真格天使項目「源策未來」完成數(shù)億元首輪融資，打造人形機器人時代 OpenAI

近日，具身全身大腦公司「源策未來 Archon Robotics」宣布完成數(shù)億元種子輪融資，投資方包括真格基金、高榕創(chuàng)投、IDG 資本、五源資本等頭部美元基金，以及亞洲領(lǐng)先的戈壁創(chuàng)投與香港大學(xué)聯(lián)名基金、奇績創(chuàng)投、上海創(chuàng)智學(xué)院等機構(gòu)多種形式支持。光源資本擔(dān)任源策未來長期獨家財務(wù)顧問。資金將主要用于全身人形基礎(chǔ)模型研發(fā)、多模態(tài)全身動作數(shù)據(jù)采集、人才團隊擴充，以及多地研發(fā)中心與產(chǎn)業(yè)合作生態(tài)搭建，加速在今年內(nèi)實現(xiàn)開源人形基座模型落地。

真格基金董事總經(jīng)理秦天一表示：「和李弘揚相識多年，我們見證了他帶隊攻克最難、也最重要的課題，從 UniAD 到 BEVFormer，再到源策的愿景——通用全身人形基座模型。團隊從不追逐 benchmarks，而是堅定地突破智能邊界。更難能可貴的是，李弘揚創(chuàng)立的 OpenDriveLab 儼然成為自動駕駛與具身智能領(lǐng)域的人才山谷，成長出一批斗志昂揚的頂尖青年學(xué)者。源策聯(lián)合創(chuàng)始人李天羽和陳立是其中的杰出代表。」

源策未來成立于 2026 年 4 月，研發(fā)總部位于上海市徐匯區(qū)漕河涇開發(fā)區(qū)。公司專注研發(fā)通用全身人形基座模型，構(gòu)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(xiàn)具身智能走入千家萬戶。

創(chuàng)始人李弘揚博士為現(xiàn)任香港大學(xué)助理教授、計算與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院助理院長、上海創(chuàng)智學(xué)院導(dǎo)師。他主導(dǎo)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(xué)術(shù)機構(gòu)唯一獲此獎項的工作；2026 年榮獲機器人領(lǐng)域國際頂會 RSS Early Career Award，成為這一獎項設(shè)立 20 年來的首位華人學(xué)者。

聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 李天羽博士是上海創(chuàng)智學(xué)院首批畢業(yè)生及復(fù)旦大學(xué)博士。他曾是華為量產(chǎn)自動駕駛 ADS 4.0 世界引擎方案的核心開發(fā)者，也是端到端自動駕駛與具身智能領(lǐng)域的杰出青年學(xué)者，入選 2025 年阿里云魔塔社區(qū) EAI 學(xué)術(shù)新銳 20 人。聯(lián)合創(chuàng)始人兼 Head of AI 陳立博士本科畢業(yè)于上海交通大學(xué)致遠(yuǎn)榮譽工程，曾榮獲香港大學(xué)校長博士獎學(xué)金。作為 UniAD 最佳論文第一作者，他是具身智能與世界模型領(lǐng)域的優(yōu)秀青年學(xué)者，曾獲 2024 年世界人工智能大會（WAIC）云帆獎明日之星，并受邀擔(dān)任計算機視覺頂級會議 ECCV 2026 領(lǐng)域主席。

核心團隊成員均來自香港大學(xué)、清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、浙江大學(xué)等頂尖高校。他們深耕于頭部自動駕駛、機器人與大模型研究團隊。大家在一起摸爬滾打超過五年，早已超越師生，在無數(shù)次技術(shù)攻堅中結(jié)下了極致的戰(zhàn)斗默契。

圖為源策團隊在珠峰大本營舉杯，攝于 2024 年 2 月。越是陡峭的巔峰，越需極致的默契。

一個帶著濃厚自動駕駛背景的團隊，憑什么在人形機器人領(lǐng)域迅速砸出頂尖工作？

源策的答案很明確：高級別自動駕駛與人形機器人在底層邏輯上高度同源。源策團隊兼具前沿原創(chuàng)算法的突破能力與超大規(guī)模工業(yè)系統(tǒng)的落地經(jīng)驗，使團隊能將成熟的復(fù)雜系統(tǒng)工程能力，直接轉(zhuǎn)化為機器人大腦的進化速度。

源策深知，從輪式底盤 + 雙臂到人形的遷移，絕不存在無痛過渡。當(dāng)海外許多頂尖公司剛開始意識到人形任務(wù)的嚴(yán)苛與復(fù)雜時，源策早已錨定團隊的北極星。

具身智能行業(yè)正步入一個關(guān)鍵的分化時刻。Omdia 等公開數(shù)據(jù)顯示，2026 年上半年，國內(nèi)具身智能及機器人領(lǐng)域共發(fā)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(guī)模。但巨額融資并未同步帶來技術(shù)共識的收斂。

