一句话结论
中科慧灵完成数亿元A++轮融资，制鞋机器人订单超4亿元，标志着具身智能从研发验证转入量产交付阶段。
关键要点
- 中科慧灵（北京中科慧灵机器人技术有限公司）完成数亿元人民币A++轮融资，投资方包括知来投资、涌铧投资、茂天投资、元禾辰坤、国科科智、鲁宁投资等机构。
- 2026年初，中科慧灵持有的具身制鞋机器人订单总额突破4亿元人民币，设备排产规模达到数千台量级。
- 2025年6月，中科慧灵完成由蓝思科技领投的近亿元A轮融资；本轮融资资金将主要用于产品量产交付、关键场景具身大脑技术研发迭代及市场拓展。
- 中科慧灵自研轻量化CASBOT PA感知到动作模型，支持单张消费级GPU训练，并在莆田制鞋工厂实际工位开展应用验证。
- 2025年6月，中科慧灵与山东招金集团、山东中矿集团共同成立中科深矿具身智能机器人（烟台）有限公司，聚焦井下装药、安全巡防等高风险作业研发验证。
背景与事实
北京中科慧灵机器人技术有限公司成立于2023年，专注于人形机器人与具身智能核心技术研发及产业化应用。公司建立了“本体+具身大脑+灵巧手”全栈自研体系，已推出全尺寸人形机器人CASBOT 02、轮臂式机器人CASBOT W2、半尺寸人形机器人CASBOT Mini及CASBOT BAND机器人乐队等产品。其技术路线覆盖工业制造柔性操作、矿山能源高风险作业，以及商业服务、文娱展演和教育科研等场景。2025年6月，中科慧灵完成由精密制造企业蓝思科技领投的近亿元A轮融资；本轮A++轮融资由知来投资、涌铧投资、茂天投资、元禾辰坤、国科科智、鲁宁投资等机构联合完成，投资方涵盖市场化股权投资机构、专业母基金及产业投资平台，投资布局涉及人工智能、硬科技、先进制造等领域。
在工业具身智能场景中，鞋服制造是中科慧灵较早布局的重点方向。2025年8月，首台制鞋机器人进驻莆田一家鞋服龙头企业的制鞋工厂，针对鞋垫盖章工序启动产线POC（概念验证）测试。商业化层面，公司获得多家头部制鞋企业数千万级订单；进入2026年，持有的具身制鞋机器人订单总额突破4亿元，设备排产规模步入数千台量级。技术层面，中科慧灵具备从末端执行器到机器人整机的自主研发设计能力，基于自研XR遥操系统和真机/真人数采平台，以视觉语言多模态大模型（VLM）结合具身Agents、具身RSI、世界模型、强化学习开展研发；自研具身大模型CAS-brain连接机器人硬件、真实交互数据、模型训练推理与递归自主进化。
在矿山领域，2025年6月，中科慧灵与山东招金集团、山东中矿集团共同成立中科深矿具身智能机器人（烟台）有限公司，围绕井下装药、安全巡防等高风险作业开展研发与验证。目前，矿山装药机器人已进入真实矿山开展现场训练，并针对粉尘、潮湿、通信不稳定等复杂井下条件，持续推进远程操作、环境适应及安全冗余等关键技术研发。此外，2026年2月，公司正式推出CASBOT BAND机器人乐队，由四台CASBOT 02组成，通过真实乐器演奏实现多机协同，已先后亮相北京春晚、中关村论坛、世界人工智能大会、世界机器人大会等活动，并与相关场景运营企业签订框架合作及采购协议，探索产品销售、租赁运营和场景服务等商业模式。
影响分析
这是分析判断：具身智能赛道正从单一技术参数竞争转向量产交付与真实场景商业化能力的竞争。中科慧灵制鞋机器人订单突破4亿元、排产规模达数千台量级，表明机器人公司已具备将技术转化为可规模化产品的工程化交付能力，这将为下游制造企业评估采购决策提供新的参考基准。对中文开发者与从业者而言，轻量化CASBOT PA模型支持单张消费级GPU训练的特征降低了具身智能算法迭代的硬件门槛，有望改变此前依赖大规模算力集群的研发范式；而“本体+具身大脑+灵巧手”全栈自研体系与多场景并行验证（鞋服、矿山、文娱）的路径，则提示从业者需关注跨场景数据迁移与模型泛化的工程实践积累。投资方涵盖产业资本与专业母基金的多元结构，也反映出资本市场对具身智能从技术验证走向产业化交付阶段的认可。
适用边界
这是分析判断：上述量产交付与订单规模结论主要针对鞋服制造等轻工工位场景，不能直接外推至矿山、电力、交通等特种场景，后者仍处研发验证阶段，订单金额与排产规模未披露；CASBOT PA模型在工业场景的验证基于莆田制鞋工厂的特定工位，其在其他轻工工序或更复杂工业环境中的泛化效果尚未证实；机器人乐队的商业运营模式依赖文娱展演等特定场景，不适用于通用工业机器人采购决策；矿山装药机器人针对粉尘、潮湿、通信不稳定等复杂井下条件的技术攻关仍在推进中，相关结论受限于当前验证阶段。
孤本观察
这是编辑观察：中科慧灵将鞋服制造作为具身智能量产交付的突破口而非矿山等高风险场景，反映出当前行业选择“工艺适配难度较低、连续作业验证周期较短”的轻工工位作为商业化先行的务实策略；制鞋机器人订单突破4亿元与数千台排产规模的数据组合，暗示具身智能量产交付的核心竞争点已从单一模型性能转向工程化交付能力与场景适配深度的综合比拼。
来源：InfoQ 中文 AI