00 后具身公司融资热潮00 后具身“小天才”几乎成了当下创投圈最炙手可热的存在几家由 00 后主导的具身公司最近密集完成多轮融资。逆矩阵科技宣布完成超千万美元首轮融资由高瓴创投与北大系基金燕缘创投联合投资OriginFlow 连续完成天使轮、战略轮、Pre - A1 轮融资累计融资金额超过 5 亿元蓝驰创投、绿洲资本、58 战投、Monolith 砺思资本、元禾璞华等机构密集押注。几乎同一时间RoboParty 萝博派对、LiberAI 也相继完成融资。前者完成数千万美元天使 轮融资由顺为资本领投小米战投追加投资LiberAI 则拿下近 5 亿元天使 轮融资背后站着红杉中国、真格基金、美团龙珠、顺为资本等头部机构。灵初智能更早一些4 月完成新一轮融资由国投先导、京西瑞瓴投资一个月前刚刚宣布完成总额 20 亿元的天使轮及 Pre - A 轮融资上海国资背景的徐汇资本领投多家老股东超额跟投。据了解其中一家具身公司已于近期完成了新一轮阵容豪华的融资。具身赛道创业者更迭过去一年有人写过几篇关于 00 后在创投圈的故事比如 AI 小天才、00 后投资人。科技圈总是追逐年轻人和新浪潮但浪潮的更迭速度还是有点太快了。一年前具身赛道的主角还不是这批年轻人。无论是做本体、大脑还是核心零部件活跃一线的多数是 80 和 90 创业者有人是高校学者下场创业有人长期深耕工业量产体系也有人在机器人行业摸爬滚打多年后终于等来了技术窗口。今年资本开始把聚光灯打向更年轻的一代。一些投资人相信这是属于“具身 Native”的时代机遇。相比上一代机器人创业者00 后最大的特点是他们几乎天然成长于 AI 语境之中对大模型、世界模型、多模态交互的理解更加直觉化也更容易接受“机器人先有智能、再补工程”的路径。一位年轻的创业者曾表示大语言模型那一波自己没赶上具身的第一波也错过了世界模型、端到端控制和机器人智能化的爆发让他们第一次真正站到了牌桌中央他不确定未来是否还会有这样的机会。换一个角度看资本也并不是突然开始“偏爱年轻人”而是一级市场正在进入一个“好项目稀缺”的阶段。当真正有想象力、又足够稀缺的项目越来越少时机构之间的竞争就会迅速从“挑项目”变成“抢创始人”。“具身小天才”项目受资本围猎相比整个具身智能赛道动辄上百家公司的热闹真正意义上的“具身小天才”创业项目从数量看倒也不是很多。如果把范围限定在 00 后主导、且已经获得头部机构密集下注的项目目前市场上的标的主要集中在几家公司渊澈太初OriginFlow、LiberAI、萝博派对、逆矩阵科技以及灵初智能。这些项目几乎从诞生开始就被头部资本围猎而且在极短时间内就完成融资。渊澈太初成立于 2025 年 8 月由 00 后清华大学博士生秦深涛创立成立不到一年内累计融资总额已突破 5 亿元人民币。这家公司几乎以“连环融资”的节奏迅速完成多轮融资。天使轮由蓝驰创投、绿洲资本联合领投随后战略轮引入 58 战投、普华资本、水木清华种子校友基金等产业与校友系资本到了 Pre - A1 轮Monolith 砺思资本独家领投元禾璞华、元禾原点、国方创投等机构继续跟进。有投资人回忆第一次接触 OriginFlow 渊澈太初时上午聊完中午便直接安排合伙人会面下午机构内部即完成决策并迅速发出 TS投资意向书。LiberAI 与萝博派对身上差不多也是如此。LiberAI 成立于 2025 年至今已连续完成种子轮、天使轮、天使 轮融资累计融资金额接近 5 亿元由真格基金、红杉中国、美团龙珠、顺为资本等头部机构联合押注。萝博派对则在不到两个月时间里连续完成多轮融资。2025 年 11 月公司完成近千万美元种子轮融资由小米战投、经纬创投领投一个月后又迅速完成种子 轮融资投资方进一步扩展至国香资本、华映资本、BV 百度风投等机构。随后其数千万美元天使 轮融资又由顺为资本领投小米战投继续追加。萝博派对创始人兼 CEO 黄一是目前人形机器人行业里最年轻的创业者之一。2023 年进入哈尔滨工业大学后他在本科阶段便开发出双足人形机器人 AlexBot 系列并实现全栈开源。