2026年，一家中国具身智能公司悄然改写了行业出海叙事。
在某全球制造业巨头于斯图加特举办的年度ERP峰会上，它完成了中国具身智能机器人在欧洲客户现场的首次真机演示；几天后的LogiMAT 2026展台，展出的轮式机器人成为全场焦点；随后的汉诺威工业博览会上，它更让人形机器人现场完成了从备件生产到拣选包装的全链路闭环，将“数字决策到物理执行”的未来工厂雏形搬进了现实。
最戏剧性的是其拿下订单的方式。据知情人士透露，客户曾列出一份涵盖几百条机器人能力的清单让各家勾选，许多同行勾选了上百条甚至全部勾选，中科第五纪非常务实地只勾选了二三十条——都是他们确实能做、也经得起现场验证的。最终，大批对手在演示中掉链子，它留到了最后。凭借这种方式，它从多家海外巨头手中赢得了数亿元的具身智能订单。
2026年的具身智能赛道正在经历一场前所未有的资本狂欢。仅今年一季度，国内机器人和具身智能领域就有超过50起公开融资记录，多家企业单笔融资在10亿元以上。投资界甚至流传着一个令人咋舌的数字：有具身智能公司在两个月内估值从50亿翻倍至100亿，奔着300亿估值去融资了。
然而，中科第五纪的轨迹显得格外“不合群”——
它不拼算力、不堆数据、不炒概念，却在一个月内连获红杉中国、东方富海等顶级机构的数亿元融资；成立仅一年半，估值从不到一亿起步暴涨几十倍，完成7轮融资。这种快速融资的势头延续至今——近日中科第五纪再度完成数亿元A轮融资，这也是其2026年内拿下的第三轮融资。本轮由孚腾资本领投，上海半导体产投、国科资本、中国风险投资、鸿瑞达跟投，老股东卓源亚洲等超额加注。
纵观当前具身智能赛道，大多数企业的选择正趋于同质化：用海量数据暴力拟合、用算力堆叠催熟模型、用宏大叙事说服投资人。在这样一片喧嚣中，中科第五纪几乎是少数选择“反向而行”的公司。
它反常之处在于：当所有人都在做加法的时候，它在做减法。
01.
对客户而言：花小钱办大事
具身智能行业面临的最大痛点之一，是数据获取成本极高。真机操作数据的采集需要昂贵的硬件、专业的操作员和大量的时间。正因如此，行业的主流方案是「既然数据不够，那就拼命采数据」。
但中科第五纪选择了一条完全不同的路径：从模型架构本身动刀。
他们自主研发的FAM系列超少样本具身操作大模型，通过独创的“热力图对齐”技术，颠覆了传统VLA（视觉-语言-动作）模型的沙漏型架构，实现了空间信息的无损传递。
听起来很技术，但翻译成人话就是：传统模型在处理三维空间信息时，会像漏斗一样把高维信息强行压缩成一维，丢失大量关键的空间结构细节，只能靠死记硬背海量数据来弥补。而FAM模型让空间结构信息在全流程中自由「流动」，模型「真正看懂了」物理世界，而非「硬背」下来。
呈现出的效果非常惊人， 在仅使用3至5条样本的情况下，基础任务成功率高达97%。在国际公开评测数据集上，FAM系列模型显著优于英伟达RVT-2等其他对比模型。中科第五纪还将FAM-1在真机上与PI0（Physical Intelligence）、SpatialVLA等先进模型进行了全面对比，尤其在少样本条件下展现了压倒性优势。
这意味着什么？过去部署一个机器人新任务可能需要成百上千条演示数据、耗时数周甚至数月；现在只需三五条数据，部署周期被压缩到了以天计。
对于工业客户而言，这是从花大价钱做实验到花小钱办大事的质变。
02.
让机器人预演未来
FAM模型解决了怎么学，而中科第五纪推出的另一项技术，具身世界模型BridgeV2W，解决的则是“怎么安全地做”。
工业场景对安全的要求近乎苛刻。一次机械臂的误操作，可能意味着设备损毁、产线停摆，甚至人员伤害。
BridgeV2W通过一个极其巧妙的设计：具身掩码（Embodiment Mask），将抽象的机器人动作指令直接“转译”为即将发生的视觉画面，让机器人在真正动手之前，先在脑中预演一遍动作的后果。
举个简单例子：机器人要抓取一个零件，模型会先生成一张“如果我这样抓，未来画面会是什么样”的预测图像。如果预测画面显示机械臂会碰到旁边的设备，系统就会提前终止动作，避免碰撞。
这就是给机器人装上了“预知未来”的能力——虽然只能预知几秒钟，但对于工业安全而言，这几秒钟就是生与死的距离。
03.
