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title: "地平線前高管創業做機器人底層智能 數千萬元種子輪落地"
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description: "該公司成立於數月前。"
datetime: "2026-05-19T07:18:44.000Z"
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# 地平線前高管創業做機器人底層智能 數千萬元種子輪落地

5 月 19 日消息，空間智能大模型初創企業 “叮噹動力” 宣佈完成數千萬元種子輪融資。

本輪融資由地平線領投，正景基金跟投。據瞭解，本輪資金將主要投向 “空間智能大模型 + 物理 Agent” 框架的開發與驗證，以及真實場景數據閉環體系的搭建。在具身智能投資逐漸趨於理性的當下，此次融資反映出產業資本對具備從算法底層到硬件落地完整經驗團隊的階段性偏好。

公開資料顯示，叮噹動力成立僅數月，其核心掌舵人為地平線前高管牛建偉。梳理其職業履歷可以發現，這是一位伴隨中國深度學習浪潮成長起來的產業技術老兵。

牛建偉早年任職於百度語音技術部，2012 年在百度 IDL 參與了早期基於 GPU 的深度學習模型訓練。2015 年，牛建偉受餘凱邀請加入初創期的地平線，歷任算法工程師至智能座艙產品線總經理。

這種跨越算法構建、芯片適配，再到最終產品化量產的完整履歷，是當前大模型創業中較為稀缺的背景。過往多數 AI 創業者往往側重算法層，而在真實的物理世界中，AI 的落地嚴重受限於算力平台、傳感器精度以及系統工程能力。

此前，牛建偉曾在 2023 年提出過垂直領域 Post-training 的低成本數據激發理念，顯示出其對於 AI 商業化中 “成本與規模” 這一核心命題的長期關注。這也是其後續選擇從底層架構切入具身智能賽道的重要伏筆。

根據披露，叮噹動力的核心業務聚焦於 “空間智能大模型 + 物理 Agent”。要理解這一業務的實質，需要將其置於當前的機器人技術演進路線中進行觀察。

過去幾十年，傳統機器人行業主要依賴控制論思維，即針對單一任務編寫規則、調節參數，場景泛化能力極弱，導致了高昂的定製成本。

隨着大模型爆發，行業開始嘗試將視覺、語言與動作捆綁訓練，形成 VLA 模型。然而，當前 VLA 模型在實際工程中正面臨明顯的現實短板：多模態數據的匹配難度大、模型擴展性受限，且在物理世界中難以實現低成本的持續自我進化。

叮噹動力的技術路線試圖規避這一盲區。其方案並非單純在單一算法上進行微調，而是試圖構建一個系統級的解決方案：讓空間智能大模型負責理解複雜的物理環境，而物理 Agent 則作為執行層，負責與物理實體深度融合。

這一架構的本質，是試圖打通通用大模型從 “數字屏幕” 向 “物理實體” 輸出智能的工程斷層。

在當下的資本環境中，大模型賽道的融資正在向具備清晰商業模式和工程落地能力的標的集中。叮噹動力在成立初期即獲得地平線領投，核心邏輯可以歸結為兩點：

其一，深度的戰略協同價值。 地平線作為底層的智能計算平台提供商，其核心戰略不僅僅侷限於智能駕駛，而是需要將軟硬結合能力延伸至更廣泛的機器人與具身智能生態中。

叮噹動力在物理 Agent 層面的探索，可以視作地平線計算生態向物理實體的自然延伸。

其二，量產數據閉環體系的構建能力。 本次融資明確指出資金將用於 “真實場景的數據閉環體系搭建”。在具身智能領域，核心壁壘在於誰能以最低的成本獲取最高質量的物理世界交互數據。

牛建偉在智能座艙領域的實戰經驗，使其深諳量產數據回傳與模型迭代的飛輪效應。相比於純粹的學術型團隊，這種建立工業級數據清洗、標註與訓練閉環的體系化能力，是產業資本更為看重的底盤資產。

展望未來，AI 的主戰場正在從純數字維度的內容生成，向與物理世界強交互的實體智能轉移。叮噹動力所處的 “空間智能” 賽道，正是這一轉型期的核心基礎設施。

然而，這依然是一條充滿未知的長坡厚雪賽道。物理世界的長尾場景極為複雜，光照、摩擦力、重力等物理常識對當前的大模型而言仍是巨大的認知鴻溝。

叮噹動力要在短期內完成高質量數據閉環的搭建，必然面臨龐大的數據採集成本以及多端硬件適配的工程挑戰。

對於該企業的後續觀察，關鍵在於其在一至兩年內，能否在真實的商業場景中，交付出具備一定泛化能力且成本可控的物理智能體標杆案例。

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