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路线特点与关键观察
- 星海图通过 Galaxea 本体、VLA 模型与真机数据构建闭环，是中国“模型 + 本体 + 数据”一体化路线的代表。
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最新动态
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详细技术路线
数据入口利用 R1、Kengo、DEXO 等自研硬件及开发者合作采集跨本体视觉、动作、全身状态和灵巧操作数据。→
世界表征G0 VLA 采用语义规划与细粒度执行协同，并通过跨本体、单本体和任务专项三阶段训练完成对齐。→
策略与控制Fast-WAM 学习世界与动作的联合表征，在推理阶段避免逐帧生成未来视频，以降低实时控制时延。→
本体部署G0 Tiny、G0 Plus 等不同规格模型覆盖端侧和高性能部署，自研机器人提供移动操作与全身控制接口。→
反馈闭环开发者、高校和工业客户的任务数据与失败样本回流模型，用于检验开箱适配和跨本体迁移能力。
TECHNOLOGY / 补充技术机制与验证证据
- VLA + WAM双路线：坚持VLA模型与世界动作模型同源共生
- Fast-WAM：2026-03发布，颠覆性架构——去掉推理时的未来视频生成，性能几乎无损，速度4倍以上；真实世界190 ms延迟，在LIBERO和RoboTwin基准上达SOTA
- G0 VLA：2025-08开源，采用dual-system架构（VLM多模态规划 + VLA细粒度执行），三阶段训练（cross-embodiment → single-embodiment → task-specific）
- G0 Plus：2026-01开源，开箱即用VLA模型，首款”30分钟上手”模型
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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。
- 创始人兼CEO：高继扬，1992年出生，本科清华大学电子系（物理竞赛保送），南加州大学计算机视觉博士（三年半毕业）；前Waymo高级工程师、Momenta执行总监；2023年放弃约$10M期权创立星海图
- 联合创始人兼首席科学家：赵行，本科浙大竺可桢学院，MIT博士；前Waymo研究科学家，现任清华交叉信息学院助理教授、清华MARS Lab主任；负责空间智能与全身控制
- 联合创始人：李天威，伦敦大学学院硕士，与高继扬Momenta时期同事；负责工程化落地
- 许华哲离开：联合创始人许华哲（清华交叉学院助理教授、清华大学具身智能实验室负责人）于2026年初离职创业；分歧本质是”务实创新”vs”超前创新”的价值观差异；星海图承诺参与其首轮融资
- 许华哲投资兑现：2026-06-23，星海图与小米旗下瀚星创投联合入股破壳时刻（许华哲创业公司，含AI及机器人业务），兑现离职承诺；破壳时刻此前获东方嘉富数千万美元首轮融资（2026-04-30）( 新浪财经 (2026-06-23))
- 组织调整：2024-08已完成内部调整，由赵行统一管理基础模型团队，其后产出的G0 Plus取得显著进展
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上下游、产品和商业部署
UPSTREAM & ECOSYSTEM / 上下游与生态
- 发布平台：2025年轮式双臂机器人开发者覆盖率全球第一
PRODUCTS / 产品
- 双足人形机器人 Kengo（行客）
- 灵巧手 DEXO
- R1 Pro：仿人形轮式双臂通用机器人，26 DOF，双七轴仿人力控机械臂
COMMERCIAL DEPLOYMENT / 商业部署
- 顶级客户：斯坦福大学李飞飞团队、Physical Intelligence、英伟达（NVIDIA）、华为等
- 已获取订单：数千台级（开发者和工业客户合计）
- 代表客户：华为、比亚迪、蚂蚁集团、大众、海尔、三星、字节跳动，以及清华/浙大/哈工大/北航/MIT/Stanford/UCLA/UCSD等高校
- 服务规模：四十多家客户（科技企业+创业公司+高校+科研机构）
- 全球开发者覆盖：覆盖150+个顶尖开发者团队
- Stanford BEHAVIOR Robot Suite：李飞飞团队基于Galaxea R1开发全身移动操作家务机器人框架，代码与数据已开源
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。
05
融资情况
- 融资阶段：B+ 轮
- 融资总额：超过 40 亿元人民币（公开报道汇总）
- 估值：约 200 亿元人民币（公开报道口径）
- 港交所上市：2026-05-04，路透IFR报道星海图计划赴港上市，目标集资$500M（约¥39亿）
- 股改完成：2026-01，更名为”星海图（北京）人工智能科技股份有限公司”，企业类型变更为股份有限公司（外商投资、未上市）
- 上市前窗口：B+轮（2026-04）被业内视为Pre-IPO轮
- IFR (2026-05-04) + 亿邦动力
06
竞争定位、差异性与相似公司
POSITION / 竞争位置
是国内“VLA + 世界动作模型 + 多本体”全栈平台型公司，兼顾模型开源、科研市场与工业客户。
DIFFERENTIATION / 核心差异化
Fast-WAM 在推理时省去未来视频生成以降低时延；G0 系列又通过跨本体预训练和不同规格模型覆盖云端到端侧。
MOAT / 竞争壁垒
多本体真机数据、软硬件一体研发和高校 / 企业开发者覆盖构成生态壁垒；订单数量与持续自主作业部署需分开理解。
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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。