打进欧洲的“务实派”
如果说技术是“内力”，那商业落地就是“外功”。在这方面，中科第五纪同样展示出了与大多数竞争对手截然不同的克制与务实。
2025年9月，在一众同行的激烈竞争中，中科第五纪成功拿下某头部机器人企业订单，成为后者001号大脑供应商。仅用不到两个月，就完成了多个场景的交付。此后，中科第五纪将自研的具身大脑与其人形机器人平台深度融合，共同拓展电力场景的机器人应用落地。
更令人意外的是其海外战绩。
在LogiMAT 2026展会上，中科第五纪展出的轮式机器人，凭借7×24小时连续作业能力在非结构化物流场景中实现稳定作业；随后的汉诺威工博会上，与客户共同合作完成从机床备件生产、封装到自主拣选包装的全链路闭环演示，首次在海外展会呈现了“数字决策到物理执行”的无损传导；在德国某工厂的试点项目中，其具身机器人在真实场景完成物料搬运及实际操作，并已经完成了一期的POC。
凭借着这些在真实场景中逐一兑现的能力，中科第五纪近期收获海外多家知名头部企业数亿元订单，在工业场景实现全球化交付。
04.
藏在背后的「中科院+清华」团队
中科第五纪的突围并非偶然。
公司创立于2024年9月，核心团队来自中科院自动化所和清华大学。创始人兼CEO刘年丰博士本科毕业于中国科学技术大学自动化系，后保送至中科院自动化所攻读博士，师从中国科学院院士谭铁牛，拥有近十年的AI及机器人产品化落地经验。
公司首席科学家孙富春教授是清华大学计算机科学与技术系长聘教授、人工智能研究院智能机器人中心主任，是国内最早一批研究智能机器人的领域专家，多次带领团队斩获国际顶级机器人操作竞赛冠军。
这支「中科大+中科院+清华」的豪华阵容，兼具学术深度与工程落地能力，而这恰恰是当前具身智能赛道最稀缺的人才组合。团队的学术积累可追溯至2013年，彼时他们已发表国内最早的视觉-语言理解领域论文之一，此后横跨多模态感知、强化学习、VLA、世界模型等多个前沿方向，逐步积累了FAM超少样本大模型、BridgeV2W世界模型以及人在环路强化学习这三大核心技术的完整闭环。
但比履历更值得关注的，是这家公司对技术的态度。
对于“具身智能的GPT时刻”这类宏大叙事，中科第五纪保持着一种冷静的克制。公司认为，想要堆叠足量的数据，涵盖不同本体、不同场景、不同对象，在三五年内能不能实现，这非常具有挑战性。既然数据积累速度比预期慢，不如先从架构上去弥补数据不足。
这种判断在当前狂热的行业情绪中显得尤为稀缺。当同行们普遍将大语言模型的Scaling Law平移到具身智能领域，试图用暴力堆叠算力和海量数据来催熟具身大脑时，中科第五纪的团队选择了一条更艰难、更底层、也更接近本质的路径。
05.
结语
回头看中科第五纪的整个故事，它给我们最大的启示是：在这个被宏大叙事和资本泡沫包裹的赛道里，真正的降维打击可能不是来自算力的倍增，而是来自对物理世界底层逻辑重构的勇气，以及面对客户时那份笃定的真诚。
具身智能行业正站在一个微妙的分水岭上。2025年全年具身智能领域投融资事件达358起，总金额超444亿元；2026年至今已发生191起，金额达525.34亿元，已超去年全年。资本在加速涌入，但产业在加速分化——投资人越来越务实，越来越看重能不能先扎进一个具体场景里，把活干好。
中科第五纪的“反常识”之处，恰恰是这个行业最需要的东西。少谈一些通用智能，多解决一些具体问题；少拼一些算力堆叠，多做一些底层创新；少提一些估值神话，多拿一些客户订单。
从中石化集团到海外的数亿订单，中科第五纪用一个个真实的客户案例证明了一条与主流叙事不同的路径：具身智能的「GPT时刻」，或许不会来自某个科幻式的通用大脑，而是来自一家愿意从最枯燥的产线场景做起、从最底层的架构创新入手的企业。
在所有人都仰望星空的时候，这家公司选择了埋头大地。
而大地永远不会辜负认真耕作的人。
END
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