前菜鸟CTO李强创办昆腾动力完成超亿元种子轮融资，布局Physical AI物理世界通用智能系统

导语
2026年7月31日，杭州昆腾动力智能有限公司宣布完成超亿元种子轮融资。本轮由云启资本与商汤国香资本联合投资，多维资本参与孵化。前菜鸟集团CTO李强创办该公司，定位为面向物理世界的通用智能系统平台。项目聚焦物流仓储等场景，通过具身原生模型与数据飞轮，推动Physical AI在实体产业的规模化落地，旨在解决实体产业智能化转型的核心痛点。

一、剖析融资历程与核心团队背景

企查查显示，昆腾动力成立于2026年3月。据36氪硬氪等媒体在2026年7月31日报道，本轮融资金额超亿元。云启资本与商汤国香资本联合领投，多维资本参与孵化。商汤国香资本指出，物流是具身智能扎实的落地赛道，创始人具备产业认知优势；云启资本认为物流任务高频且反馈清晰，渐进路线务实。

创始人李强在阿里巴巴任职17年，历任菜鸟集团CTO、阿里国际数字商业板块CTO，曾兼任菜鸟无人车总经理，打造过中国较早的千台规模L4无人车队，并深度对接海外200个国家邮政体系，积累深厚的供应链与全球化运营经验。核心团队覆盖算法、硬件与商业化全链路：CTO来自行业头部自动驾驶公司，负责在线算法与L4全栈技术；首席科学家为国内名校博士、北美具身智能实验室访问学者，现任国内头部机构助理教授，专攻具身智能基础模型；硬件负责人曾任某上市公司人形机器人事业部技术带头人，深耕机械臂与灵巧手领域；商业化负责人拥有马里兰大学物理系博士背景，曾担任高盛、亚马逊、Meta算法专家，具备10年物流调度系统创业经验，手握联想、韩国乐天等核心客户资源。

二、锚定物理世界通用智能平台定位

昆腾动力明确自身为Physical AI系统公司，核心定位是打造面向物理世界的通用智能系统平台，让智能系统在真实环境中执行复杂任务。这切中当前AI+制造与机器人产业痛点，即纯视觉或语言模型难以直接转化为物理有效动作。

在技术路线上，公司摒弃通过视频生成模型修补的传统路径，转而研发具身原生World-Action Model。该模型深度融合视觉、触觉与力反馈数据，兼具World Model、World Action Model与World Value Model三重核心能力，使系统能更精准理解物理规律，在制造与物流场景中实现高精度操作。

此外，公司已与浙江大学、南洋理工大学、上海创智学院、香港科技大学等顶尖高校及科研机构建立深度科研合作，加速将前沿理论转化为可工程化、可量产的物理世界通用智能系统。据极客公园在2026年7月31日的报道分析，这种立足物理世界的系统级定位，有助于公司在复杂环境中构建更高技术壁垒，避免陷入单一算法同质化竞争，在AI+制造市场占据有利生态位。

三、构建具身原生世界动作模型

底层架构上，昆腾动力研发具身原生World-Action Model。不同于常见视频生成模型修补方案，该模型深度融合视觉、触觉及力反馈等多模态数据。原生架构赋予系统兼具World Model、World Action Model及World Value Model三重核心能力，使其更深刻理解物理运行规律。

为保障模型执行任务的可靠性，公司引入World Model Corrector机制。该机制实时监控机器人执行偏差，在动作失效前进行纠偏、重规划或重试，大幅降低制造与物流场景中的操作失误率。同时，系统采用Test-Time Training结合少样本示范方案，面对新任务无需重训整个模型权重，仅需少量示范即可快速适应，极大提升部署效率与柔性制造能力。

据钛媒体在2026年7月31日的报道指出，这种原生模型架构与纠偏机制的结合，有效解决了传统机器人在复杂物理环境中泛化能力差、容错率低的行业难题，为具身智能在实体产线的规模化应用奠定技术基础，大幅提升柔性制造与自动化产线的整体运行效率。

四、打造闭环数据飞轮与迭代体系

数据是Physical AI时代核心资产。创始人李强明确判断，在Physical AI时代，数据贡献占比超50%。为此，昆腾动力构建严密的数据闭环体系，整合真机部署、人类操作及合成数据，将原始日志自动加工为高价值训练样本，实现秒级检索、自动清洗标注及天级模型迭代。

在数据收集与利用机制上，公司引入Human-in-the-Loop设计。系统能自主判断何时需要人工介入，每次人工介入的操作都会被记录并转化为新的训练数据。这种机制不仅保障当前任务成功率，更实现系统能力的持续进化。

这种数据飞轮逻辑与Claude或特斯拉FSD的底层逻辑相通。每新增一个部署仓库，就等于新增一个数据来源。随着部署规模扩大，数据积累越深厚，模型泛化能力越强，接入新客户的边际成本随之降低，整体性能呈现指数级增长。据投中网在2026年7月31日的报道分析，这种基于真实物理场景的数据闭环，确保了模型能力的持续进化，为物理世界通用智能系统的规模化部署提供源源不断的动力，是具身智能企业跨越商业化鸿沟、建立长期竞争壁垒的关键所在。

五、聚焦物流仓储场景推进人机协同

商业化落地方面，昆腾动力采取务实聚焦策略。首批锁定物流仓储，特别是B2C及中小B电商仓库。系统重点聚焦补货上架、货品拣选、包裹打包三大核心工序。品类选择上，优先切入美妆、医药类等SKU规整的仓储环境，以确保初期部署的成功率与稳定性。