相关项目已被十余家企业与高校复刻应用其团队 GitHub 累计获得超过 4000 个 Star文档浏览量超过 20 万。2025 年 3 月黄一提前一年本科毕业并创立萝博派对方向聚焦于全栈开源双足人形机器人。逆矩阵科技在今年 3 月完成超千万美元首轮融资由高瓴创投与北大系基金燕缘创投联合投资。也是在 3 月灵初智能首次对外披露过往融资进展先后完成天使轮及 Pre - A 轮融资累计金额共计 20 亿元。天使轮投资方包含国开金融等“国家队”及智元机器人等Pre - A 轮则由徐汇资本等地方国资及市场化基金领投。4 月对外披露完成 A 轮融资由国投先导与京西瑞瓴联合投资。“具身小天才”师出名门仔细观察会发现这些所谓“具身小天才”其实大多并非横空出世而且几乎都“师出名门”跟过机器人领域的大牛博导、教授。渊澈太初创始人兼 CEO 秦深涛师从清华大学车辆与运载学院李克强院士本科则毕业于哈尔滨工业大学机器人方向师从邓宗全院士。LiberAI 创始人刘松铭师从清华大学机器学习领域专家朱军发表过多篇顶会论文联合创始人林凡淇则师从清华大学清华大学交叉信息学院助理教授、千寻智能联合创始人高阳。逆矩阵的两位核心创始人吉嘉铭与陈博远分别出生于 1998 年与 2004 年来自北京大学智能学院、人工智能研究院与元培学院。其中吉嘉铭师从北大人工智能研究院助理教授杨耀东而杨耀东的另一位学生陈培源正是灵初智能联合创始人之一。后者曾在斯坦福大学访问期间师从 Karen Liu 与李飞飞教授并率先实现利用强化学习在真实世界中同时控制双臂、双手完成多技能操作。不同于其他几家“学生团队”灵初智能是典型的“行业老炮 青年天才”组合。创始人王启斌在手机、智能音箱、机器人领域已有近 20 年产业经验多次完成产品从 0 到 1 再到全球化量产的闭环。而陈培源为代表的年轻技术团队则负责前沿算法与技术突破。在北大系基金燕缘创投总经理、管理合伙人李军看来这恰恰是目前具身智能领域相对理想的组织结构年轻人负责创新与技术探索成熟产业团队负责组织管理、供应链与商业化落地两者结合才能真正把实验室里的技术推向现实场景。过去几年李军投资过不少北大系具身智能与世界模型项目包括银河通用、灵初智能、逆矩阵、智在无界、前沿汇创等。他认为目前大家看到的许多不错的明星项目其实是事后被标签化定义的是否能创业成功与团队年轻与否没有必然的联系年龄本身也是一个“标签”。除了技术以外真正重要的是创始人是否具备创业的决心和独特的创业气质所有的事情都会回到“人”身上。“如果具备这种气质无论是年轻人还是中年人我们都会坚定投资。我们投资的项目中创始团队里 70、80、90 和 00 后都有既有行业连续创业者也有北大年度人物学生代表。”这是李军的看法。技术创新驱动的年轻创业者比起产业型创业者的商业化能力技术创新驱动无疑是年轻创业者最大的优势。在具身智能技术路线尚未收敛的阶段年轻人没有理由不把握这样的机会。过去一年无论国内还是海外具身智能最主流的融资叙事几乎都围绕 VLA 展开。它的核心逻辑是让机器人像大模型理解语言一样同时理解视觉信息并直接输出动作。很多公司希望通过“大模型 机器人”的方式构建机器人的通用行动能力。相比上一阶段依赖 VLA 进行端到端动作生成今年行业里被讨论最多的“具身 2.0”概念则更强调 Physical AI物理 AI与世界模型World Model。从业务方向来看这批“具身小天才”的创业项目大多也集中在这一层。相比直接做终端机器人产品他们更多聚焦于具身智能底层能力建设包括物理世界模型、机器人数据采集、强化学习训练平台、操作数据闭环以及世界模型相关基础设施。Sue 是某头部美元基金的投资人也是一位 00 后投资人。她对这一波具身智能创业者的判断和很多传统 VC 不太一样。在她看来这一轮真正有突破性的东西未必来自那些最懂产业的人反而可能来自最年轻、最前沿的一批 researcher。机器人行业现在其实出现了“两代创业者”。