桥介数物完成亿级 Pre-A+++ 融资，发力通用机器人操作系统

通用机器人操作系统研发商桥介数物（BridgeDP Robotics）近日宣布完成 Pre-A+++ 轮融资，金额达亿元级。本轮融资由中国移动链长基金领投，老股东复星创富、深创投追加投资。资金将主要投向 RoboCraft AI 通用机器人运动能力开发平台的生态建设、跨本体全身运动数据工厂产能提升、运动控制模型迭代，以及海外技术服务体系的布局与合规工作。

融资背景与投资方逻辑

中国移动链长基金表示，具身智能产业正从技术验证迈向规模化应用，行业竞争从单一技术比拼转向底层基础设施、平台能力和产业生态的综合竞争。桥介数物在跨本体运动开发、Sim2Real 等关键技术上沉淀了平台化能力，并持续向通用机器人操作系统方向演进。基金方认为，运动智能是机器人从「能运动」向「会智能运动」跨越的关键基础。

业务版图：三位一体的基础设施

桥介数物将自己定位为「运动控制」领域的具身智能基础设施玩家，已累计服务近 40 家具身智能企业，覆盖百亿估值本体公司、新能源汽车头部品牌和传统家电巨头，并深度参与 50 余款不同型号机器人（双足、四足、轮足等）的运动能力研发与部署。

在此基础上，公司构建了「运动控制通用模型 + 跨本体全身运动数据工厂 + 通用机器人运动能力开发平台 RoboCraft AI」三位一体的产品体系：

• 运动控制通用模型：决定机器人动作的精度、稳定性与泛化能力。
• 跨本体全身运动数据工厂：负责生产、沉淀和管理高质量运动数据，供模型训练。
• RoboCraft AI 平台：作为前台入口，提供机器人接入、动作与技能开发、仿真训练、部署和反馈的完整工具链。

三者构成正反馈闭环：平台产生使用，使用回流真机数据、失败样本与硬件运行日志，数据工厂清洗标注后训练新模型，迭代后的模型再通过平台输出给开发者和本体厂商。

行业判断：从实验室走向规模化部署的瓶颈

桥介数物指出，过去两年具身智能在多模态大模型与 VLA 模型催化下快速演进，机器人感知与决策能力大幅跃升，汽车产业链的外溢也让本体硬件日趋成熟。然而，当机器人走出实验室、面对非结构化场景时，脆弱性开始显现。

公司认为，限制规模化落地的核心障碍在于运动控制：一方面，该领域依赖控制理论、动力学、强化学习、仿真平台与真机部署等多学科交叉，复合型人才门槛极高；另一方面，不同机器人的硬件架构、关节配置、控制协议各异，同一动作迁移到不同本体往往需要从零开发，行业资源内耗严重。

未来方向

桥介数物表示，将继续以「运动控制」为立足点，围绕机器人运动能力纵向延展至操作、世界模型等关键领域，目标是为不同品牌、不同形态的机器人提供统一的运动能力、开发能力、部署能力与持续演进能力，最终构建一套面向全球的通用机器人操作系统。