他們從不chase benchmarks，而是堅定地push boundaries。更難能可貴的是，李弘揚創立的OpenDriveLab儼然成為自動駕駛與具身智能領域的人才山谷，成長出了一批斗志昂揚的頂尖青年學者，源策聯合創始人李天羽和陳立正是其中的杰出代表。

高榕創投合伙人辛旺表示，我們非常喜歡李弘揚老師帶領的源策智能團隊，有純粹的技術理想，有深刻的insights，有創新引領的勇氣，絕不做follower。智駕方向的UniAD、BEVFormer、WorldEngine，具身方向的Agibot、WholeBodyVLA、Ego-humanoid等，都不斷證明源策團隊有持續創新、做出世界影響力成果的能力。今天，源策又選擇了一條難而正確的路，挑戰人形機器人全身靈巧操作大腦的難題。我們很高興能參與到源策的事業中來，期待源策成為世界級的具身大腦公司。

五源資本合伙人孟醒表示，2023年我在做自動駕駛時認識弘揚，那時UniAD剛拿下CVPR最佳論文，是行業里最轟動的事件。讓我服氣的不是獎杯，而是他提問的方式：當所有人都在各自的模塊里卷，他從planning這個終極目標出發，反推系統該長什么樣，拉通一切模塊的backbone，讓一切服務于最后的planning。三年后的源策，還是那個弘揚。別人問"現有數據能訓出什么"，他在問"機器人該向人類學什么"。Human Body Learning之于具身，正如當年planning-oriented之于自動駕駛——都是用終局定義起點。今天的具身智能不缺錢、不缺工程師、不缺算力，唯獨缺這種taste：在喧囂里分辨什么值得做。我認為最珍貴的，是一個人穿越兩次技術浪潮、始終把問題問對的判斷力。

戈壁創投董事總經理及大學創科總經理李冠樂表示，源策未來并非傳統機器人企業，而是一家依托算法與數據引擎驅動的硅基具身智能公司。團隊擁有稀缺的行業技術范式定義能力，依托自研原創算法與成熟的工程落地實力，在賽道標準尚未統一的當下，有望成長為物理通用人工智能領域的底層技術基座。戈壁創投也將持續加碼支持香港大學科學家的創業項目。