据新京报、上海证券报等多家媒体报道，以家庭为第一落地场景的具身基础模型公司斜跃智能近日正式宣布完成数亿元天使+轮融资。本轮融资由线性资本、钧山资本、弘颐资本、隐山资本等多家机构联合参与投资，资金将主要用于持续推进具身基础模型训练、算力与数据基础设施建设、核心团队扩充，以及家庭机器人本体研发和场景验证。此次融资距公司成立仅约半年时间，反映出资本市场对斜跃智能“用大模型范式解决具身问题”技术路线的认可，也标志着家庭机器人赛道正成为具身智能领域新一轮资本布局的焦点。
斜跃智能成立于2026年2月，由理想汽车前AI首席科学家、基座模型部门负责人陈伟与理想汽车前产品线总裁张骁联合创立。陈伟在理想汽车任职五年间，完整经历了从底层模型创新到量产交付的全流程，先后负责“理想同学”业务、大语言模型及多模态大模型研发，并于2024至2025年切换至自动驾驶业务，对数字世界与物理世界的模型构建均有深入实践。张骁则主导产品定义与硬件研发，具备从产品定义到量产交付的完整经验。公司核心团队来自全球知名科技、AI、机器人及智能汽车企业，能力横跨大模型算法、AI基础设施、机器人运控、产品与供应链管理五大领域，是国内少数具备万卡大模型训练、数字与物理大模型及智能体开发、C端产品从定义到量产交付全链路经验的团队。
在技术路线上，斜跃智能提出了Duplex Reasoning范式驱动的具身基础模型。传统机器人系统往往采取“接收指令—执行动作—返回结果”的单工或半双工流程，而家庭场景需要时刻响应模糊、变化且持续发生的需求。Duplex Reasoning旨在让机器人在感知理解、推理规划和任务执行过程中保持与人连接的“双向通道”，对话信息可随时被打断和修正，行动目标也可在执行过程中动态调整，最终打造出可打断、可修正、可接管、可持续进化的通用家庭行动智能。在模型架构上，斜跃以VLA为主干，打通与世界模型预测的协同，语言将视觉、语音与环境变化压缩为可迁移的高层语义驱动跨场景泛化，世界模型则预测动作的未来可能结果，为长程任务提供事前约束。目前，公司已初步完成自研Ego数据采集设备及数据平台建设，计划在2026年内跑通从采集、清洗、标注到训练的完整能力，并持续提升信号质量、任务覆盖度与标签有效性。
商业化方面，斜跃智能遵循“先验证，再进家”的务实节奏。公司计划先在酒店、养老院等半结构化场景中验证模型的跨空间泛化能力、任务完成率和单位经济性，再逐步进入家庭场景。洗衣、收纳、清洁等高频、长程且评价标准相对清晰的任务，将成为优先探索方向。硬件方面，斜跃采取“单一本体、全栈闭环”的阶段性策略，陈伟透露家庭本体将追求与居住环境的融入感，“既不是传统双足人形，也不是轮式底盘”，目前处于内部设计阶段，计划明年先在场景内开展验证和小规模测试。斜跃智能创始人陈伟表示，当前具身智能领域远未收敛，数据采集方式各异，本体形态各不相同，不存在一个端到端的开源模型能够通吃全链路，模型能力本身，就是具身智能公司的核心竞争力。他强调，做具身基础模型是一件“难而正确的事”，“做模型在某种意义上就是‘结硬寨、打呆仗’，扎扎实实把算力、数据、评估的全链路管线建好，把底层基建打牢”。
