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最新动态
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详细技术路线
数据入口Dexbotic 统一管理机器人多感知、互联网和仓储操作数据，并提供 VLA 训练、后训练与实验工具。→
世界表征DM 系列模型联合编码视觉、语言、机器人状态和动作，面向跨本体、多技能及长时序操作。→
策略与控制RoboChallenge 将离线基准延伸到真实机器人任务，用统一成功信号比较模型的可执行性与泛化。→
本体部署DOS-W1、Atomix Matrix8 等硬件承担真机验证和仓储分拣，把模型接入高频生产任务。→
反馈闭环与原力聚合合并后，客户网络、仓储订单和失败数据进入模型闭环，持续优化抓取、搬运和分拣策略。
TECHNOLOGY / 补充技术机制与验证证据
- DM 系列强调从数据、训练范式到模型架构均针对物理世界作业设计，目标是跨本体、跨感知与跨场景泛化
- Dexbotic 提供 VLA 训练与评测工具，RoboChallenge 将模型评测连接到真实机器人
- 合并后的数据路线以物流 picking 为高频任务入口，用真实仓储作业数据、可验证成功信号和模型迭代构建数据飞轮
- 公司与合作方披露的“全球第一”“亚毫米精度”等表述属于自报或主办方评测口径，不等同于独立生产环境验证
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创始人、核心成员与团队规模
公开团队规模：待核实：团队规模未公开。人员任职信息更新至页面标注日期。
- 唐文斌：创始人兼 CEO；曾为旷视科技联合创始人、CTO
- 陈雪松：商业化负责人；其任职信息来自 2026-05 媒体报道，官网管理团队页尚未公开
- 待核实：截至 2026-07-26，未找到公司正式披露的团队总人数
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上下游、产品和商业部署
UPSTREAM & ECOSYSTEM / 上下游与生态
- Hugging Face：联合发起 RoboChallenge 真机评测平台
- 投资与产业生态包括阿里巴巴、智谱、阶跃星辰、商汤、华勤、上汽恒旭等
PRODUCTS / 产品
- DM0：面向真实机器人作业的具身原生大模型，融合机器人多感知、智能驾驶与互联网数据训练
- Dexbotic：基于 PyTorch 的开源 VLA 开发框架；DOS-W1：开源机器人硬件
- RoboChallenge：与 Hugging Face 联合发起的真机评测平台
- 原力聚合 / Atomix 的 Matrix8 仓储机器人与物流应用网络；合并后纳入模型—硬件—场景闭环
COMMERCIAL DEPLOYMENT / 商业部署
- 原力聚合（Atomix）：2026-06 完成合并，接入仓储机器人、客户网络与真实物流数据
- 原力聚合公告称客户覆盖近百个品牌、20 多个国家，并列举优衣库、可口可乐、蜜雪冰城；客户规模为公司自报
合作仅指公开战略合作、联合研发、适配、客户部署或产业协同；分类依据公开表述，不把同一生态中的出现推断为正式订单。
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融资情况
- 融资阶段：战略融资（2026-06；此前完成 A / A+ 轮）
- 融资总额：2025 年两轮合计近 10 亿元；合并后累计总额未统一披露
- 2025 年两轮融资合计近 10 亿元人民币；2025-11 A+ 轮由阿里巴巴独家投资，君联资本、联想创投等参与此前轮次
- 2026-06：与原力聚合合并并完成新一轮战略融资，投资方包括智谱、阶跃星辰、商汤、阿里巴巴及多家产业与财务机构；金额未披露
- 待核实：合并后累计融资总额与最新估值未见统一的一手披露
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竞争定位、差异性与相似公司
POSITION / 竞争位置
位于通用操作模型、数据基础设施和仓储部署的交叉位置，强调从模型研发直接走到规模作业。
DIFFERENTIATION / 核心差异化
将模型、数采和公开任务挑战整合为同一工程体系，并依托仓储场景获得高频、可量化的抓取与搬运反馈。
MOAT / 竞争壁垒
旷视系计算机视觉与工程团队、产业资本、仓储任务数据和部署闭环构成主要壁垒；模型指标与客户名单仍需更充分披露。
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信息来源
优先采用公司官网、监管 / 政府信息和正式公告。来源旁的日期为信息更新日期，不一定是事件发生日期。