原力灵机并购Atomix并获智谱商汤等投资

背景

在具身智能（Embodied AI）赛道从概念走向落地的关键节点，行业正经历一场从“Token竞争”向“Action竞争”的战略转移。随着通用大模型技术的成熟，拥有物理世界交互能力的具身智能模型被视为模型公司的下一片高地。然而，行业目前面临着一个显著的“数据死结”：模型进化需要真实场景中的错误数据，但缺乏好模型的武装，机器人难以进入复杂场景采集数据。

在此背景下，旷视科技联合创始人兼CTO唐文斌创立的通用具身大模型公司「原力灵机」（2025年3月成立，核心成员为旷视原班人马）成为行业焦点。近期，「原力灵机」不仅完成了由智谱、阶跃星辰、商汤科技等国内头部大模型厂商，以及华勤、上汽恒旭等产业投资方参与的新一轮融资，更通过股权并购方式整合了物流机器人公司「Atomix」（原力聚合）。这一动作标志着大模型公司与场景数据方的深度绑定，旨在打破行业数据瓶颈，推动具身智能的大规模落地与全球化扩张。

核心内容

1. 融资与资本格局：大模型厂商罕见“会师” 此次融资展现了具身智能赛道资本结构的重大变化。资方包括智谱、阶跃星辰、商汤科技等四家国内顶级大模型公司，加上此前在A+轮独家领投的阿里，形成了罕见的“四巨头”齐聚局面。这不仅是商汤与旷视（唐文斌出身旷视）这两家昔日对手在具身智能领域的罕见合作，也释放出明确信号：大模型公司正将资源从单纯的文本/代码生成转向具备物理交互能力的具身模型研发。

2. 并购整合：打通“本体-大脑-数据”闭环 「原力灵机」通过股权并购完成了与「Atomix」的合并。

• Atomix背景：其业务基因可追溯至2016年唐文斌在旷视科技主导的智慧物流与机器人调度业务（河图系统）。2024年7月，该业务从旷视剥离独立成立「Atomix」。
• 市场地位：经过多年发展，「Atomix」的托盘四向车销量位居全球第二，累计服务项目超500个，客户涵盖优衣库、蜜雪冰城、宁德时代等，年营收近十亿元。
• 整合逻辑：此次合并旨在解决具身智能行业的“数据死结」。「Atomix」作为拥有丰富真实场景数据的“数据发动机”，将为「原力灵机」提供训练燃料；而「原力灵机」的具身智能模型则赋能「Atomix」现有机器人，实现协同作业，形成“闭环模型与场景”的数据飞轮。

3. 技术底座：通用具身大模型“DM0” 「原力灵机」已推出通用具身大模型“DM0”，其技术突破主要体现在以下三个方面：

• 三类数据大融合：业内首次将互联网语义、智能驾驶物理规则、机器人实操数据进行混合训练，提升了数据的规模与质量。
• 硬件无关的通用性：通过跨域混合训练，“DM0”抽象出通用的物理规律，能够无视硬件差异，在不同构型的机器人本体间迁移操作逻辑，摆脱了对特定硬件参数的依赖。
• 小参数高精度推理：将大模型的“思维链推理”延伸至物理空间，使得仅2.4B参数规模的“DM0”实现了突破亚毫米级的精细操作，并在长程连续任务中大幅提升了成功率。

关键要点

• 战略转移：大模型竞争的主战场正从Token（文本/代码）向Action（物理动作）转移，具身模型成为模型公司锚定的新高地。
• 资本动向：智谱、阶跃星辰、商汤科技、阿里四家大模型厂商罕见地同时投资具身智能赛道，显示出资本对该领域的高度重视。
• 解决痛点：行业核心痛点在于“数据死结”（需要数据训练模型，但好模型才能采集数据）。并购「Atomix」旨在通过现有成熟场景打开数据获取通道。
• Picking任务：唐文斌认为Picking（抓取）是具身智能时代的“原子任务”，正如Coding之于大模型。「Atomix」被视为连续运转的Picking数据发动机。
• 技术突破：「DM0」模型通过互联网语义、自动驾驶物理规则、机器人实操数据的混合训练，实现了小参数（2.4B）下的高精度操作和跨硬件迁移能力。
• 行业趋势：海内外巨头（如字节跳动招募具身智能负责人、Skild AI并购Zebra机器人业务）加速聚拢本体、数据、模型与场景方，行业进入深水区，寻找具身模型的Scaling Law。

意义与影响

1. 确立“本体+大脑+数据”整合的新常态 此次合并表明，单纯的硬件制造或单纯的算法研发已不足以应对具身智能的挑战。行业正走向本体制造商、数据资产方、模型研发者与场景运营方的深度整合。这种垂直整合模式有望加速解决数据稀缺问题，为具身智能的大规模商业化落地提供基础设施。

2. 验证具身智能的Scaling Law可行性 通过「DM0」模型在2.4B小参数规模下实现的突破，以及「Atomix」海量真实场景数据的注入，行业正在探索具身智能特有的Scaling Law（缩放定律）。这提示业界，具身智能的进化不再仅依赖堆砌机器人本体，更依赖于高质量物理交互数据的积累与模型推理能力的提升。

3. 加速全球化扩张与标准化落地 「Atomix」在全球20多个国家、500多个项目中的运营经验，结合「原力灵机」的通用大模型能力，将使中国具身智能企业具备更强的全球化竞争力。通用模型的硬件无关性使得解决方案可以快速复制到其他类型的机器人本体，降低了定制化成本，加速了从特定场景（如物流）向更广泛通用场景的渗透。

4. 重塑行业竞争格局 随着字节跳动、Skild AI等海内外巨头的入局与并购动作，具身智能赛道已从早期的初创公司单打独斗，进入巨头与专业玩家共同参与的“深水区”。对于初创公司而言，拥有独特的数据闭环或核心技术（如通用具身大模型）将成为生存与突围的关键壁垒。