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发表于 2025-08-06 14:58:20 股吧网页版
三个月内6次出手 京东频繁投资卡位具身智能赛道
来源:中国经营报

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  8月5日,京东战略领投具身智能整机及传感器企业“帕西尼”新一轮A轮融资,浦耀信晔、宏兆基金、张科垚坤等多家跟投。

  《中国经营报》记者注意到,最近三个月,京东密集投资了6家具身智能相关企业,包括帕西尼、智元机器人、千寻智能、逐际动力、众擎机器人、RoboScience等。

  接近京东人士透露,在即将召开的“2025世界机器人大会”上,京东集团探索研究院的何晓冬博士将正式对外公布京东布局具身智能的产业逻辑 。

  密集布局

  资料显示,京东此次投资的帕西尼成立于2021年6月29日,是一家专注于智能感知与交互技术的高科技公司。公司主营业务为智能传感器和机器人核心传感系统的研发、生产和销售。目前推出的产品有多维触觉人形机器人TORA-ONE、多维灵巧手DexH13和DexH5、ITPU多维触觉传感器PX-6AX和PX-3AX等。

  京东方面表示,帕西尼除了拥有整机、核心零部件和传感器相关的技术能力,还构建起了年产近2亿条数据的全模态具身智能数据集、OmniVTLA具身智能模型等。目前帕西尼的客户群已经覆盖智能制造、康养医疗、工业生产、消费电子等领域,形成了“传感器、数据集、大模型、多场景落地”的闭环生态。

  今年5月,京东领投智元机器人B+轮融资,是京东首次入局投资具身智能相关企业。

  7月下旬开始,京东在具身智能领域的投资变得更频繁。

  先是7月21日,京东在一天之内完成了三家具身智能领域企业的投资,包括千寻智能、逐际动力和众擎机器人三家公司。7月30日,京东又领投RoboScience的天使轮融资。几日之后的8月5日,京东战略领投帕西尼。

  可以看到,除了5月份对智元机器人的投资,京东几乎是在半月的时间,“迅速”完成了对另外5家具身智能相关企业的投资。

  天使投资人、资深人工智能专家郭涛认为,京东密集布局具身智能相关企业,释放了两大关键信号。其一,加速抢占具身智能技术制高点,通过“集群式”投资覆盖感知、灵巧手、通用本体等核心赛道,形成技术生态闭环;其二,以投资的方式快速整合外部技术资源,为零售、物流等场景智能化升级储备竞争力。

  自研还是投资?

  从京东投资的这一批具身智能相关企业核心业务来看,可以说是各有专攻。

  例如,千寻智能聚焦3D视觉感知与灵巧手技术,擅长高精度物体识别与柔性抓取算法;逐际动力专注高扭矩密度模块化关节与仿生动力系统,核心优势在紧凑化机械设计;众擎机器人主攻大负载人形机器人本体,具备模块化架构与低成本量产潜力;RoboScience致力于打造机器人的具身操作系统;帕西尼专注于智能感知与交互技术。

  郭涛具体指出:“可以看出京东筛选投资标的的标准非常清晰,包括技术须具备稀缺性以填补自研空白、与零售物流场景有强适配性、团队需有高效的工程化能力、能将实验室技术快速转化落地。”

  今年3月,京东被证实正式切入具身智能领域,并已成立相关业务部门,而京东内部也有多支团队布局具身智能等前沿方向的研发。

  随着京东密集完成对多家具身智能相关企业的投资,京东方面表示,目前京东已“卡位”具身智能全产业链,包括机器人本体、核心零部件、运动控制技术、具身模型、交互大模型等领域。

  其实不只是京东,今年包括腾讯、美团在内的多家大型互联网公司,不约而同地加速了在具身智能市场的布局。

  “因为具身智能在零售、物流等场景的商业化应用前景广阔。”萨摩耶云科技AI机器人研究员郑扬洋对记者指出,但是当前具身智能领域存在估值泡沫,表现为估值过高、融资断层加速(资本向头部企业集中)。“不过,机器人行业投资高估值是前沿科技发展的常态,一定程度的泡沫有助于推动技术创新和产业发展。”

  为什么互联网大厂纷纷选择用投资的方式迅速完成赛道卡位,而非内部自研?

  郭涛认为,具身智能涉及跨学科技术壁垒与长周期投入,需借外部创新缩短试错时间。通过投资的方式能绑定优质技术方,输出场景需求与数据资源,吸引产业链上下游协同,同时规避重资产研发风险,加速技术商业化。

  京东在投资之外,其实还发布了自有的附身智能品牌JoyInside,可以为机器人提供与真人对话的端到端解决方案,目前已经有数十家主流品牌接入。

  需要看到的是,从供应链、产业化、商业化落地角度看,当前具身智能行业仍处早期阶段。郭涛举例说道,例如在技术上,灵巧手泛化抓取、高能效比关节驱动、多模态感知融合是主要瓶颈;供应链方面,精密减速器、传感器等核心部件依赖进口,国产替代亟待突破;商业化则受硬件成本高、场景适配性不足、安全与伦理规范缺失制约。

  郑扬洋对记者指出:“现在具身智能的技术路线尚未收敛,硬件形态和应用场景仍需探索,且资本过度集中于头部企业可能抑制中小企业创新活力 。当前,具身智能的技术突破点在于提升机器人的环境感知与泛化能力、核心硬件的耐久性和稳定性,以及解决高质量训练数据稀缺、行业标准缺失和成本过高等问题 。”

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