7月1日，求之科技（DISCOVER Robotics）宣布完成超一亿美元（约合人民币6.8亿）首轮融资，创下消费级具身机器人赛道单笔天使轮融资最高纪录。投资方包括君联资本、信产投资、联想创投、沄柏资本、普华资本、临港科创投、琥珀资本、庚辛资本等。多家头部机构同时押注一个天使轮项目，阵容之厚在机器人赛道并不常见。
截至今年五月，国内具身智能赛道累计完成437起融资，总额逼近489亿元，体量几乎追平去年全年。在行业资金加速涌入的背景下，求之科技拿下的这一亿美元，为消费级具身机器人的研发与量产注入了关键的资本动力。资本愿意开出这张支票，核心原因指向两件事：创始人的复合型履历，以及团队在技术与工程化层面展示出的综合能力。
01.
学术与产业的双重积淀：创始人与核心团队
求之科技的创始人兼首席科学家周谷越，港科大博士，师从国际知名机器人专家李泽湘教授2012年加入大疆，此后近十年间历任核心团队成员、资深科学家、资深产品经理，先后组建并负责计算机视觉、智能制造、入门级无人机及STEAM教育等多条产品线。在此期间，他曾主导研发了掌上无人机"晓"（Spark）等多款产品。
离开大疆后，周谷越回到学术界，现任清华大学智能产业研究院副教授、协同视觉与机器人实验室（DISCOVER Lab）主任。2023年，求之科技从该研究院正式孵化成立。
这份履历的特殊之处在于：他同时具备学术前沿的研究经验和规模化量产的实战经历。联想创投首席投资官宋春雨公开评价称，周谷越"兼具顶尖学术视野与大规模产品落地经验，是业内稀缺的复合型领军者"。
核心团队的构成同样印证了这一特质。据多方信息，求之科技研发骨干中包含世界模型方向的前华为天才少年、多名此前在消费级机器人企业担任智能技术一号位的工程负责人，以及数位具身智能方向的清华特奖得主
产品侧则有多名兼具消费级机器人产品、智能系统工程化、具身智能科研经历的明星产品经理。这支团队展现出了覆盖前沿算法探索与消费级硬件工程落地的全链条研发能力。
02.
产品线与技术底座：从科研平台到高效训练架构
求之科技目前对外公开的产品属于AIRBOT系列。其中AIRBOT Play是一款六自由度轻量化智能机械臂，面向科研和教育场景，可挂载在桌面平台、四足机器人、轮式底盘等多种载体上完成操作任务。AIRBOT MMK2则是移动升降双臂平台，集成双六自由度机械臂、多路视觉传感器、升降机构和移动底盘等组件，主要用于双臂移动操作的数据采集与自动化部署等。
这两款产品的当前定位偏向高校科研与教学实训等。，而本轮融资的资金用途则指明了公司的下一步规划：将主要用于加速推进消费级具身机器人产品的落地与量产。
在硬件产品之外，求之科技参与构建的技术基础设施同样值得关注。今年，清华AIR DISCOVER Lab联合求之科技、谋先飞技术、原力灵机及多所高校和机构，推出了全新的机器人强化学习训练架构UniLab。
这套系统的核心思路是打破"GPU包揽全部"的行业惯例，为具身智能打造了全新一代“CPU高效仿真+GPU策略训练”的异构高吞吐训练底座，在多项运控任务训练上实现了数倍效率提升。该训练架构在保持高精度物理特性的同时，实现了端到端墙钟时间（Wall-clock Time）3至10倍的提升。4090+9950×3d的系统上，训练四足行走只需12秒，人形机器人G1学会走路仅需3分钟。
更值得关注的是UniLab的跨平台能力。它原生支持NVIDIA、Apple、AMD、Intel四种加速后端。团队已将UniLab训练出的策略成功部署到六类真机任务上，涵盖四足行走、人形全身运动追踪（包含翻跟头和攀爬）及灵巧手操作，形成了完整的仿真到真机闭环。
此外，在底层技术生态建设上，求之科技也参与了仿真系统DISCOVERSE的开发。该系统致力于将前沿的视觉渲染技术、物理引擎与控制接口融合在统一架构中，构建可扩展的学习框架，从而打通从虚拟仿真到真实世界部署的完整技术纵深。
03.
迈向消费级市场的商业化考量
2026年被广泛视为具身智能规模化应用的起点年份。相较于工业场景，"消费级"意味着对成本控制、系统可靠性和用户体验的要求有着截然不同的标准——产品需要做到足够便宜、好用且安全。
面对这一挑战，求之科技选择了全栈自研的路径。从机械臂的结构设计、运动控制、视觉感知到自主导航和机器学习，再到生产制造环节，核心技术环节均由团队自主掌控。这种路径前期投入重、周期长，但随着量产规模的扩大，其在成本控制和迭代速度上的优势将逐步显现。
一亿美元的天使轮资金已经到位，对于这支兼具大疆消费硬件基因和清华AI研究积淀的团队来说，市场给出的期待值已经写在了融资金额里。第一款面向大众的消费级产品将以何种形态亮相，业内正拭目以待。
基于这一洞察，深耕机器人通行领域的旺龙，给出了不同的解题思路。旺龙颠覆市面单机版被动梯控方案，以云平台主动式导航乘梯、掌控电梯、双向交互机制、智能防错纠错与远程运维体系，构建行业稀缺的高安全、高可靠、高效运维的机器人通行生态，实现机器人安全、有序、高效乘梯。
