2 月刚完成 10 亿元 B 轮融资，仅隔一个月，星海图又拿下 20 亿元 B+轮融资，估值超 200 亿人民币。
这一融资，让星海图成为具身智能四小龙（宇树科技、智元机器人、星海图和银河通用）中成立时间最短，估值上升最快，目前估值也最高的企业。
短短一个多月，星海图的估值从 100 亿跃升到 200 亿元。为什么它能在这么短的时间里被资本迅速重估？
不少投资人的共识是，星海图是一家方向感与「正确性」很强的公司，它对路线、节奏和资源投入的判断一直都非常准确，前瞻性极强。
站在今天回头看，星海图过去几年的关键选择几乎都做对了。
循着「以 AI 定义本体→跑通数据链条→实现模型 scaling」的路线，星海图一步步扎实地打通了具身智能的全链条，成为行业中极少数的「六边形战士」。
最近半年，这条路线开始发力。星海图大幅增加研发投入，本体、模型、数据与工程落地等关键能力正在快速提升。
在星海图看来，具身智能的 scaling 时刻已经逼近。他们开始主动提速，而资本也在同一时间加快下注。二者都在争夺下一阶段竞争的主动权。
本体由模型驱动，Design for AI
星海图最早的定位，就是在物理世界中先占住硬件载体，再围绕载体跑通后续链条。
与很多先把机器人做出来再慢慢迭代的厂商不一样，星海图做硬件的思路很明确： Design for AI。
星海图的硬件全部围绕 AI 需求设计。硬件的一切升级，也都是为了给模型的「大脑」打造一个更强大的「身体」。
模型驱动的设计理念，让研发能够避免不必要的硬件堆叠，聚焦于真正对模型能力有支撑的设计，开发节奏更快。
沿着这套思路做出来的本体，很快得到了顶级团队的认可，服务于最前沿的模型训练和验证。
斯坦福大学李飞飞团队、Physical Intelligence（PI）以及英伟达等全球顶尖开发者都将把星海图的 R1 系列机器人作为核心开发平台。
斯坦福李飞飞基于星海图 GalaxeaR1 机器人本体，发布全身移动操作机器人套件方案
今年，星海图又对 R1 系列做了一次全面升级，继续围绕模型训练和真实落地的需求推进本体迭代。
首先，数据采集和模型运行能力都得到了大幅提升。
机器人的原生图像分辨率提升到 1920×1536，帧率也由 15 帧提升到 30 帧，能够采到更完整、更细腻的视觉信息，这对模型理解环境和做出预测都非常重要。
另外，R1 系列机器人都都标配了端侧算力，能直接在本地运行模型，采数据、跑模型都会更顺畅，整体开发效率也更高。
其次，模型迁移和任务落地变得更容易。
星海图 R1 全系产品实现了出厂标定，减少了不同机器人之间因组装细微差异带来的影响，同一个模型更容易在不同的机器人上稳定复现，利于规模化部署。
同时，所有底盘都标配导航模块和激光雷达，支持直接建图，开发者不用再单独补导航能力，可以直接复用导航算法完成「移动+操作」的复合任务，这也让机器人更快走向真实应用场景。
最后，整机可靠性、稳定性都上了一个台阶。
星海图这次在结构、动力上都做了强化。
整机固有频率由 3Hz 提升到 15Hz，能够更有效地压制共振和抖动。也就是说，无论是极限工况操作，还是复杂姿态移动，整机都能始终保持极致稳定。
机器人的长期运行能力更强了。平均无故障工作时间超过 1000 小时，能够在 60℃高温环境下连续运行 500 小时，等价于室温条件下运行 8500 小时。
围绕模型训练、迁移复现和真实任务展开的升级思路，自然获得了开发者的认可。星海图已经在开发者市场中建立起明显的领先优势。
2025 年，星海图在轮式双臂机器人领域的市场占有率已位居全球第一，累计服务超过 150 家全球顶尖具身智能开发者伙伴，头部覆盖率超过 90%。
当然，开发者市场并不是星海图的唯一市场。它把本体做得更适合开发者，最终目的还是进入各行各业。
所谓对开发者友好，本质上是对真实产业场景一线工程师友好，上手门槛更低，部署链路更顺，让模型和任务执行能力真正落到生产现场。
先把数据质量做好，再谈规模
缺数据已经是具身智能行业的共识。但一个容易被忽视的事实是，行业现在最缺的不是数据量，而是高质量、模型可用的数据。
星海图内部认为，未来模型能力的差距，很大程度上会由数据质量拉开。今天很多公司都在讲几十万小时、上百万小时数据，可到了下半年，大家做出来的模型能力可能会出现明显分化。
因此，星海图的数据建设的优先级是，先把高质量数据生产能力搭起来，再持续推进规模扩张。
顺着这个思路，星海图还做了三个关键的前瞻判断。
第一，更早坚定选择真实数据优先于仿真数据。
相比仿真数据，真实数据在预训练阶段价值更高，这个判断让它避开了不少弯路。
第二，强调真实场景采集，而非单一依赖训练场采集。
真实环境里的任务、扰动、反馈和复杂度，更接近机器人未来真正要面对的工作。
第一视角下R1 Lite在真实场景中采集数据
星海图早早押注真实场景，也因此在数据质量上占住了先手。
第三，在行业还没有普遍重视无本体数据时，就提前布局了 UMI 和 POV 第一视角视频数据，领先行业至少半年，搭起了一座完整度更高的数据金字塔。
