原力无限完成近 10 亿元融资，主打 Ego 原生世界模型

具身大脑公司原力无限（INFIFORCE）近期完成 A 轮及 A+ 轮融资，金额合计近 10 亿元。本轮由敦鸿资产与某头部国资平台领投，浙大科创集团、盐都国控、丽水市国资公司等产业资本及头部社会资本跟投，创世伙伴创投 CCV 等老股东持续加注。资金将主要用于具身大脑 AtomBrain 因果世界模型、全栈 AI 基础设施 DataGrid 的研发，以及多形态机器人本体在真实场景中的规模化交付与验证。公司表示将于近期发布以高质量 Ego 数据为核心的具身模型。

以 Ego 数据为原生的技术路线

原力无限自 2025 年起持续投入 Ego-Centric（第一人称视角）数据路线研究。与当前主流具身模型依赖第三人称示范数据不同，Ego 原生路径以人类自身视角数据作为学习的原生经验，能更好回答「当我处于这一位置、面对这一环境时应如何行动」的问题，从而缓解视角错位带来的迁移困难。

围绕这一路线，公司构建了 Atom 系列具身基础模型与端到端智训体系 DataGrid。前者以机器人自身第一视角 Ego 数据预训练，统一建模视觉观察、语言指令、动作轨迹与环境反馈；后者集成数据采集、处理与硬件底座，覆盖 UMI 手持夹爪、Ego 第一人称采集设备、真机遥操作等多种形态，是连接真实世界与模型能力的「管道」。

模型能力与基准表现

从已披露的公开基准看，Atom 系列在多项任务上取得领先成绩：

• AtomVLA 世界模型在 LIBERO 达到 97.0% 任务成功率，成果被 IROS 2026 收录；
• HiMem-WAM 世界模型在 LIBERO 达到 97.7%，困难真实任务平均性能优于 π0.5 约 22.5%；
• 第三代 AIM 世界模型在复杂环境泛化基准 RoboTwin 2.0 上取得 93.1%；
• SAM3D 在 LIBERO 达到 99.1% 成功率，在 CALVIN 基准达到 4.11 平均长度。

Atom 后续代次将引入长期记忆与持续学习机制的 Ego 世界模型，并演进到基于 Ego 数据的隐式因果世界模型 AtomWM。

商业落地与行业标准

基于「一个大脑、多种本体」的架构，原力无限已形成 AstroDroid 轮式人形、UltraDroid 多形态通用、小原子双足及 FORCE 系列专用机器人的完整产品矩阵，并在全国 30 余个城市、100 余个真实场景推进落地验证与商业化，覆盖商业服务、仓储物流、工业制造等领域。

2026 年 7 月，中铁高新与原力无限签署基础设施领域具身智能战略合作。公司还牵头发起 GB/Z《具身智能众包数据采集和纳管技术规范》，已获批立项，并担任工信部人工智能标准化技术委员会、中国人工智能产业发展联盟与人形机器人场景应用联盟成员单位。

团队构成

原力无限核心团队兼具科研与产业落地背景：

• 创始人兼 CEO 白惠源为前阿里巴巴副总裁，在阿里任职超 15 年，有百亿级业务从 0 到 1 的操盘经历；
• CTO 王一舟为加州大学伯克利分校博士，曾任百度 IDL 自动驾驶团队首批核心成员、英伟达 DriveAV 核心成员、禾多科技首席架构师；
• 首席科学家陈佳玉为香港大学数据与系统工程系助理教授，本科毕业于北京大学，普渡大学博士、CMU 博士后。

核心研发团队硕博占比超 75%，成员来自清华、北大、浙大、斯坦福、伯克利、普渡、CMU、港大等院校以及阿里、华为、百度、英伟达等企业，累计拥有 100 余项专利与软著。

从「能力高度」到「进化速率」

原力无限提出，衡量具身智能价值的核心指标正从单点任务成功率转向「进化速率」，即机器人在真实环境中获取经验、转化能力并完成迁移的效率，并将其拆解为三个相乘因子：单位经验的能力增益 × 单位时间的经验获取量 × 人工介入衰减因子。这三个因子分别对应 Atom 模型、DataGrid 数据基础设施与系统在真实部署中的自主学习能力。

公司表示，将依托已验证场景推动 FORCE 与 UltraDroid 系列在工业制造、巡检、商业、物流、能源电力等领域批量部署，并持续扩大 DataGrid 的 Ego 原生数据采集规模与场景覆盖。每一次真实任务的执行与修正都将通过 DataGrid 回流至 AtomBrain，转化为下一代模型的能力。