AI驱动的具身智能赛道，1年内揽获3轮融资
前人形机器人企业负责人、华为业务高管等具备深厚行业经验的专业人才，形成了强大的技术、商业与市场一体化的管理团队。
从概念到落地的核心突破
穹彻智能的核心技术产品——Noematrix Brain具身大脑系统，是具身智能技术在实际应用中的具体体现。该系统以“力为中心”的独特技术路线为基础，强调在非结构化、开放场景下的多任务执行能力。Noematrix Brain通过整合感知、想象与执行三大模块，为机器人提供从环境感知、行为决策到操作执行的全流程支持。
具身感知（Perception）
Noematrix Brain通过多模态传感器实时捕捉视觉、触觉等外部信息，实现环境的精确感知。例如，在复杂的工业环境中，机器人可以通过传感器检测周围物体的形状、材质、位置等特征，从而自主规划路径并调整操作策略。具身想象（Imagination）
系统通过拓扑结构常识和物理规律的深度学习，建立虚拟场景模拟，使机器人在执行任务前能够“预测”操作结果。这一模块的突出特点在于其高效的模拟能力，无需大量实际操作数据即可进行多任务训练，显著降低训练成本。具身执行（Execution）
在执行层面，Noematrix Brain引入力控策略，通过力-位混合决策机制，优化机器人在复杂环境中的操作稳定性和精确性。例如，在柔性物体操作中，系统能够根据实时反馈调整力度与操作轨迹，确保任务完成的精确性与安全性。
Noematrix Brain这种技术架构让人眼前一亮，但它是否真的具备大规模应用的可行性，业内并非一致认同。首先，数据量的需求是一个明显的挑战。不同于传统视觉模型只需要视觉数据，具身智能需要海量的多模态数据，包括触觉、力觉等维度，这无疑会推高数据采集和模型训练成本，拖慢商业化进程。
另外，“力为中心”的技术方案虽然理论上能提供更精准的操作控制，但在实际部署中，可能因为系统复杂度提升导致成本上涨。市场更需要明确的是，这套系统在工业环境中的整体效益是否高于传统自动化方案？企业愿意为这种复杂技术买单吗？
穹彻智能虽然在技术演示上颇具亮点，但离真正的市场化应用还有距离。以“AnySkill”通用技能库为例，其在折叠衣物、削皮等任务上的表现可圈可点。但这些任务是否能大范围替代人力，且在成本效益上具备明显优势，是另一个层面的问题。
工业制造、物流仓储等领域看似是具身智能的“天然沃土”，但这些行业客户通常对成本异常敏感。如果穹彻的解决方案难以显著降低运营成本或提升效率，那它的商业模式将难以持久。当前阶段，穹彻智能需要找到一个能够快速变现、验证技术价值的细分市场，否则，前期融资可能只是一次“短期繁荣”。
在国际市场，具身智能的竞争已趋于白热化。美国Physical Intelligence等公司早在此领域布局，吸引了Khosla Ventures、Lux Capital等顶级资本的青睐。这些企业不仅在技术深度上与穹彻智能相仿，还在市场拓展、国际标准制定上占据优势。
具身智能正引领AI进入“智能体”时代，实现感知、决策与执行的融合，重塑机器与环境的边界。在AIGC发展下，具身智能将从自动化工具变为能自主学习的“数字助手”，具备深层次感知能力。
但其普及需解决技术透明性和交互可解释性等信任问题。未来智能体可能分为高效执行工具和广泛适应复杂环境的智能体两种路径，这不仅是技术选择，也是社会选择。具身智能的未来关乎产业革命和社会挑战，取决于我们对智能技术边界的重新定义。
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