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具身智能“百亿估值俱乐部”再迎强者入局!
近日,全球具身感知驱动通用智能的领导者——帕西尼感知科技(PaXini Tech)宣布完成超10亿元人民币B轮融资,公司估值超100亿元,成为8大破百亿估值的具身智能企业之一,稳居全国该领域第一梯队,更凭借其不可替代的感知壁垒,成为全球具身感知赛道中估值最高的标杆。
本轮由知名双币基金黄浦江资本、凯泰资本、顶级国资信安资本重磅领投,某规模数百亿元的知名双币基金、珠海科技产业集团、善达资本、海川基金等联合投资,北京某知名国资平台、广州市新兴基金、上市公司优利德、知来资本、LEO LION、南岭基金、相城金控等跟投,毅达资本等数家老股东持续超额加码,庚辛资本中国继续担任独家战略财务顾问。
截至目前,帕西尼已累计吸引14家海内外顶级产业投资方,构建起覆盖全产业链的“国际+国内”双轮驱动资本力量。国际方面,Meta关联方、LEO LION等海外巨头相继入股;国内则获得比亚迪、京东、TCL、珠海科技产业集团(华发&格力)、上汽、北汽、新奥、商汤、新国都、优利德、钧犀、张科垚坤产业龙头的集体力挺。这一阵容横跨互联网、汽车、物流、3C、人工智能、半导体、精密制造等前沿与支柱产业,未来将从技术协同、场景落地到供应链整合,为帕
全球唯一百亿级实采全模态数据,重塑具身智能模型天花板
正如巴菲特所说,“价值投资的核心是寻找具有持久竞争优势的企业”。帕西尼跻身具身智能“百亿估值俱乐部”,绝非单纯的资本加持,而是其在全球行业格局中不可逾越的技术壁垒与垄断性的赛道统治力。
在目前全国仅有的8家百亿估值具身智能巨头中,帕西尼为全球独此一家,能够以百亿级深度集成稀缺触觉模态的全模态实采具身数据,闭环训练VTLA具身智能大模型的企业。
帕西尼凭借这套内生自持、全链闭环的核心技术体系,从根源上打破传统VLA具身模型的核心桎梏,依托模态规模双核领跑、质效无双的海量数据优势,从底层驱动模型实现本质跃迁,重新定义高性能通用具身智能大模型的能力边界。至此,帕西尼已然成为全国乃至全球范围内极少数兼具顶尖具身感知硬件、独有百亿级“以人为中心”实采数据体系、以及自研OmniVTLA全模态大模型的全栈型标杆企业。
在具身智能赛道的核心较量中,物理感知能力决定了具身智能载体进行物理交互的上限,而数据的模态丰富度、真实性、质量和规模则是决定模型泛化能力的底层关键。而这,正是帕西尼的绝对主场。
相较于其他百亿级企业普遍面临的仿真数据或外部采购数据训练模型的不足,帕西尼手握全球行业独有的核心底牌——以自研的高精度自主物理感知硬件为触点,构建起全球首个“以人为中心”(Human-Centered)的全模态感知高精度实采具身数据体系。从先发落建的全球最大数采工厂——天津Super EID Factory,到近期即将公布的全国多个全新具身智能超采工厂,帕西尼已形成年产近百亿条高质量全模态数据的超强产能,全面覆盖稀缺的多维触觉、自体感知、多目立体视角等物理交互感知模态信息,OmniSharing DB数据集的模态多样性、规模、维度、真实性、质量与应用覆盖面等综合指标均在全球范围内无出其右。在产业与资本的持续加持下,这一超级数采体系正与追赶者拉开断档式的差距,使帕西尼牢牢掌握了具身智能领域的“数据定义权”。
伴随这股无人能及的海量“稀缺血液”注入,帕西尼自研的具身智能大模型OmniVTLA直接拉升模型物理交互、精细操控与真实场景泛化的能力上限,赋予机器人类人化的精准操作与自适应决策能力;更凭借高质量全模态实采数据的深度喂养,重新定义了高性能通用具身智能大模型的能力边界。
通过“硬件造数据、数据哺模型、模型优硬件”的全栈闭环路径,帕西尼已然建立起一套自我进化的动力引擎:依托自主硬件生产高价值数据,持续反哺模型迭代,而模型的升级又反向指导硬件的下一代技术创新。这种层层递进、环环相扣的逻辑结构,使帕西尼不仅稳坐全球具身感知驱动通用智能的领导者宝座,更在底层逻辑上构筑了极高的竞争壁垒。在这一闭环持续运转下,领先优势将呈指数级扩大,帕西尼正以先行者的姿态,实现对行业真正的“未来不可超越”。
全球头部认可!技术硬实力铸就商业护城河
在具身智能的商业化进程中,帕西尼超凡迥立,呈现出独特的发展路径。相比许多技术难以落地转化的同行企业,帕西尼已经成功打破了技术与市场的壁垒,将全栈闭环系统转化为新型生产力,构筑起帕西尼在全球具身智能领域不可逾越的“绝对护城河”。
国内市场层面,帕西尼依托国内丰富多元的产业场景优势,将顶尖技术积淀转化为高价值产业化实效,已与比亚迪、京东等产业龙头达成深度战略绑定,率先将具身智能规模化落地应用于汽车产线、物流分拣、3C制造等核心生产场景,以标杆级实践重新定义行业技术落地的最高标准。
国际市场方面,帕西尼凭借独一档的技术统治力,拉开与行业同行的代际差距。从英伟达、Meta、亚马逊等一众国际互联网巨头到具身智能先锋Figure AI,乃至多家
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