
本文来自微信公众号: 经观感知 ,作者:吴元
据公开报道,北京昆仑行机器人科技有限公司注册不到90天,已连续完成3轮融资,累计融资规模达到数十亿元。完成3轮融资后,公司估值超过10亿美元,进入具身智能独角兽区间。
昆仑行的投资方阵容包括高瓴资本、高榕创投、钟鼎资本、中科创星、华业资本、创新工场、心资本等创投机构,也包括建发集团旗下产业资本。值得注意的是,首轮进入的投资人连续3轮加码跟投。这意味着,昆仑行的估值跃升并非来自单轮融资,而是在极短周期内完成了资本层面的连续认可。
这家公司成立时间很短。企查查信息显示,北京昆仑行机器人科技有限公司注册于2026年3月16日,经营范围覆盖智能机器人研发、智能机器人销售、工业机器人制造、人工智能应用软件开发、智能控制系统集成等。
但从公开信息看,昆仑行尚未披露成熟量产产品、客户订单和收入数据。资本快速进入,更多是在给创始团队、技术路线和工程化迁移能力定价。
昆仑行创始人任庚曾在华为、阿里任职。公开资料显示,任庚早年在华为海外体系工作,曾任华为泰国分公司副总经理、缅甸分公司总经理。2015年加入阿里后,他先后担任阿里B2B跨境事业部总经理、阿里集团副总裁、阿里云中国区总裁、阿里云总参谋长等职务。此后,任庚又曾出任新奥集团总裁,参与行业大模型、数字智能体、具身智能等方向布局。
与任庚搭档的郎咸朋,则来自理想汽车智能驾驶体系。郎咸朋曾任理想汽车高级副总裁、自动驾驶总裁,长期参与理想汽车辅助驾驶、城市NOA、端到端模型、世界模型等技术路线推进。
这组团队的组合,解释了昆仑行为何能够在短时间内获得资本关注。一边是云计算、AI商业化和大型组织管理经验,另一边是自动驾驶系统工程经验。相比从机械本体、控制器或单一场景设备切入的机器人公司,昆仑行更像是一次自动驾驶工程经验向具身智能赛道的外溢。
自动驾驶人才进入具身智能,确实有其优势。
自动驾驶系统的核心工作,本质上也是让机器理解环境、判断目标、规划动作,并在真实世界中完成执行。从感知、预测、决策、规划、控制,到仿真测试、数据采集、模型训练、工程部署,自动驾驶团队过去几年已经形成了一整套工程化方法。进入人形机器人后,场景、执行机构和任务边界都发生变化,但早期系统搭建所需要的工程经验,并非完全陌生。
这也可能是昆仑行快速融资的重要原因之一。对于投资人而言,一个有自动驾驶经验的团队,不仅更容易讲清楚技术路线,也更可能在短期内搭出可展示、可运行的Demo。Demo不等同于产品能力,但在早期融资阶段,它能降低资本对团队执行力的疑虑。
不过,这种迁移并不能解决具身智能的全部问题。
自动驾驶面对的是道路场景。道路有交通规则,有相对稳定的空间结构,也有清晰的任务目标。人形机器人面对的则是工厂、商业、家庭等更复杂的空间。它不仅要识别环境,还要完成拿取、搬运、协作、避障、交互等动作。任务更碎片化,场景更非标,产品定义也更难收敛。
这也是具身智能当前最现实的难题。行业并不缺Demo,也不缺资本热度,真正缺的是清晰的应用场景和可持续的商业闭环。人形机器人到底先进入工厂、仓储、商业服务,还是家庭场景,不同公司给出的答案并不一致。多数场景仍处在验证阶段,客户愿意为什么能力付费、能够接受什么成本、复购能否形成,都还没有充分跑通。
从这个角度看,昆仑行创始团队的优势更多体现在AI工程化、组织能力和系统搭建上,而不是天然体现在机器人产品定义上。
任庚的经历偏云计算、平台化商业和组织管理,郎咸朋的经历偏自动驾驶系统工程。二者都能帮助公司快速搭建技术与组织框架,但具身智能最终要解决的是一个更具体的问题,即什么样的机器人、在哪个场景、以什么成本,真正替代或补充人的劳动。
昆仑行对外提出的路线是“本体+大脑”双轮驱动,聚焦通用人形机器人与具身智能大模型。这一方向符合当前行业趋势,也顺应了机器人从“能动”走向“能干活”的需求。但对于一家成立时间仅3个月的公司而言,技术路线只是起点,接下来更关键的是产品收敛和场景验证。
昆仑行的故事,代表了具身智能赛道当下的一个典型现象。资本正在提前为顶级团队支付估值,也在押注自动驾驶、AI工程化能力向机器人产业迁移。但从融资故事走向产业公司,仍需要跨过产品定义、场景落地和商业化验证三道关口。
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