清研精準融資數億元，裝備製造國家隊投了

清研精準融資數億元，裝備製造國家隊投了

投資界獲悉，清研精準於今日（7月13日）正式宣布，已於6月內迅速完成兩輪數億元融資，至此B輪系列融資正式圓滿落定。在這一輪融資中，浮現出「國家隊加半個車圈」的豪華投資陣容。數億元的B2輪由星源資本領投，一汽富晟跟投；緊接著的B3輪則由北汽產投領投，裕隆集團跟投。值得注意的是，此番還新增了國機產業基金。 就在2026年6月，工信部與國資委聯合啟動了「人形機器人與具身智能實景實訓專項行動」，明確要求具身智能不能只在實驗室環境中運行，必須進入真實的工廠工位，正式開啟「作業模式」。而在此之前，清研精準早已卡位物理AI工程化底座，透過長達8年在工業現場的積累，讓具身機器人在真實、複雜且嚴苛的工業場景裡「學會幹活」，真正實現技術落地。 放眼清研精準本輪融資，產業資源可謂十分豐富。其中不僅有央企基金——國機產業基金的罕見出手，更形成了業界並不多見的車圈資本矩陣。整個B輪融資共彙集6家車企：北汽產投、星源資本、一汽富晟、長城資本、陝汽資本以及裕隆集團。車企的密集註資，意味著清研精準的物理AI工程化底座以及測試驗證體系，已經成功嵌入國內主流車企的核心供應鏈，這是來自汽車產業鏈上下游的深度認可。 這樣高度垂直且帶有極強產業屬性的投資陣容，證明了資本市場在具身智能下半場的投資邏輯已經發生轉變。資本不再盲目追逐人形機器人的Demo展示影片，而是重金押注那些真正掌握真實工業場景、擁有高品質數據閉環、具備工程化落地能力的物理AI基礎設施企業。因為物理AI要真正落地，勢必得跨過產品開發、供應鏈管理、現場交付、客戶服務以及持續運維等多個環節。也就是說，必須經過真實試煉，做到產線層面可實際應用。資本與業務深度綁定，才能確保企業擁有持續且穩定的真實工業場景入口，進而形成良性循環。 正如「實景實訓專項行動」中所提及的，到2026年底，人形機器人等重點產品須在一批代表性場景中率先完成應用驗證與常態部署，正式開啟作業模式；同時要凝練形成百個以上的高價值應用場景，進一步豐富具身智能的應用譜系，並帶動形成萬台級的規模落地能力。清研精準可謂精準卡位，這兩輪融資都伴隨著關鍵轉向：從跑通新能源物理智能的閉環為起點，逐步邁向更廣闊的工業場景，致力於打造工業物理AI的工程化底座，深度布局具身智能領域。從這個角度看，它的突圍不僅仰賴單點技術，而是由真實場景入口、數據生產能力、測試評測體系、工程交付能力以及世界模型能力共同形成的複合壁壘，並且在政策來臨前，提前完成了全鏈條布局。 清研精準的創始人兼CEO董漢，博士就讀於清華大學，師從中國工程院院士李克強教授。他於2018年6月在清華大學的孵化下正式創立清研精準。成立8年來，清研精準將AI檢測、仿真及測試驗證產品導入國內幾乎所有整車廠和動力電池企業的核心供應鏈，出貨超過萬台，落地超過30個國家，產業客戶涵蓋新能源整車、動力電池、儲能、核心零部件、礦山、電力等核心賽道。 在團隊方面，清研精準具身智能板塊——精準視界的CEO曹綺桐，擁有史丹佛大學工程的學術背景，曾於史丹佛計算機研究院從事生命科學與AI交叉課題研究，相關成果曾以第一作者身份刊發於《Nature》子刊。在清研精準，曹綺桐主要統籌公司技術遷移與迭代路線以及商業場景落地，凸顯企業攻堅工業具身智能落地最後一公里的核心優勢。她的核心研究領域涉及高維、多模態、動態數據推演系統狀態演化規律，遷移到工業場景後，本質問題類似：機器人看到的不是一個單純的工件，而是一個由視覺、力覺、觸覺、工藝參數和環境變量共同構成的動態物理系統，這與清研精準搭建的工業物理世界模型高度匹配。 