近日，具身智能初创公司斜跃智能宣布完成数亿元天使+轮融资，本轮由线性资本、钧山资本、弘颐资本、隐山资本等机构联合参与投资。这是斜跃智能自成立以来获得的最新一笔资金注入，距离公司创立仅过去数月时间，融资节奏之快在具身智能赛道中颇为引人注目。随着本轮融资完成，斜跃智能将把资金集中投入四个方向：具身基础模型的持续训练、算力与数据基础设施建设、核心团队扩充，以及家庭机器人本体的研发与真实场景验证。
斜跃智能成立于2026年2月，是一家以家庭为第一落地场景的具身基础模型公司，目标是构建面向真实物理世界的通用具身模型，并以自研模型驱动通用家庭机器人落地。公司的创始团队阵容颇具分量：由理想汽车前AI首席科学家、基座模型部门负责人陈伟，以及理想汽车前产品线总裁张骁联合创立。核心团队成员来自全球知名科技、AI、机器人及智能汽车企业，能力覆盖大模型算法、AI基础设施、机器人运动控制、产品定义与供应链管理五大领域。据公司介绍，这是国内少数同时具备万卡级大模型训练、数字与物理大模型及智能体开发、C端产品从定义到量产交付全链路经验的团队。
在技术路线上，斜跃智能认为家庭是最复杂、最高频、也最具长期价值的真实物理环境之一。家庭任务天然融合感知、理解、规划、操作和交互，既包含脑力任务，也包含体力任务，是验证通用具身智能能力的理想场景。为此，公司提出了名为Duplex Reasoning的具身基础模型范式。传统机器人系统往往采取“接收指令—执行动作—返回结果”的单工或半双工流程，强调动作正确执行和任务完成，而家庭场景需要机器人时刻响应模糊、变化且持续发生的需求。Duplex Reasoning旨在让机器人在感知理解、推理规划和任务执行过程中保持与人的双向通道，对话信息可随时被打断和修正，行动目标也能在执行中动态调整，最终打造可打断、可修正、可接管、可持续进化的通用家庭行动智能。
斜跃智能进一步将这一范式落到模型架构层面：以VLA模型为主干，打通与世界模型预测的协同。语言将视觉、语音与环境变化压缩为可迁移的高层语义，驱动模型跨场景泛化；世界模型则预测动作的未来可能结果，为长程任务提供事前约束。两者共同指向一个目标——以可控的算力成本，提升机器人在开放环境中的理解、决策与行动成功率。公司还强调，具身智能的核心竞争力不在于更大的模型或更多的数据量，而在于高质量数据与系统化基建能力，其中训练基础设施决定模型能力上限，数据管线决定模型落地精度。
从行业视角看，斜跃智能的融资与团队背景折射出当前具身智能赛道的两个趋势：一是大模型与机器人技术加速融合，具备基座模型训练经验的团队正成为资本追逐的稀缺资源；二是家庭场景被视为具身智能最具长期价值、也最难攻克的落地方向。斜跃智能能否凭借Duplex Reasoning范式与全链路团队经验，在家庭机器人这一高门槛赛道上跑通从模型到产品的闭环，值得持续关注。
