求之科技再拿 1 亿美元天使+轮：具身智能开始按「模型—数据—仿真」全栈估值
求之科技再拿 1 亿美元天使+轮：具身智能开始按「模型—数据—仿真」全栈估值
分类：industry · 具身智能 / 融资
时间：2026-08-03 08:35（北京时间）
信源：雷峰网独家报道；DISCOVER Robotics 官方 GitHub 与项目材料
先把数字说清楚
雷峰网报道，求之科技（DISCOVER Robotics）于 8 月 3 日完成 1 亿美元天使+轮融资。参投方包括 IDG、星连、武岳峰、达晨、九阳、华映、滨湖区产业集团等，老股东也继续加注。报道还称，公司此前首轮超过 1 亿美元的天使轮融资落地尚不足一个月。
这里有个边界：文章用了「具身独角兽」的说法，但没有公开投后估值、股权比例或投资协议。1 亿美元融资额，不等于 1 亿美元估值，更不能直接当作估值已被独立审计的事实。
它卖的不是一台机器人
求之把产品路线拆成三层：
- ORION：分层式具身智能基础模型，负责更高层的感知、决策与动作生成；
- LOOP：虚实混合的数据闭环，目标是把仿真、真机反馈和训练数据接起来；
- DISCOVERSE：开源的高保真机器人仿真框架，基于 MuJoCo 与 3D Gaussian Splatting，覆盖数据采集、模仿学习、扩散策略和 RDT 等工作流。
DISCOVERSE 的 GitHub 仓库能确认它是 MIT 许可、面向 Real2Sim2Real 的模块化仿真系统，支持 ACT、Diffusion Policy、RDT 以及自定义算法；仓库同时明确写着，公开 README 没有给出统一的仿真速度或真实任务成功率对比。也就是说，能确认「底座存在、接口开放」，还不能据此确认 ORION 的泛化能力已经达到商业交付水平。
为什么值得看
这轮融资的信号不在「又一家机器人公司拿到大钱」，而在资本开始为一套完整闭环买单：模型解决泛化，仿真解决数据和长尾，真机回流解决现实差距。具身智能最贵的往往不是训练一次模型，而是持续获得足够多、足够干净、能够复现的交互数据。
如果这套闭环真能跑通，公司的护城河会从本体设计转向「数据生成—策略训练—真机回收」的复利；如果跑不通，三层产品很容易变成三个彼此独立的项目，融资数字也就只剩融资数字。
原文与证据：
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