盖世具身智能获悉，斜跃智能已于近日完成数亿元天使+轮融资，本轮融资的投资方包括线性资本、钧山资本、弘颐资本、隐山资本等。
随着这一轮融资完成，斜跃智能将持续推进具身基础模型训练、算力与数据基础设施建设和核心团队扩充，以及家庭机器人本体的研发和场景验证。
这是斜跃智能成立 7 个月内完成的第二轮融资，此前天使轮由理想汽车、元璟资本领投。
快速融资的背后，是顶配团队与差异化赛道的双重支撑。
斜跃智能由理想前AI首席科学家、基座模型部门负责人陈伟，以及理想前产品线总裁张骁联合创立，核心团队来自全球知名科技、AI、机器人及智能汽车企业，覆盖大模型算法、AI Infra 基础设施、机器人运控、产品与供应链管理五大领域，是国内少数同时具备万卡大模型训练、数字物理双模型开发、C 端产品全链路量产经验的团队。
在核心战略上，不同于行业扎堆工业、物流场景的主流路线，斜跃智能将家庭定位为具身基础模型的核心训练场、验证场和规模化落地场景。该公司认为，家庭是最复杂、最高频、也最具长期价值的真实物理环境之一，是验证通用具身智能的理想试金石。
不过，斜跃智能采取了 “先验证，再进家” 的渐进策略，计划优先在酒店、养老院等半结构化场景跑通模型能力与单位经济性，再逐步渗透家庭场景，重点突破洗衣、收纳、清洁等高频家务任务。
为此，斜跃智能正在构建涵盖机器人本体、具身基础模型、家庭自进化的闭环，以 Duplex Reasoning 驱动具身基础模型，以 Human-centric 驱动物理世界数据飞轮，以 Safety-first 构建机器人安全体系，并以 Home-native的双形态本体实现对真实家庭环境的自然融入。
其中，Duplex Reasoning 打破传统机器人“接收指令—执行动作—返回结果”的单工或半双工流程，旨在让机器人在感知理解、推理规划和任务执行的过程中保持与人连接的“双向通道”，对话信息可以随时被打断和修正，行动目标也可以在执行过程中动态调整。
具体而言，Duplex Reasoning 以 VLA 为主干，打通与世界模型预测的协同 —— 语言将视觉、语音与环境变化压缩为可迁移的高层语义，驱动模型跨场景泛化；世界模型预测动作的未来可能结果，为长程任务提供事前约束。
两者共同指向一个目标:以可控算力成本，提升机器人在开放环境中的理解、决策与行动成功率。
同时，斜跃智能还认为，具身智能的核心竞争力不在于更大的模型或更多的数据量，而在于高质量数据与系统化基建能力。其中，训练 Infra 与数据 Infra 是两大并重的核心支柱。
目前，斜跃已初步完成自研Ego数据采集设备及数据平台建设，围绕第一视角、无本体数据和与本体相关的高质量数据，逐步搭建分层数据体系。该公司计划在2026年内跑通从采集、清洗、标注到训练的完整能力。
硬件端，则采用 “单一本体、全栈闭环” 策略，先控制硬件变量打磨模型能力，再逐步导入 C 端家庭机器人产品。
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