成立一年拿超 5 亿天使+轮：超维动力的账上，117 个自由度和一顶 300 克头环各值多少
超维动力（Kinetix AI）9 月 11 日官宣超 5 亿元天使+轮系列融资，淡马锡旗下祥峰资本等加注。成立一年发布全栈七件套，这家公司把钱押在了「数据—模型—本体」飞轮上，但飞轮转不转得动，看的不是自由度数量。
- 融资额：超维动力（Kinetix AI）宣布完成超 5 亿元人民币天使+轮系列融资，投资方包括淡马锡旗下祥峰资本、方广资本、万石资本等，资金用于「数据—模型—本体」协同迭代与产品化落地。
- 公司年纪：2025 年 7 月注册、9 月在深圳南山启动研发，成立约一年即完成此轮，而报道称当前具身智能早期融资普遍处于数千万元量级。
- 产品清单：一年内发布原生具身大模型 KAI World Model、第一人称采集头环 KAI Halo Lite（约 300 克，四路相机+惯性测量单元）、人形本体 KAI Bot（身高 173cm、体重 70kg、全身 117 个自由度，自称全球自由度最高）、灵巧手 KAI Hand 与 AI Infra 平台。
- 一脑多形：其 SMASH 全身运动控制系统已适配宇树 G1、智元远征 A3 等多种本体，并曾在世界人形机器人运动会上与乒乓球世界冠军丁宁完成表演赛。
- 判断：全栈是叙事，不是护城河——一年发完七件套说明融资能力强，但官方未披露任何商业化订单、部署数量或收入数据。
超 5 亿元、天使+轮、淡马锡系进场
**2026 年 9 月 11 日**，全栈具身智能大模型公司**超维动力（Kinetix AI）**宣布完成**超 5 亿元人民币**天使+轮系列融资。公开的投资方名单里最显眼的是**新加坡淡马锡控股旗下 VC 机构祥峰资本**，方广资本、万石资本等机构加注。资金用途表述为加速「数据—模型—本体」协同迭代，并推动具身智能的产品化落地。
把时间线摆出来看：公司 **2025 年 7 月注册**，同年 9 月在深圳南山启动研发，到这轮融资官宣时**成立刚满一年**。21 世纪经济报道在稿件里特意加了一句对照——当前具身智能早期融资普遍处于**数千万元量级**，一家一年公司在天使+轮阶段拿到超 5 亿元，并不多见。
创始团队构成是这轮融资的另一个注脚：**华为自动驾驶资深高管、香港大学技术专家，以及人形机器人领域多次创业的连续创业者**。核心研发团队汇集港大、清华、北大、慕尼黑工业大学、复旦大学等高校，覆盖 VLA、机器人、无人驾驶、端边计算芯片等方向。
产品清单与飞轮叙事
成立不足一年，超维动力已发布的 产品清单包括：原生具身大模型 **KAI World Model**、多模态无本体数据采集软硬件方案、具身智能 AI Infra 平台、人形机器人本体 **KAI Bot**、高自由度灵巧手 **KAI Hand**。
其中数据采集头环 **KAI Halo Lite** 重约 **300 克**，融合四路相机与惯性测量单元，佩戴者通过手机 APP 可实时查看采集画面与动态三维重构结果；该产品在 WAIC 与 WRC 现场开放过试戴。人形本体 KAI Bot 身高 **173cm**、体重 **70kg**、全身 **117 个自由度**，公司称其为目前全球自由度最高的超高拟人人形机器人产品。
叙事骨架是联合创始人罗平给出的「技术飞轮」：本体定义动作空间与任务完成度上限，数据决定模型泛化能力，模型在真实任务中暴露的问题反过来推动数采方式与硬件改进。人类生产海量数据，AI 基础设施规模化处理，模型训练泛化，本体真实执行，成败经验回流训练系统。
一脑多形，与一场乒乓球表演
第一个细节是**跨本体适配**。在 2026 世界人形机器人运动会上，搭载其 **SMASH 全身运动控制系统**的人形机器人与乒乓球世界冠军丁宁打了表演赛；报道称同一套算法已适配**宇树 G1、智元远征 A3** 等多种本体，实现「一脑多形」。运动控制系统作为可移植层卖多家本体厂，是比单卖整机更轻的商业模式。
第二个细节是报道原文确认其**产品已具备初步的商业化能力**——但通篇没有给出任何一个订单金额、部署台数或客户名称。这一表述更接近融资语境下的措辞，而非可核验的商业事实。
全栈叙事的成本结构与检验点
检验点其实很朴素，就三个：**SMASH 跨本体适配有多少家本体厂真的付费**；**Halo Lite 采的数据有没有被第三方模型厂采购**（数据是这门生意的起点，也是唯一可以边建边卖的环节）；**KAI Bot 的 117 个自由度在真实作业任务里兑现成什么成功率**——自由度是动作空间的上限，不是任务完成度的保证。
对照本站此前写过的 PHYMI 费莫一（近亿美元种子轮、四个全栈层、尚无产品）与墨奇智能（超 10 亿元天使轮系列），2026 年的具身智能融资市场已经形成了「全栈叙事 + 巨额早期轮」的标准打法。这个打法对产业不全是坏事——重资产环节确实需要钱——但对观察者来说，**产品发布的密度和商业化验证的密度是两个完全不同的指标**，混着看会高估行业进度整整一个身位。