这也是公司2026年内实现的第三轮融资。资金将重点用于自研端到端超少样本大模型、世界模型的迭代升级
，强化进建技术的工程化落地
，机械人产品量产及主题人才引进
，以及加快公司技术产品化与全球贸易化过程。

2026年
，具身智能与人形机械人产业进入规；坎兔骋谆涞亟锥。另一面
，对这批生而全球化的企业而言
，全球化扩张也是一条主线——头部企业通过技术认证、本地建厂和生态合作正急剧出海。中科第五纪也正走在这条路上
，今年以来在欧洲密集亮相
，并已收成海表多家驰名头部企业数亿元订单。

这意味着
，以中科第五纪为代表的中国具身智能技术
，已经进入全球工业数字化主题供给链
，少样本具身操作大模型在真实工业场景中的高精杜纂高泛化能力也进一步得到了验证。

少样本技术
，具身“大脑”的非共识

中科第五纪成立于2024年9月
，通过超少样本端到端具身大模型（FAM系列）、新一代具出身界模型（BridgeV2W模型）、人在环路强化进建等主题技术成就
，面向客户交付拥有通用泛化能力的具身大脑和具身机械人。

这傍边
，软件和算法能力是主题
，硬件是实现这一指标的载体。

所以
，重中之重
，先来看看这家“大脑”公司的模型研发能力。都知路
，当下造约具身发展的瓶颈是数据。大说话模型机能急剧提升依附的是堆数据的Scaling Law法令
，但文本类数据能够从互联网上直接获得
，具身智能模型所需的真实物理交互数据则较难网络。持久来看
，具身模型高质量数据集是实现泛化、跨本体迁徙和现实落地的关键。

全球领域内的具身公司都在着手索求解决这一问题
，从技术蹊径来看
，遥操作、仿真、UMI和视频进建
，这四条蹊径已形成差距化竞争格局
，在成本节造、数据精度、场景适配性等维度各有曲直。总之
，共识是
，数据的数量、质量和多样性决定了具身模型的阐发。

融洽多具身同业不太一样的是
，中科第五纪选择走的
，是一条通过模型的架构创新来实现少样本能力的路路。

除了数据稀缺
，这家公司捉拿到的另一个行业痛点是
，现有模型架构从大说话模型一脉相承
，难以适配三维的具身智能场景
，存在严重的信息损失。中科第五纪的差距化蹊径正是针对性解决这两个问题：

首先
，它做了一个现实的选择
，烧毁高成本造数据的路线
，聚焦在提升数据使用效能。

同时
，独创热力争架构
，让模型同时关注全局信息和操作对象的部门信息
，既解决了架构适配性问题
，又能大幅提升操作正确率
，同时大幅降低数据依赖。单工作仅需3-5条数据就能实现
，而同业必要几百甚至几千条。

基于此
，在模型端
，中科第五纪推出了全球首个超少样本的具身操作模型。少样本具身操作大模型
，通过视觉系统鉴别指标物体后
，可能急剧天生操作蹊径
，并驱动机械臂实现抓取与搬运
，实现从环境感知到作为执行的关环决策。目前该模型已利用于某头部机械人本体
，还服务了中石化集团、零跑、国度电网等十余个主题客户
，初步实现贸易化落地。

2025年9月
，中科第五纪从一多竞争敌手中杀出重围
，拿下头部机械人订单
，成为其001号大脑供给商。中科第五纪作为主题大脑供给商
，支持其实现电力巡操、分拣等工作
，这些合作不仅验证了大脑能力
，还带来了近亿元有关业务
，且客户的持续采购也让更多头部本体企业看到了这家公司的能力
，上门追求合作。

师出中科院和清华系

话说回来
，之所以能做少样本具身模型这件事
，得益于团队过往的堆集——有关技术堆集最早可追忆到2013年
，那时团队中便已经有人关凝视觉和说话的多模态融合。

这是一支来自中国科学院和清华大学的团队。首创人兼CEO刘年丰博士是中国科学院自动化钻研所博士
，钻研方向为模式鉴别与智能系统
，师从谭铁牛院士。他占有超10年人为智能研发经验
，参加过多项国度天然科学基金重点项目。

在做具身大脑的公司之中
，中科第五纪固然成立不算最早
，但本着求实和解决问题的思路
，找到了自己的安身之地并急剧实现多轮融资。表界对刘年丰的评价也是
，有肯定的“江湖气”
，这与他在学者身份之表的实际及多年创业经历息息有关。

首席科学家孙富春则是清华大学具身智能第一人
，是国内最早钻研智能机械人的顶级专家
，占有三十余年的机械人钻研成就和技术积淀。结合首创人兼青年首席科学家黄岩
，同样师从中科院谭铁牛院士
，拥有十多年的多模态大模型钻研堆集
，也是中国科学院最年轻的正高级钻研员之一。

正是这支兼具学术底蕴、技术积淀与产业落地经验的团队
，让中科第五纪可能在强烈的具身智能赛路中
，走出一条以少样本技术为主题、从尝试室走向真实产业的求实之路。

基于真实需要的贸易化落地

再来看产业落地能力。除了头部机械人客户的背书
，中科第五纪打开贸易化蹊径的主题是电力操作场景——率先突破了国度电网的场景
，在广东、云南、蒙东、新疆等多地落地了电力操作有关项目
，验证了其技术和落地能力。

比力可贵的一点是
，央国企和中科第五纪的合作是基于真实的需要
，并非单纯的前沿科技索求。好比
，国度电网、南水北调、五大发电集团
，他们的设备多建在偏远地域
，巡检成本高
，现有巡检机械人、机械狗只能发现问题
，无法实现单一的操作
，而中科第五纪的机械人能实现巡检和操作的结合。再好比
，中石化集团的方便店和加油站
，夜间人流量少但仍需留人值守
，中科第五纪的机械人能实现单一的售货、加热食品等操作
，解决了人力成本问题。

最近我互换的不少具身从业者都以为
，2026年是具身智能产业化的元年
，在融资数百亿之后
，行业将进入交答卷阶段
，从技术演示迈向规；骋茁涞氐哪芰嚼丛匠晌蹲嗜丝剂康闹氐。

本轮领投方孚腾本钱暗示
，中科第五纪是具身智能领域稀缺的同使仄握“超少样本进建”与“世界模型”主题技术的团队
，其技术路线直击行业数据获取难、泛化能力弱的痛点
，同时贸易化落地速杜纂产品靠得住性及海表业务进展均在业内当先。

在刘年丰看来
，此刻一家优良创业公司对自身的主题尺度就是“既要又要还要”
，既要模型研发能力强
，又要贸易化落地能力出多
，还要团队实力过硬、以及源源不休的客户资源。中科第五纪能获得机构认可
，主题是在这几方面都体现了超出行业水平的发展优势。

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