專注康復與養老場景下具身智能機器人研發，如身機器人完成億元Pre-A輪融資

來源：獵云網

近日，智能康養機器人公司如身機器人完成億元Pre-A輪融資，本輪融資由知名醫療基金清松資本、頭部算力上市公司潤澤科技及平湖澤新共同投資。

據了解，本輪融資將用于加速具身智能在養老機構與居家場景的應用部署。

上海如身機器人科技有限公司成立于2023年6月，核心成員來自德國漢堡大學、清華大學、上海交通大學、牛津大學等高校及研究機構，覆蓋機器人具身智能、控制規劃、人機交互等關鍵技術方向，并擁有醫療機器人及康養場景產業化經驗，形成了"具身智能+醫療康養"的復合型團隊能力體系。

如身機器人專注于康復與養老場景下的具身智能機器人研發，聚焦解決失能、半失能及高齡人群的康養照護困境。公司選擇從真實養老場景出發，通過機器人在真實環境中的持續運行獲取任務數據，并以數據驅動模型能力迭代，逐步形成“場景—數據—模型—場景”的閉環進化體系。在這一體系中，真實場景用于持續生成與驗證能力，運行數據成為核心訓練資產，模型則在真實任務中持續演化并反哺場景能力。

圍繞這一技術路線，如身機器人推出全球首個載人與服務雙模態具身養老護理機器人，實現移動載人與主動照護能力的融合。

在核心能力層面，該產品搭載七自由度20kg大負載力控柔順機械臂，可在復雜機構與家庭環境中實現穩定操作與安全交互，并圍繞養老場景構建自主任務能力體系，覆蓋喂飯、遞送、搬運、護理輔助等高頻服務動作。通過雙邊力反饋具身數據采集系統，在真實交互中實現優于±1N的力反饋數據精度，為模型訓練提供長期高質量數據支撐。在安全交互層面，系統通過力控與柔順控制實現接觸力的精細調節，使機器人在高自由度操作下仍保持穩定、安全的人機交互能力，適配養老場景中對“低沖擊、高可靠、可預測行為”的核心要求，確保在養老等復雜真實場景中的可靠運行。

截至目前，如身機器人已累計完成超過1000小時真實養老場景運行數據采集，完成從模擬驗證到真實閉環的關鍵跨越。基于真實場景的多模態數據，如身機器人正逐步構建從本體-數據-模型面向養老場景的具身智能系統，通過真實家庭數據閉環持續提升機器人自主能力：QiCare OS。該系統包括VLM 大腦 + QiCare SkillFormer 小腦 + 專屬 Safety Supervisor 三層協同模型體系，由 VLM 負責認知規劃，Skill Policy 小腦由齊家自主研發的專用策略模型 QiCare SkillFormer 驅動，形成養老場景專用策略模型資產和原子技能。同時，創新性提出了Safety Supervisor安全策略，負責確定真實場景下的安全邊界、自主等級判斷和人工接管預警，確保真實場景下的機器人安全保障。如身由此成為國內率先構建養老服務自主模型的團隊。

國家發改委等部門在“智能養老服務機器人”相關部署中明確提出，推動以真實養老場景為核心的實景數據采集與應用驗證體系建設，強調在養老機構與居家環境中開展實地運行與任務驗證，以形成標準化數據體系，加速智能養老機器人從實驗驗證走向規模化應用。如身機器人則通過持續在真實養老機構與家庭場景運行，形成結構化數據并驅動模型迭代。

在機構側，公司已在上海及京津冀等多個區域養老與康養機構開展連續運行驗證，累計運行超過45天，并同步推進5–10家機構場景POC測試項目。

在居家側，公司首個真實家庭入戶場景已落地，并啟動“千戶計劃”，推動機器人進入更廣泛家庭服務體系，同時公司作為工信部“智能養老服務機器人結對攻關與場景應用試點”參與方，深度參與國家級養老機器人場景驗證體系建設。

在商業化路徑上，如身機器人正從單一產品交付模式，轉向“機器人+服務+數據”的長期運營體系，通過真實場景持續運行形成數據資產，并以此驅動能力迭代與服務能力升級，推動從設備屬性向長期服務屬性轉變。

創始人師云雷表示：具身智能的核心不在于機器人目前“能做什么”，而在于它在真實世界中“如何持續變得更聰明”。養老是我們選擇的第一個真實場景，但不會是終點。在這一場景中，我們完成了從真實運行數據采集到模型持續迭代的閉環驗證，也驗證了“場景驅動數據、數據驅動模型”的可行路徑。下一階段，我們將繼續擴大真實場景部署規模，加速具身智能能力體系建設，并推動機器人從養老服務走向更廣泛的家庭服務場景。