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本溯智能完成种子轮融资

AI总结:北京本溯智能完成种子轮融资,五源资本领投,常春藤、线性、华山资本跟投。公司专注动作原生的具身基础模型研发,旨在让机器人通过现场学习快速适应新任务,减少数据重采需求。团队来自清华、北大等高校,研发跨任务学习技术,已推出X-VLA和ODEWorld模型,并在IROS 2025赛事夺冠。

10月8日,张通社获悉,北京本溯智能科技有限公司(简称:本溯智能)完成种子轮融资,由五源资本领投,常春藤资本、线性资本、华山资本参与投资。

本溯智能成立于2026年7月,位于北京市海淀区,由八名具身智能领域研究者共同创立,核心成员来自清华大学、北京大学等高校,多数自学生或研究助理阶段起便持续合作。公司专注动作原生的具身基础模型研发,关注机器人部署后的任务适应问题:在环境、操作对象或作业流程变化时,通过模型在现场的学习与适应,减少针对具体任务重新采集数据和训练模型的需求。

技术方向上,公司正在研发“动作原生的In-Context具身基础模型”:将动作作为模型的核心表达方式,重点建模动作、任务反馈、失败纠正和人类示范之间的关系,通过长上下文组织连续物理交互信息,根据此前动作及其结果调整后续决策。研发目标是让机器人面对训练阶段未见过的场景、任务或本体时,无需重新训练,即可通过少量人类示范和自主尝试在几分钟内完成学习与适应。

团队自2024年起持续研究快速适应、跨任务学习和跨本体动作表达,已提出跨具身模型X-VLA和隐空间世界模型ODEWorld。据团队介绍,X-VLA使用不足1000小时预训练数据探索不同机器人本体间的学习与迁移,并基于该模型参加IROS 2025智元机器人挑战赛,在400多支参赛队伍中获得总冠军;ODEWorld通过连接物理时间的隐空间建模研究长时序物理信息表达。

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