Циньцзян точного финансирования на несколько сотен миллионов, производственная национальная команда вложилась

投资界 AI 获悉，今天（7月13日），清研精准宣布已在6月内迅速完成两轮数亿元融资，至此 B 轮系列融资正式落定。

“国家队+半个车圈”浮现：数亿元 B2 轮由星源资本领投，一汽富晟跟投；紧随其后的 B3 轮，由北汽产投领投，裕隆集团跟投。此番，还新增国机产业基金。

就在2026年6月，工信部和国资委联合启动了“人形机器人与具身智能实景实训专项行动”，要求具身智能不能只在实验室里跑，必须进入真实的工厂工位，开启“作业模式”。

在此之前，清研精准早已卡位物理AI工程化底座，通过8年在工业现场的积累，让具身机器人在真实、复杂、严苛的工业场景里“学会干活”，真正实现落地。

央企资本罕见出手

放眼望去，清研精准本轮融资的产业资源十分丰富。

当中不乏央企基金——国机产业基金。

更为罕见的是形成了并不多见的车圈资本矩阵——整个 B 轮汇集6家车企：北汽产投、星源资本、一汽富晟、长城资本、陕汽资本、裕隆集团。车企的密集注资，意味着清研精准的物理AI工程化底座和测试验证体系已经嵌入国内主流车企的核心供应链。这是来自汽车产业链上下游的认可。

高度垂直且带有极强产业属性的投资阵容，证明了资本市场在具身智能下半场的投资逻辑已经发生转变——资本不再盲目追逐人形机器人的 Demo 视频，而是重金押注那些掌握真实工业场景、拥有高质量数据闭环、具备工程化落地能力的物理AI基础设施企业。

而物理AI要真正落地，势必要跨过产品开发、供应链、现场交付、客户服务和持续运维等环节。也就是说，要有真实试炼，能够做到产线可用。

资本与业务深度绑定，才能确保拥有持续、稳定的真实工业场景入口，如此形成良性循环。

正如“实景实训专项行动”中提及，到2026年底，人形机器人等重点产品在一批代表性场景中率先完成应用验证和常态部署，开启作业模式；凝练形成百个以上高价值应用场景，进一步丰富具身智能应用谱系，带动形成万台级规模落地能力。

清研精准可谓精准卡位，这两轮融资都伴随着关键转向：从跑通新能源物理智能的闭环为起点，逐步迈向更广阔的工业场景，致力于打造工业物理AI的工程化底座，深度布局具身智能领域。

从这个角度看，它的突围不仅仅是单点技术，而是由真实场景入口、数据生产能力、测试评测体系、工程交付能力和世界模型能力共同形成的复合壁垒，更是在政策来临前，提前完成了全链条布局。

清华、斯坦福、机器人行业老兵，强强联合

清研精准创始人兼CEO董汉，博士就读于清华大学，师从中国工程院院士李克强教授。他于2018年6月在清华大学孵化下正式创立清研精准。

成立8年来，清研精准将 AI 检测、仿真及测试验证产品进入了国内几乎所有整车厂和动力电池企业的核心供应链，出货超万台，落地30多个国家，产业客户覆盖新能源整车、动力电池、储能、核心零部件、矿山、电力等核心赛道。

（从左至右

清研精准具身智能板块——精准视界 CEO 曹绮桐，拥有斯坦福大学工程的学术背景，曾于斯坦福计算机研究院开展生命科学与AI交叉课题研究，相关成果曾以一作身份刊发于《Nature》子刊。在清研精准，曹绮桐主要统筹公司技术迁移与迭代路线以及商业场景落地，凸显企业攻坚工业具身智能落地最后一公里的核心优势。

她的核心研究领域涉及高维、多模态、动态数据推演系统状态演化规律，迁移到工业场景，本质问题也类似：机器人看到的不只是一个工件，而是一个由视觉、力觉、触觉、工艺参数和环境变量共同构成的动态物理系统。这与清研精准搭建的工业物理世界模型高度匹配。

清研精准具身智能总工程师、精准视界 CTO 赵然，曾在千寻智能、智平方科技两家200亿级头部具身企业担任具身 Infra 负责人，赵然博士的加入为清研精准打造具身基础设施与工程化提供了坚实的保障。作为机器人领域泰斗丁汉院士团队成员，赵然博士深耕机器人领域十余年，兼具扎实的学术积淀与产业落地经验。