當(dāng)下多數(shù)具身方案存在先天局限：現(xiàn)有訓(xùn)練數(shù)據(jù)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(diào)整、軀干借力、多肢體協(xié)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(guān)門這類需要全身配合的日常任務(wù)，則難以自主適配變量。

這一局限的根源在于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的結(jié)構(gòu)性缺口。CEO 李天羽認(rèn)為，「市面上可獲取的具身數(shù)據(jù)集看似龐大，實際真正對人形全身訓(xùn)練有效的信息卻極為有限。」

第一視角視頻數(shù)據(jù)集僅支持記錄人眼所看到的畫面，蹲下、俯身、側(cè)身等手部表象之外的關(guān)鍵動作位姿信息缺失。機械臂及夾爪等標(biāo)注數(shù)據(jù)，則多集中在平面范疇，只記錄末端軌跡，模型可以學(xué)習(xí)操作器如何移動，卻難以理解如何與環(huán)境互動。而人形真機數(shù)據(jù)總量本就極低，采集成本更以數(shù)百至近千元每小時計，有關(guān)全身多關(guān)節(jié)耦合的復(fù)合任務(wù)樣本在過去的數(shù)據(jù)池中近乎空白。

三類數(shù)據(jù)各有缺失，卻指向了同一個問題：人類完成日常動作時最核心的信息，即全身如何協(xié)調(diào)、重心如何轉(zhuǎn)移、力量如何從下肢傳導(dǎo)到上肢等，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)中幾乎從未被記錄。

「這些信息的長期缺位，將當(dāng)前機器人能力鎖定在固定桌面抓取的層面，與真實家庭環(huán)境中多樣化任務(wù)之間，橫亙著一道數(shù)據(jù)斷層。」李天羽表示，「要突破這層天花板，必須回到源頭重新定義數(shù)據(jù)采集的邏輯。」

因此，源策未來選擇了一個幾乎無人涉足的領(lǐng)域：打造通用全身人形基座模型。其核心理念 Human Body Learning，旨在學(xué)習(xí)人類全身位姿與協(xié)調(diào)方式，而非僅僅跟蹤末端執(zhí)行器的軌跡。讓機器人從人類全身動作中習(xí)得「四肢協(xié)調(diào)的智慧」，從而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(guān)的「中腦」層級，中腦所學(xué)習(xí)的能力便不再綁定于某款具體機器人。它輸出的是全身運動軌跡，而非針對特定型號的關(guān)節(jié)角度指令。這使模型具備跨不同本體遷移的潛力。隨著數(shù)據(jù)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，源策將構(gòu)建一套全新數(shù)據(jù)采集體系。創(chuàng)始人李弘揚認(rèn)為，具身數(shù)據(jù)的演進路徑正從真機遙操作向手持設(shè)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(biāo)簽的以人為中心（Human-Centric）全人形數(shù)據(jù)。

這不是一條舒適的路。動捕成本極高，且對環(huán)境要求嚴(yán)苛。源策核心研發(fā)成員回憶起無人區(qū)里的技術(shù)攻堅時坦言：「做這種前無古人的事，最大的感受是——如果你潛意識里有一絲懷疑它做不成，就大概率永遠(yuǎn)做不成。源策唯一的信仰就是無條件相信，然后像過河卒一樣，迎著冒出來的怪物一個個砍過去。」

同時，源策未來還將引入觸覺等多維感知模態(tài)，搭配更高精度的全身與手部捕捉設(shè)備。李天羽認(rèn)為，數(shù)據(jù)多樣性與數(shù)據(jù)質(zhì)量，比單純的數(shù)據(jù)規(guī)模更為關(guān)鍵。「一條覆蓋了重心移動、軀干角度變化的全身數(shù)據(jù)，其信息密度遠(yuǎn)高于一百條只有手部軌跡的桌面數(shù)據(jù)。」

數(shù)據(jù)的采集方式?jīng)Q定了模型能學(xué)到什么，模型的能力短板反過來定義了下一次采集的目標(biāo)。這套「采集-訓(xùn)練-反饋」的閉環(huán)一旦運轉(zhuǎn)起來，就會形成一道持續(xù)自我強化的數(shù)據(jù)壁壘：每完成一輪采集和訓(xùn)練，模型能力提升一截，系統(tǒng)對「哪些數(shù)據(jù)真正有用」的認(rèn)知也更精準(zhǔn)一分，下一輪采集的效率和質(zhì)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(xué)習(xí)什么」這一根本問題的系統(tǒng)性理解。而這項理解，正是源策未來最核心的判斷力所在。

源策計劃于 2026 年下旬發(fā)布其首個人形原生基座模型。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(fù)雜、動態(tài)、非結(jié)構(gòu)化的家庭環(huán)境中持續(xù)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(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，決定了機器人最終能走多遠(yuǎn)。如同登頂珠峰沒有直升機可乘，通用具身智能也絕不存在無痛的捷徑。源策正帶著對物理世界最原始的敬畏與最狂野的技術(shù)野心，向著物理世界的終極智能，發(fā)起沒有退路的沖鋒。