实际产线采用人机协同混产模式。机器人并非完全替代人工，而是与人类员工在同一物理空间内协作，共同完成复杂仓储任务。这种模式既发挥机器人在重复性、高强度劳动中的效率优势，又保留人类在处理异常情况和复杂决策时的灵活性。

商汤国香资本与云启资本均对这一落地策略表示认可。物流场景具备任务高频、反馈清晰、商业价值明确等特点。通过在物流仓储赛道打磨产品，昆腾动力能快速获取真实物理世界反馈，验证Physical AI系统可靠性，并为后续向更广泛制造与商业场景拓展积累工程经验与数据资产。这种务实策略有效平衡了技术探索与商业回报，确保公司在具身智能产业化初期的稳健发展。

六、规划商业落地路径与全球化布局

针对未来商业化进程，公司制定了清晰时间表。计划在2026年底，推动1至2个核心场景达到PMF（Product-Market-Model Fit）标准，实现客户愿意主动付费并进行小规模推广的商业闭环。进入2027年，核心目标是实现1000台机器人每天在物理世界中真正投入工作，强调实际运行规模而非单纯交付或生产数量。

场景拓展遵循从封闭到开放的渐进原则。首先从仓库与分拨中心等封闭场景切入，随后拓展至网点与门店等半开放场景，进而延伸至末端送货的全开放场景。最终，技术将逐步渗透至工业产线、零售、医药、商业服务乃至养老家庭等更广阔的物理世界。

全球化布局将韩国作为优先拓展市场，考量其地理相近及老龄化带来的自动化需求。其次为欧洲市场，北美市场因数据合规不确定性排在较后。据机器人前瞻在2026年7月31日的报道，这种从封闭到开放、从国内到海外的稳健全球化路径，有助于公司在控制合规风险的同时，稳步扩大物理世界通用智能系统的全球市场份额，逐步验证并放大Physical AI系统的商业价值。

七、顺应具身智能产业爆发宏观趋势

昆腾动力的战略与融资正契合AI+制造与具身智能产业爆发的宏观趋势。大模型向物理世界延伸，具身智能机器人成为连接数字智能与实体制造的关键载体。行业对适应复杂物理环境、执行高精度操作的通用智能系统需求正呈现爆发式增长。

宏观数据印证了这一产业趋势。根据IDC发布的报告，2025年中国具身智能机器人用户支出超14亿美元，预计到2030年，这一数字将飙升至770亿美元，年均复合增长率高达94%。这一增速表明，具身智能已从实验室走向规模化商业应用前夜，物理世界的智能化改造将成为未来数年制造业与供应链升级的核心驱动力。

在这一万亿级赛道中，昆腾动力凭借超亿元种子轮的资金储备、前阿里核心高管的产业经验以及扎实的Physical AI技术底座，正加速融入历史性的产业变革。通过持续深耕物流仓储等实体场景，公司有望在具身智能商业化浪潮中占据重要生态位，为中国乃至全球的AI+制造产业升级提供强有力的底层系统支撑。

结语

昆腾动力超亿元种子轮的落地，标志着Physical AI在实体产业的应用迈入新阶段。团队正以数据飞轮和具身原生模型为引擎，推动通用智能系统在物理世界的部署。随着PMF目标的推进与千台级机器人的运行，公司有望在AI+制造蓝海中打造连接数字智能与实体产线的坚实桥梁，旨在解决实体产业智能化转型的核心痛点。

常见问题

一、昆腾动力在2026年7月完成的超亿元种子轮融资由哪些机构领投？

昆腾动力本轮超亿元种子轮融资由云启资本与商汤国香资本联合领投，多维资本参与孵化。投资方看重物流赛道的高频任务与清晰反馈，以及创始团队的产业认知优势。

二、昆腾动力研发的具身原生World-Action Model具备哪些核心能力？

该模型深度融合视觉、触觉及力反馈等多模态数据，兼具World Model、World Action Model与World Value Model三重核心能力。同时引入World Model Corrector机制，实时监控执行偏差并在动作失效前进行纠偏。

三、昆腾动力构建的闭环数据飞轮体系在Physical AI时代有何关键作用？

创始人李强认为Physical AI时代数据贡献占比超50%。该体系整合真机部署、人类操作及合成数据，并引入Human-in-the-Loop设计，将人工介入操作转化为训练数据，实现系统能力的持续进化与边际成本降低。

四、昆腾动力首批商业化落地锁定了哪些物流仓储场景与品类？

公司首批锁定B2C及中小B电商仓库，重点聚焦补货上架、货品拣选、包裹打包三大核心工序。品类选择上优先切入美妆、医药类等SKU规整的仓储环境，实际产线采用人机协同混产模式以确保初期部署稳定性。

五、昆腾动力在2026年底至2027年的核心商业化与运营目标是什么？

公司计划在2026年底推动1至2个核心场景达到PMF标准，实现客户主动付费的商业闭环。进入2027年，核心目标是实现1000台机器人每天在物理世界中真正投入工作，强调实际运行规模而非单纯交付数量。

六、昆腾动力在推进物理世界通用智能系统全球化布局时采取了怎样的市场拓展顺序？

公司将地理相近且老龄化带来自动化需求的韩国作为优先拓展市场，其次为欧洲市场。北美市场因数据合规不确定性排在较后，以此在控制合规风险的同时稳步扩大全球市场份额。

七、根据IDC报告，中国具身智能机器人用户支出在2025至2030年间增长趋势如何？

2025年中国具身智能机器人用户支出超14亿美元，预计到2030年将飙升至770亿美元，年均复合增长率高达94%。这一数据表明具身智能正从实验室走向规模化商业应用前夜。