斜跃智能完成数亿元天使+轮融资，以Duplex Reasoning范式推进具身基础模型

事件概述

近日，具身智能公司斜跃智能（Xieyue Intelligence）宣布完成数亿元天使+轮融资。本轮融资由线性资本、钧山资本、弘颐资本、隐山资本等知名机构参与。资金将主要用于推进具身基础模型训练、算力与数据基础设施建设、核心团队扩充，以及家庭机器人本体的研发和场景验证。

核心信息

1. 团队背景与成立

• 成立时间：2026年2月。
• 创始人：由理想汽车前AI首席科学家、基座模型部门负责人陈伟，以及理想汽车前产品线总裁张骁联合创立。
• 团队能力：核心团队来自全球知名科技、AI、机器人及智能汽车企业，具备大模型算法、AI Infra基础设施、机器人运控、产品与供应链管理五大领域的跨学科能力，拥有万卡大模型训练及C端产品从定义到量产交付的全链路经验。

2. 技术范式：Duplex Reasoning

斜跃智能提出**Duplex Reasoning（双向推理）**范式，旨在解决传统机器人“接收指令—执行动作—返回结果”的单工/半双工流程无法适应家庭复杂动态需求的问题。

• 核心理念：在感知理解、推理规划和任务执行过程中保持与人的“双向通道”。对话信息可随时被打断和修正，行动目标可动态调整。
• 技术实现：以**VLA（Vision-Language-Action）**为主干，打通与世界模型预测的协同。语言模块将视觉、语音与环境变化压缩为高层语义，驱动跨场景泛化；世界模型预测动作未来结果，为长程任务提供事前约束。
• 目标：打造可打断、可修正、可接管、可持续进化的通用家庭行动智能，实现交互与行动的一体化建模。

3. 基础设施与数据策略

公司认为具身智能的核心竞争力在于高质量数据与系统化基建，而非单纯堆砌模型规模或数据量。

• 训练 Infra：建立可复用、可扩展的训练体系，覆盖预训练、后训练及强化学习阶段。
• 数据 Infra：构建高标准数据管线，优先追求高代表性、高信息密度的精品数据。目前已初步完成自研Ego数据采集设备及平台建设，围绕第一视角、无本体数据和与本体相关的高质量数据搭建分层体系。计划于2026年内跑通从采集、清洗、标注到训练的完整闭环。
• 评估闭环：建立覆盖评估与仿真的闭环系统，客观测量模型进步。

4. 硬件与商业化路径

• 硬件策略：采取“单一本体、全栈闭环”的阶段性策略。先通过控制本体构型、传感器选型和接口一致性降低硬件变量，再将验证后的能力导入面向C端的家庭本体。探索Home-native产品形态，平衡空间通过性、交互方式、安全边界与家庭审美。
• 商业化节奏：遵循“先验证，再进家”原则。计划在酒店、养老院等半结构化场景中验证模型的跨空间泛化能力、任务完成率及单位经济性，随后逐步进入家庭场景。洗衣、收纳、清洁等高频、长程且评价标准清晰的任务将成为优先探索方向。

值得关注

创始人陈伟表示，当前具身智能领域远未收敛，不存在端到端的开源模型能通吃全链路，模型能力本身是核心竞争力。斜跃坚持用大模型范式解决具身问题，通过扎实建设算力、数据、评估全链路管线，以可控算力成本探索具身智能的Scaling Law，并致力于构建家庭具身智能的护城河。