此外，清研精準具身智能總工程師、精準視界CTO趙然，曾於千尋智能、智平方科技兩家頭部具身企業擔任具身Infra負責人。作為機器人領域專家丁漢院士團隊的成員，趙然博士深耕機器人領域十餘年，兼具紮實的學術積澱與產業落地經驗。他曾帶領團隊從0到1搭建遙操作、數據採集、底層數據閉環與仿真平台，其平台化、工程化經驗與團隊深厚的研發積累形成合力，進一步推動了學術基因與產業工程能力的深度融合。自此，團隊集世界級前瞻視野、產業工程化底蘊、百億級商業驗證於一身，已站上中國具身智能產業化的最前沿。 在這些基礎之上，清研精準順利完成戰略升級與能力外溢——從新能源汽車檢測企業躍升為物理AI工程化底座，旨在充當具身智能在工業領域落地的物理AI底座。對應「實景實訓專項行動」，清研精準多年來積累的工業現場早已準備就緒。在不同工業領域，他們已部署超過2000個工業感知節點至真實的作業工位上，從新能源動力電池的PACK檢測到整車總裝，從地面工廠到井下礦山，將關鍵工位轉化為具身智能的數據場與訓練場。這些場景有數據、有工位、有真實作業，最能驗證技術價值。具身模型如同「大腦」，而清研精準提供了讓大腦學會「身體協調」並驗證其能力的實訓基地和教材；它不製造機器人本體，但造就了機器人在工業現場執行任務的能力。 此外，「實景實訓專項行動」強調堅持應用牽引，透過真實場景訓練，持續優化具身智能模型算法，積累高品質真機數據。如今的清研精準，儼然已成物理AI數據底座商。其自主研發的TsingLoop多模態數據工程管線，能將分散在多系統的原始信號，透過統一的時間、空間、語義對齊，轉化成標準化且可複用的數據資產包。一次採集的數據，經過管線處理後，就能將原始數據升級為工業的「數據資產」；歷史數據能與新增數據自動融合、持續迭代，形成持續增長的數據飛輪。 基於TsingLoop多模態數據工程管線，清研精準正在構建一套面向工業場景的Robot-in-the-Loop機器人在環測試體系。這套體系可理解為工業具身智能版本的「採集、仿真、驗證、評測、迭代」閉環。機器人或工人在真實工位中執行任務時，TsingLoop同步採集視覺、力覺、觸覺、軌跡、工藝參數、設備狀態和執行結果等多模態數據；隨後，系統基於真實數據重建數位孿生場景，在仿真環境中回放歷史工況、復現異常樣本，並對不同動作策略進行低成本、高頻次的假設推演。然而仿真並非終點，工業機器人最終要進入真實車間，必須跨越虛實差距。因此，清研精準進一步引入機器人在環測試，讓真實機器人本體、控制器、末端執行器、傳感器和仿真場景形成閉環聯動，在不直接佔用客戶產線的情況下，提前驗證動作策略、力控邊界、安全包絡和異常接管機制。部署到現場後，評測模組會持續輸出標準化評測報告，包括任務成功率、節拍時間、異常率、碰撞風險、能耗、穩定運行時長等指標。這些評測結果不僅是驗收依據，也會反向進入TsingLoop數據管線，驅動模型持續優化、策略不斷更新。如此一來，一個完整的數據底座就此成形。 綜觀全局，清研精準描繪出的終局願景是：「一套底座、一個大腦、百個垂類場景應用」。以數據工程體系為底座，以工業認知世界模型為大腦，在電力、工程機械、新能源製造、礦山等上百個邊界清晰的工業任務中，沉澱可複用的物理智能。在物理AI從概念走向產業落地的關鍵節點，產業資本紛紛押注清研精準，看中的正是其不可替代的場景落地能力。當行業還在爭論算法路線時，紮根工業現場、默默鍛造物理AI工程化底座的清研精準，已經悄然成為具身智能時代最核心的技術賦能者。在下半場，這一重要性已不言而喻。