第一代是传统 robotics 背景出来的人比如做运控、做硬件、做自动化、做机器人本体的人他们经历过机器人行业过去十年的积累有产业经验也有工程经验会天然沿用过去的数据管线、工程范式、交付逻辑但未必愿意重新定义机器人本身。“量产不是最大的结果。真正的大结果是谁能定义下一代机器人范式。”Sue 认为现在机器人行业有一个问题第一波公司虽然融了很多钱但很多时候“没有技术突破的能力”。他们太容易沿着旧范式往下做更多是在 follow 过去的技术路线。“成熟创业者会下意识把未知问题变成已知问题。”她说经验当然有价值但经验也会形成惯性。尤其是在技术代际差异特别大的时候旧经验甚至可能变成束缚。而真正试图打破范式的人很多反而是一线研究员。Sue 筛选人的方式也很“research 导向”她长期关注顶会、best paper 里的核心工作是谁做的。“我不太看好先把本体做好再做算法。”她认为具身行业尚未形成统一标准。不同厂商的构型、硬件、自由度都完全不同。在这种情况下如果算法还没定型本体其实也很难真正定型。在她看来应该先有数据、模型、世界理解再反推本体设计。“小天才”们大多来自这些一线研究员他们很多是 AI、CV 或者机器学习背景的人思考的是触觉数据怎么编码、力觉数据怎么进入模型、机器人怎么形成世界理解。AI 时代经常会出现“一篇论文改变整个行业”的情况未来机器人领域也可能出现“几个天才 一个团队”做出通用世界模型的情况。时代的小天才与投资逻辑“新时代一定会有新物种新物种就会有新的人。一代人有一代人的机遇和使命命运的推背感和时代共振会成就一批年轻创业者。”李军认为这是当下 Z 世代受到 VC 追捧的原因之一。“是不是很多投资人其实看不懂技术只能看人”李军没有回避。他承认市场非理性情绪肯定存在“害怕错过”的担忧在当下弥漫但由于目前具身智能和世界模型的底层技术还在发展并未收敛要求大家把技术完全看明白是一种奢侈即使是“顶级科学家也很难做到一眼看穿终局”。所以很多时候除了技术以外投资机构能抓住的反而是创始人身上的一些特质比如学习能力、认知迭代能力、组织能力等以及一种很难言说的独特创业气质。这个世界没有两片“完全一样的树叶”。投资本身就是投资人内心世界的映射。这其实揭示了现在一级市场一个很微妙的现实。很多时候机构押注的不是已经验证的商业模式而是一个创始人未来进化成什么样的可能性。尤其是在具身智能和世界模型这种坡又长雪又厚的长期赛道里技术路线本来就在不断变化创始团队重要的是能否和北大这样的顶级高校科创策源地绑定做到持续升级迭代技术以及创始人本身有没有持续进化和自我纠错的能力。换个角度看资本也并不是突然开始“偏爱年轻人”而是一级市场正在进入一个“好项目稀缺”的阶段。当真正有想象力、又足够稀缺的项目越来越少时机构之间的竞争就会迅速从“挑项目”变成“抢创始人”。过去互联网、新消费、SaaS 时代其实都出现过类似现象只不过这一轮被推到台前的恰好是一群年轻的技术创业者。“VC 讨好年轻人”甚至不是原因而是结果。一位投资人半开玩笑地说“拼不过别人的资源、品牌和关系时那就只能提供情绪价值。”于是陪聊、捧场、抢份额、快速决策逐渐成了一级市场竞争的一部分。所以这场关于“具身小天才”的热潮或许本身就带着两面性。它既是新技术周期对年轻人的奖赏也折射出当下一级市场对稀缺项目的焦虑。年轻创业者的叙事也并非完全是浪漫的技术理想主义。李军特别愿意相信和看到年轻创业者在物理 AI 领域去创造和定义一种原生态的基础模型架构同时又具备任务拆解和工程化场景落地能力。他反复强调一句话“既要仰望星空又要脚踏实地。”在他看来这一轮具身智能和世界模型投资本质上是在投资一种“未来的可能性”。正因为行业格局还未定技术还未完全收敛商业化空间也还未真正完全打开所以有些项目的估值不能简单用收入、利润、订单去衡量。VC 真正押注的是这些年轻团队未来有没有机会成长为新一代平台型头部公司。也正因如此现在的一级市场会愿意给具身智能和世界模型这些方向非常高的估值溢价。如果未来真能成为千亿级公司那当下的估值未必贵但问题是只有极少数企业能最后还依旧站在光里一切都看投资人的眼光和创业者的命运是否能完美重合。