清研精准完成数亿元B2轮融资跃升物理AI工程化底座

让世界模型真正跑通工业现场

近日，清研精准完成了数亿元的B2轮融资，由星源资本领投，一汽富晟旗下的吉晟资产以及一家央企产业基金跟投。这笔资金将推动公司进行一次关键的转向：以跑通新能源物理智能的闭环为起点，逐步迈向更广阔的工业领域，目标是打造工业物理AI的工程化底座，并深度布局具身智能。

看看清研精准过往的资方阵容，长城、陕汽、一汽、壳牌、百度风投、58同城、奇绩创坛、水木清华校友基金……清一色的产业背景资本。这不仅为它打开了高壁垒工业场景的准入通道，也为物理AI工程化底座从汽车、新能源向更广泛工业领域的规模化拓展，提供了实打实的资源支持。

同时，清研精准计划联合产业伙伴，在新能源汽车发展领先的城市，共同布局面向汽车制造及零部件制造的具身智能中试基地，加速物理AI技术从工位到产线的闭环验证与规模化复制。

创始人兼CEO董汉的观点很直接：“清研精准从创立第一天起就扎根工业现场。我们坚信，物理AI的真正突破不在实验室，而在真实的产线里。我们要做的，是让世界模型真正理解工业现场的物理因果，在跨工位、跨产线、跨本体的真实环境中稳定泛化——这才是物理AI从概念走向产业落地的关键一步。”

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用8年时间夯实新能源物理AI底座

已跑通“场景进入、数据沉淀、商业化验证”闭环

具身智能、自动驾驶、新能源系统正在从“规则驱动”转向“数据驱动+世界模型驱动”。但物理AI的第一性瓶颈也逐渐浮出水面：缺的不是模型，缺的是数据和工程化底座。对比其他AI领域，大语言模型靠PB级多模态文本/图像数据训练，自动驾驶靠PB级真实路采数据迭代，而具身智能需要的是EB级数据，还涉及空间、触觉、力觉等物理交互维度，更别提“跨本体异构平台”的硬件适配难题——数据短缺才是物理AI走向“ChatGPT时刻”最大的卡点。

这种系统性的数据短缺具体体现在四个层面：数据孤岛（研发、量产、在用、售后数据割裂）、质量低（采集口径与标注不统一）、存量小（真机、长尾、故障数据稀缺）、场景碎片（光照、材质、布局一变就失效）。未来的竞争不再是单点模型或硬件，而是数据×工具链×闭环的工程化底座，这将是物理AI的关键基础设施。

而这恰恰是清研精准过去8年修炼的“真本事”。带着已验证的工程底座、真实客户场景和可持续的数据资产，他们正向工业世界模型纵深推进。

截至目前，清研精准已与百余家头部客户合作，覆盖汽车、新能源、工程机械、低空经济、智能制造等领域，方案落地全球30多个国家。他们通过与产业场景深度绑定，将汽车、矿山、新能源等真实工业场景中的检测设备、工位、机器人和操作流程，升级为连续的数据入口；

在此基础上部署了2000余个工业感知节点，沉淀了PB级真实工况数据，把高壁垒工业现场的原始多模态信号，炼成可训练、可评测、可复用、可授权的数据资产。

换句话说，清研精准不是在产业外部搭建抽象的数据平台——他们已经进入了真实工业现场，拥有设备、工位、客户、测试流程、仿真验证和工程交付基础。其在新能源物理智能上的探索，已经证明有能力将一个复杂物理系统从“不可见的状态变化”转化为“可观测、可预测、可验证、可反馈”的工程闭环。

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从新能源物理智能向工业物理AI工程化底座跃升，打造世界模型的超级工厂

世界模型进入工业现场后，难点不只是模型会不会推理。更前面的环节是：工业过程能不能被可靠地记录下来？设备处在什么状态，执行了什么动作，工艺参数如何变化，结果是否合格，异常能不能复现？经验能不能迁移到下一条产线、下一种工况、下一台设备？

普通的数采工厂解决的是“机器人如何模仿动作”，而清研精准要打造的“世界模型超级工厂”，聚焦的是工业物理过程的全链路闭环，构建可训练、可迁移、可泛化的工程化底座。这个底座不是单一模型，也不是单一设备，而是一套贯通真实工位、数据采集、清洗标注、仿真评测、验证迭代和现场反馈的工程系统。

具体来说：前端以真实工业场景为入口，持续采集多模态数据；中间通过Cross-Embodiment平台，让数据不被锁死在单一设备或单一场景里；后端再通过仿真评测、测试验证、工程认知系统，把这些数据转化为可训练、可评估、可迁移的工业智能能力，并最终回到真实现场接受执行反馈。

所以，这座“世界模型工厂”的核心不是采集，而是闭环。从新能源物理智能，到工业物理AI，清研精准要建设的不是一套孤立系统，而是一套长在真实工业现场里的工程化底座：让数据被训练，让模型被验证，让经验能够跨场景迁移。

面向未来，清研精准的目标是构建“一个底座、一个大脑、百个垂类场景”的物理AI新生态。以工程化底座承载数据与技能，以工业认知系统作为统一认知引擎，在动力电池、整车制造、矿山、电网、工程机械、低空经济等上百个工业垂类场景中，沉淀可复用、可泛化的物理智能。最终目标很简单：让数据流动，让模型进化，让工厂自主。

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投资者说

一汽富晟旗下吉晟资产管理合伙人宋运东表示：“不同于多数依托实验室起步的AI企业，清研精准历经八年市场淬炼，凭借落地订单与一线客户实证，建成了从实景产线工位到标准化训练数据资产的成熟工程底座。后续我们将深挖AI与具身智能协同优势，依托自身产业场景资源深度联动，打通技术落地链路，提速具身智能商业化规模化量产。”

关于清研精准

清研精准，成立于2018年，由清华大学孵化，致力于打造物理AI的工程化底座。

依托8年来在自动驾驶领域的深厚产业积淀及工程化能力，以高壁垒垂类工业场景驱动，打通数采、仿真、验证、迭代全链路，构建“一套底座，一个大脑，百个垂类场景”的数据飞轮与工业智能AGI的核心基础设施。

目前，公司解决方案已落地全球30多个国家，在新能源整车、动力电池、储能、核心零部件、矿山、电力等核心赛道深度服务百余家头部企业。已获一汽、长城、陕汽、壳牌、百度、58同城、奇绩创坛、水木清华校友基金等多家产业背景资本投资并形成深度战略绑定。

核心科研成员及合作团队来自清华、斯坦福、浙大、北航、西安交大等国内外顶尖高校。长期深耕计算成像、智能显微、物理约束AI与生命科学观测等交叉方向，相关成果已发表于《Nature》正刊及《Nature Biotechnology》《Nature Methods》《Science Advances》等国际顶级期刊；同时，公司在工业测试、数据采集、工程交付和客户落地方面具备多年积累，能够将前沿科研能力转化为可部署、可复制的产业级解决方案，兼具世界级科研能力与产业工程化落地经验。

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