叮当动力获地平线领投数千万元专注空间智能技术研发

让机器人学会思考——这不仅是叮当动力的愿景，也是通用具身智能领域亟待突破的核心命题。

《AI科技评论》独家获悉，前地平线智能座舱产品线总经理牛建伟，已正式创立一家专注于空间大模型的通用具身智能公司「叮当动力」，并已完成数千万元种子轮融资。此轮融资由全球头部智驾科技公司地平线领投，正景基金跟投。

明星团队：国产AI芯片量产第一人领衔

叮当动力的创始人兼CEO牛建伟，是国内AI领域一位颇具分量的名字。他不仅是国内首位利用GPU训练深度学习模型的算法专家，更被业内视为“国产AI芯片量产第一人”。

牛建伟在AI领域已深耕十余年，形成了深厚的“算法-芯片”复合理解。早在2012年百度IDL时期，他就率先实现了基于GPU的深度学习模型训练；同时，他也是国内最早将深度学习技术应用于语音识别的专家之一，相关成果落地于百度语音搜索、语音输入法等关键产品。

他与地平线创始人余凯的相识也始于那个时期。后来余凯创立地平线，牛建伟随之加入，长期负责AIoT、多模态交互等方向，并最终担任地平线智能座舱研发负责人与业务总经理。

在地平线期间，牛建伟主导了多个关键的量产里程碑。例如，2020年他带领团队实现了长安UNI-T车型智能座舱软硬件方案的量产交付。这个项目意义非凡：它既是地平线的首个前装量产项目，也开创了国产AI芯片规模化量产的先河。作为地平线核心初创成员，牛建伟带领团队累计实现了超百万级车规级芯片及超千万级智能语音、图像解决方案的量产出货，完整经历了从0到1打造千万用户级产品的全链路研发。

在大模型领域，牛建伟同样布局深远。2023年，他率先提出Post-training理念，通过在预训练数据中仅增加1%的特定数据，便大幅提升了模型在垂直领域的理解能力与工具调用能力。

叮当动力的核心团队还包括来自地平线、阿里巴巴、顶尖车企及科研机构的研发负责人与机器人算法专家，背景覆盖广泛，构成了坚实的技术与产业基础。

核心切入点：让机器人学会思考

当前具身智能领域存在一个普遍现象：大家似乎都卷入了“操作层数据”的竞赛。许多创业者将精力聚焦于教机器人如何更稳地叠衣服、搬箱子或打螺丝。在牛建伟看来，这种从零开始搭建每一个孤立技能的逻辑，本质上是行为模仿，而非真正的智能进化。

“你无法通过让小学生搬箱子，搬出一个具备逻辑思维的‘大学生’。”牛建伟这样比喻道。

叮当动力团队认为，具身智能的核心不应是简单的“感知-动作”映射，而是要让机器人学会“思考”。数字世界已经烧掉数万亿资金，孕育出了具备“大学生智力水平”的通用大模型。放着如此强大的认知能力不用，转而从零开始摸索机器人的每一个动作，这在逻辑上并不经济。

关键在于，Agent架构天然具备在线学习能力。这意味着机器人可以在真实应用场景中，通过持续获取来自环境和用户的实时反馈，不断积累经验、优化决策策略，从而形成“越用越聪明”的飞轮效应，而非依赖离线数据的一次性训练。基于这一判断，叮当动力认为通用智能机器人的理想架构，应该是物理世界的“ChatGPT+OpenClaw”，即“空间智能大模型+物理Agent”的组合。

为此，叮当动力提出了「空间智能大模型—物理Agent—本体Skills/工具集」的闭环解决方案：

▪ 以空间智能大模型为核心，构建具备场景理解与主动决策能力的“具身大脑”。

▪ 采用LLM与工具解耦的架构，直接继承大模型的Scaling Law红利，让机器人的能力随着基础模型的进化而持续涌现。

▪ 复用互联网海量多模态数据，并结合量产数据闭环，打造物理世界的数据飞轮，从而突破数据规模化的瓶颈。

▪ 具备在线学习与个性化记忆能力，能够持续适配不同用户的偏好和企业特定的业务需求。

产品与业务路径：聚焦机器人通用大脑，服务多元场景

在产品规划上，叮当动力锚定了“机器人通用大脑”这一核心方向。其目标是打造一个具备强大通用理解力与跨形态适配能力的智能底座。通过持续推动大脑模型的智能化演进，使其能够灵活适配四足机器人、轮臂机器人、人形机器人等多种硬件形态，而非绑定单一硬件。

在场景落地层面，叮当动力重点围绕家庭、社区、商业三大核心场景展开布局。公司将依托其核心的软硬件能力，与产业伙伴进行深度协同，共同推动机器人在真实世界中的规模化应用。

商业化进程已经启动。据悉，叮当动力已与某头部产业方达成合作意向，双方计划基于真实的社区场景共同推进POC（概念验证）项目的落地，为后续的规模化复制积累关键的实践经验。

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