他曾带领团队从0到1搭建遥操作、数据采集、底层数据闭环与仿真平台，十余年的机器人技术积累，使其能够更加系统性打通本体、数据、仿真与模型等关键环节，形成具身智能基础设施建设所需的核心能力。其平台化、工程化经验与团队深厚研发积累形成合力，进一步推动“顶天”的学术基因与“立地”的产业工程能力深度融合。

自此，团队集世界级前瞻视野、产业工程化底蕴、百亿级商业验证于一身，已然站上中国具身智能产业化的最前沿，成为行业公认的“技术定盘星”与“落地领航者”。

物理AI工程化底座

在这些基础之上，清研精准顺利完成战略升级和能力外溢——从新能源汽车检测企业跃升为物理AI工程化底座，要充当具身智能在工业领域落地的物理AI底座。

对应“实景实训专项行动”，清研精准多年来积累的工业现场早已就位。在不同工业领域，他们积累的2000多个工业感知节点被部署在真实的作业工位上，从新能源动力电池的 PACK 检测到整车总装，从地面工厂到井下矿山，将关键工位转化为具身智能的数据场与训练场，这些场景有数据、有工位、有真实作业，最能验证价值。

具身模型是“大脑”，而清研精准提供了让大脑学会“身体协调”并验证其能力的实训基地和教材；它不造机器人（本体），但它造就了机器人在工业现场干活的能力。

此外，“实景实训专项行动”提及，坚持应用牵引，通过真实场景训练，持续优化具身智能模型算法，积累高质量真机数据。

而如今的清研精准，俨然物理AI数据底座商。

清研精准自主研发了 TsingLoop 多模态数据工程管线——它把分散在多系统的原始信号，通过统一的时间-空间-语义对齐，转化成标准化的、可复用的数据资产包。一次采集的数据，经过管线处理后，把原始的数据升级为工业的“数据资产”；历史数据可以与新增数据自动融合、持续迭代，形成持续增长的数据飞轮。

此外，基于 TsingLoop 多模态数据工程管线，清研精准正在构建一套面向工业场景的 Robot-in-the-Loop 机器人在环测试体系。

这套体系可以理解为工业具身智能版的“采集-仿真-验证-评测-迭代”闭环：机器人或工人在真实工位中执行任务，TsingLoop 同步采集视觉、力觉、触觉、轨迹、工艺参数、设备状态和执行结果等多模态数据；随后，系统基于真实数据重建数字孪生场景，在仿真环境中回放历史工况、复现异常样本，并对不同动作策略进行低成本、高频次的假设推演。

但仿真并不是终点。工业机器人最终要进入真实车间，必须跨过虚实差距。因此，清研精准会进一步引入机器人在环测试：让真实机器人本体、控制器、末端执行器、传感器和仿真场景形成闭环联动，在不直接占用客户产线的情况下，提前验证动作策略、力控边界、安全包络和异常接管机制。

部署到现场后，评测模块会持续输出标准化评测报告，包括任务成功率、节拍时间、异常率、碰撞风险、能耗、稳定运行时长等指标。这些评测结果不只是验收依据，也会反向进入 TsingLoop 数据管线，驱动模型继续优化、策略持续更新。

系统性地回答了三个更关键的问题：能不能在真实工况下稳定完成任务，能不能通过客户验收，能不能在下一条产线复用。如此，一个数据底座达成。

行路至今，清研精准描绘出终局愿景：“一套底座、一个大脑、百个垂类场景应用”，以数据工程体系为底座，以工业认知世界模型为大脑，在电力、工程机械、新能源制造、矿山等上百个边界清晰的工业任务中，沉淀可复用的物理智能。

在物理AI从概念走向产业落地的关键节点，产业资本纷纷押注清研精准，看中的正是其不可替代的场景落地能力。

当行业还在争论算法路线时，扎根工业现场、默默锻造物理AI工程化底座的清研精准，已经悄然成为了具身智能时代最核心的卖铲人。

在下半场，这一重要性已不言而喻。