在近期一场备受瞩目的行业盛会上，一张照片引发了广泛讨论：周群飞与马斯克、库克同席而坐。这张照片迅速在网络上传播，成为舆论焦点。然而，更值得关注的是，一个月后，周群飞以个人身份投资了一家具身智能企业，这一举动在行业内掀起波澜。
跨维智能，这家在具身智能领域崭露头角的企业，近日宣布完成新一轮融资。投资方阵容强大，包括国家级母基金、头部国资创投、实体龙头产业资本以及地方科创平台。其中，蓝思科技作为产业资本的代表首次现身投资名单，而更引人注目的是，这是周群飞个人首次涉足具身智能企业的投资。
蓝思科技在机器人领域的投资向来以公司主体进行，周群飞此次以个人资金入股，在蓝思历史上极为罕见。这一举动不仅体现了她对具身智能行业的看好，更预示着行业可能迎来新的转折点。
跨维智能今年的融资表现堪称亮眼。多轮连续融资总额约10亿元人民币，估值突破百亿元大关。深创投、贵阳数字经济基金等机构连续重仓投资，前海母基金、蓝思科技等新面孔也纷纷加入。值得一提的是，蓝思科技从客户升级为股东，周群飞从产业合作伙伴转变为个人投资人，这种关系的升级在具身智能行业并不多见。
蓝思科技在全球消费电子精密玻璃领域占据领先地位，其良品率和量产控制能力堪称行业标杆。这样一家企业不会轻易为概念或演示买单。事实上，跨维智能的PickWiz具身智能软件和传感器已在蓝思科技的工厂中完成柔性分拣和装配任务，周群飞的个人投资正是基于现场验证后的决策。这种严苛的认证路径，凸显了此次投资与普通赛道风投的本质差异。
跨维智能的融资逻辑正在从风险投资向成长资本过渡。深创投的连续投资、蓝思科技的股东身份升级，本质上都是对其商业交付能力的认可。随着IPO计划的推进，资本开始为可见的成长曲线定价，而非单纯为可能性买单。
跨维智能并非传统意义上的机器人公司，而是一家“物理AI公司”。其核心在于通过感知、决策和执行的完整闭环，解决三维物理世界中的真实问题。这种定位使其更加关注数据采集的效率、任务成功率和产线精度。
跨维智能的DexVerse引擎是其技术基石。这一基于物理仿真的数据生成平台，通过虚拟世界中的物体碰撞和重量模拟，无限生成训练数据。这一体系解决了具身智能行业数据采集成本高、难度大的问题，使跨维能够更精准地选择数据、优化训练流程，并最终转化为可交付的任务成功率。
2026年1月，跨维智能开源了基于生成式仿真世界模型的具身智能工具链EmbodiChain，成为业内首个实现VLA模型自动训练和真机部署的工具链。5月，其自研的通用具身世界模型DexWorldModel在Track 2赛道斩获全球第一，领先国际主流模型。这些技术突破为跨维的商业化落地奠定了坚实基础。
在商业化路径上，跨维智能选择了“沿途下蛋”的策略。从3D视觉感知和具身大脑切入，先在工业场景中打磨分拣和装配任务，待技术基座和市场认知成熟后，再推出人形机器人“小维”。这一路径使跨维在每个阶段都能实现真实营收，而非依赖融资维持运营。
跨维智能的商业化场景选择遵循“工业和泛商业服务优先，康养、家庭场景长期布局”的逻辑。2026年上半年，其营收接近1亿元，全年目标为2.5亿至3亿元。这一规模在成立仅五年的具身智能企业中已属前列。其客户覆盖汽车零部件、新能源、3C电子等50多个细分行业，多元化的数据采集渠道和落地能力进一步增强了其竞争优势。
跨维智能创始人贾奎提出了“Physical Token经济学”的概念，强调在物理世界中，机器人的有效动作、数据和推理都需要计算成本。这一理念将数据获取、模型训练、推理、本体、部署和维护等成本纳入核算，旨在实现每个物理动作和推理的高效转化，为客户创造真实商业价值。
这一理念为评估具身智能公司的健康度提供了新维度：不关注估值或模型参数，而是聚焦于每个有效机器人动作背后的总成本和总收益。这种算法使跨维能够更精准地选择场景边界，实现泛化并持续扩大适用范围。
目前，跨维的人形机器人已部署在全球文旅、商超、高端物业和工业等多类场景中。2026年2月，跨维签署三项战略合作，计划三年内在文旅场景落地数千台人形机器人。在全球妇女峰会上，其DexForce W1 Pro机器人自主完成咖啡制作全流程，连续制作数百杯。这些案例表明，跨维的人形机器人已成功走向规模化部署，并正在向更多场景拓展。
具身智能是当前最热门的赛道之一，但核心问题在于机器人能否创造真实经济价值。跨维智能通过仿真数据降低训练成本、边界内泛化控制技术风险、深耕工业和商业场景找到付费客户，初步验证了商业闭环的可行性。蓝思科技周群飞从客户到股东的身份转换，或许是对这一模式最有力的背书。产业资本不会为概念买单，但会为已在产线上证明自己的技术下注。
