清研精准完成数亿元B3轮融资，打造物理AI数据基础设施

背景

在具身智能与物理AI（Physical AI）赛道逐渐从概念验证（Demo）阶段迈向工业化落地的关键节点，资本市场的关注点正发生显著转移。2026年，投资逻辑逐步脱离单纯的算法竞赛，转向那些具备真实工业场景数据闭环能力的底层基础设施企业。

在此背景下，清华系物理AI企业「清研精准」于近日完成了数亿元人民币的B3轮融资。本轮融资由北京市绿色能源基金、北汽产投领投，裕隆集团跟投。此前，该公司已于6月5日完成数亿元B2轮融资，由星源资本领投，吉晟资产（一汽富晟旗下资本）及某央企产业基金跟投。这一连续的资本注入，不仅印证了其在工业物理AI领域的落地能力，也反映了整车与能源领域产业资本对智能制造核心卡位方向的布局决心。

核心内容

清研精准成立于2018年，由清华大学孵化，致力于构建物理AI的工程化底座。公司创始人兼CEO董汉为清华大学博士，师从中国工程院院士李克强教授，在汽车领域拥有近十年的科研与产业积累。公司核心团队及合作成员来自清华大学、斯坦福大学、浙江大学、北京航空航天大学、西安交通大学等国内外顶尖高校，融合了自动驾驶工程与交叉学科计算能力。

1. 产品布局与客户覆盖 清研精准已将AI检测、仿真及测试验证等产品打入国内100多家整车厂及动力电池、储能企业的核心供应链。其客户广泛覆盖汽车、新能源、工程机械、低空经济、智能制造等领域的多家大型制造业龙头企业。

2. 技术工程体系 在新能源物理AI测试验证领域，清研精准已构建起完整的技术工程体系，涵盖以下关键环节：

• 数据采集与传感器同步
• 信号调理
• 仿真测试
• 测试自动化
• 问题定位
• 质量追溯
• 结果评测

公司积累了覆盖多车型、多电池系统、多工况及多产线环境的海量工程经验。清研精准战略发展总监、精准视界CEO曹绮桐指出，产品进入客户现场不仅要能采集数据，更需要在精度、稳定性、实时性、可靠性及可追溯性等方面达到严苛的工业标准。

3. 战略升级方向 本轮融资所得资金将主要用于核心人才招募、多模态数采设备的研发与规模化部署，以及算力采购与模型训练基础设施建设。清研精准的战略目标是从传统的工业测试验证企业，向“物理AI数据基础设施”与“世界模型平台”全面升级，试图构建“一套底座，一个大脑，百个垂类场景”的物理AI数据飞轮。

关键要点

• 融资进展：清研精准完成数亿元B3轮融资，由北京市绿色能源基金、北汽产投领投，裕隆集团跟投。
• 团队背景：核心团队源自清华大学等顶尖高校，创始人董汉拥有深厚的学术与产业背景，团队具备自动驾驶工程与交叉学科计算能力。
• 市场地位：产品已进入国内100多家整车厂及新能源企业的核心供应链，覆盖汽车、储能、工程机械等多个领域。
• 技术壁垒：建立了涵盖数据采集、仿真、自动化测试及质量追溯的完整工业级技术体系，强调高精度、高稳定性及可追溯性。
• 未来战略：资金将用于多模态数采设备研发、算力采购及模型训练基建，旨在打造物理AI数据基础设施和世界模型平台。
• 资本逻辑：连续获得一汽、长城、北汽等产业资本加注，表明资本市场正从“Demo竞赛”转向认可具备真实工业场景和数据闭环能力的底层基础设施企业。

意义与影响

清研精准的B3轮融资及其战略升级，标志着物理AI行业进入了一个新的发展阶段。

首先，产业资本的深度介入验证了技术价值。早期投资方包括一汽、长城、陕汽等，本轮又有北汽产投和北京市绿色能源基金领投，这种来自整车和能源领域的产业资本支持，表明物理AI在解决工业实际痛点（如电池测试、复杂工况仿真）方面已具备明确的商业价值和落地能力，而非仅停留在实验室阶段。

其次，从“工具”向“基础设施”的跃迁。清研精准提出构建“物理AI数据基础设施”，意味着其角色将从单一的测试验证服务商，转变为提供底层数据要素和模型训练能力的平台型公司。这种“数据飞轮”模式有望通过规模化部署多模态数采设备，积累更多高质量工业数据，进而反哺模型训练，形成正向循环。

最后，为具身智能和智能制造提供底层支撑。随着具身智能赛道从Demo走向工业化，对真实世界物理规律的理解和数据闭环的需求激增。清研精准所构建的“世界模型平台”和物理AI底座，有望成为连接数字世界与物理世界的关键基础设施，为智能制造、低空经济等新兴领域提供标准化的技术支撑，加速AI技术在实体经济中的渗透与落地。