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具身智能基础设施企业Zenbot（真保科技）完结近亿元天使轮融资。本轮由长盈精细（300115.SZ）、科达利（002850.SZ）、肇民科技（301000.SZ）等精细制作细分领军企业的宗族办公室，联合L2F光源创业者基金、天狼星本钱一起出资。光源本钱担任独家财务顾问。
本轮融资资金将大多数都用在通用具身智能国际模型（World Model）的研制、根据第三代半导体GaN驱动的中心关节模组量产扩产、大小脑交融实时通讯架构软硬件计划的推行与客户交给，以及全栈体系模块规划才能的强化与整机产品的规模化落地。
Zenbot联合创始人贾振中博士结业于清华大学精细仪器系（本硕）与密歇根大学（博士），曾在卡内基梅隆大学机器人研讨院从事博士后研讨，现任南边科技大学副研讨员、博士生导师。师从Huei Peng（ASME操控范畴最高奖得主）、Jing Sun（IEEE Fellow及IFAC Fellow）、Matthew T. Mason（机器人范畴最高奖得主、CMU-RI前院长）。累计宣布RSS、ICRA、IROS等会议与期刊论文70余篇，入围IEEE-ARM最佳论文奖。中心小组成员来自Georgia Tech、香港科大、清华、北大、哈工大、南科大等高校，曾参加乐聚机器人、逐际动力等公司的产品研制，主导多款四足机器人与人形机器人的工程化落地。
自建有数千平米的自有工厂，并自建研制测试场用于整机功能验证与场景化调试，从规划、打样到验证完成全流程闭环，研制迭代功率较职业惯例形式有所提高。
技能包括中心关节、域操控器、运控算法到国际模型，根据这一通用技能底座，Zenbot已开宣布四足、人形、类人形等多种机器人产品形状，为全球机器人公司与场景方供给从大脑到躯干的处理计划。
在机器人关节层面，Zenbot使用第三代半导体GaN（氮化镓）驱动技能，将关节驱动器发热量降至传统MOS计划的30%左右。公司一起把握QDD准直驱与力控谐波两大关节技能道路，调配自研减速器与芯片计划，掩盖从高动态四足到高精度类人形机器人的需求。
在机器人通讯层面，Zenbot从协议栈底层自研大小脑交融的实时通讯架构，支撑大脑高算力单元与小脑嵌入式实时处理器的协同。这一架构保证操控算法在多种机器人上到达车规级的实时性、安稳性与安全性。
在具身小脑层面，自研MPC（模型猜测操控）+RL（强化学习）交融结构：MPC根据物理模型供给安稳操控序列，RL经过残差学习补偿模型差错、习惯不知道环境。结合自研Sim2Real东西链，该结构使机器人在杂乱地势行走、高动态运动、精细力控交互等场景中具有安稳的运动才能。
在具身大脑层面，构建面向物理国际的国际模型，让机器人在履行动作前先在内部“模仿”物理国际的未来状况，完成因果推理与自主决议计划。落地效果Phy-Tac（Physics-Conditioned Tactile）是将物理因果推理与触觉感知结合的国际模型结构，处理机器人操控中的精准抓取问题。
Phy-Tac的中心立异在于三层一致架构：第一层：经过物体三维纹路建模与外表几许剖析，挑选具有较优力散布的触摸区域；第二层：物理条件化潜在分散模型（Phy-LDM），在给定物体物理参数下，经过条件分散生成触觉方针图画，猜测安稳抓取；第三层：潜在空间LQR闭环操控，实时比较当时触觉状况与模型猜测的方针误差，以最小驱动量优化夹爪状况。
自公司开端运营以来，12个月内取得近亿元订单。以“公版渠道+深度定制”形式完成交给，客户矩阵已掩盖国内外具身智能头部企业、闻名上市公司、高校与科研院所，以及智能范畴新锐草创公司。
Zenbot联合发起人贾振中博士表明：“具身智能是通往AGI的重要途径，而国际模型是赋予机器人物理理解力的中心引擎。大言语模型让AI学会了‘说’，国际模型将让AI学会‘做’——在物理国际中预判、推理、决议计划。Zenbot的愿景是构建具身智能年代的底层基础设施——咱们不只经过国际模型提高机器人的认知才能，更经过底层技能的耦合与全栈体系模块规划，为职业供给从中心部件到整机交给的才能。咱们我们都以为，真实的壁垒在于能否将部件、操控、算法、整机串联成一个安稳、高效、可量产的体系。这正是Zenbot的中心价值地点。”
