36氪獲悉,靈巧手及具身智能機器人產品提供商知行機器人科技(蘇州)有限公司(以下簡稱「知行機器人」)已完成B+、B++輪融資,兩輪融資累計近億元。本輪融資由山東威達領投,國興投資、蕪湖科創和上海天使會等機構跟投,翊榮資本擔任長期獨家財務顧問,資金將主要用于產品研發、數據采集以及全球市場拓展。
知行機器人成立于2018年,致力于機器人靈巧手、電動夾爪、旋轉和線性執行器以及具身智能機器人系統解決方案的研發與生產,是國家高新技術企業、江蘇省專精特新企業,目前已推出智能手全系列產品矩陣,負載能力覆蓋0.1kg至150kg,是國內產品譜系最全的末端執行器廠商之一。
公司創始人兼CTO白國超博士深耕機器人手領域18年,擁有英國赫里奧特-瓦特大學哲學博士、北郵/倫敦國王學院聯合培養工學博士、加拿大蒙特利爾大學博士后及帝國理工學院研究員背景,曾師從多位海內外機器人領域專家學者。
1.搭建全品類產品矩陣,從“手”向“身體”延伸
末端執行器是具身機器人完成作業的“最后一厘米”,也是最復雜的硬件模塊之一。針對不同應用場景對成本、負載和精度的差異化需求,知行機器人長期堅持技術底座共用與場景精準適配相結合的原則,搭建全品類產品矩陣,兩指或三指手用于高度結構化的工業場景,高仿生功能的五指手則服務于隨機性較強的非結構化場景。
2025年下半年,知行機器人推出采用連桿機構加一體化伺服方案的四指靈巧手“靈思手”。該產品擁有12個關節、8個主動自由度,抓握負載5kg,主要用于物流分揀、工業搬運等工業場景。其驅控一體設計簡化了外部接線,具有響應速度快與重復定位精度高的優點,并易于集成到協作機器人或工業機械臂上。
2026年初發布的五指繩驅動靈巧手“束巧手”則代表了另一條技術路徑,采用仿生繩驅結構,擁有16個關節,11個主動自由度,運動軌跡可超越人手。束巧手的核心創新點還在于可以實現左右手自適應切換——同一只手可同時采集左右手操作數據,將數據采集成本降低一半,并顯著提升算法的訓練泛化性,目前已應用于航空航天、科研教育及醫療康復等高端服務場景。
相比于業內同類型廠商,知行機器人在硬件方案上的技術優勢,一方面在于搭載了自研的欠驅動機構、可重構機構及柔性自適應機構,自適應抓取方案已獲多項發明專利;另一方面,其自研的驅控一體伺服系統,減少了外部接線,可以提高機器人手產品可靠性,尤其適用于微小型夾爪的狹小空間。
在核心部件基礎上,知行機器人也推出了雙臂協同具身智能機器人平臺。該平臺雙臂協同負載30kg,臂展850mm,垂直作業范圍0~2200mm,三維環境感知精度達±0.1mm,可搭配靈思手或束巧手產品執行重載搬運與精細操作任務。
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「知行機器人」機器人平臺
白國超博士表示,從機器人手部件向整機的延伸是公司“核心部件+行業解決方案”雙輪驅動戰略的必然選擇:“要真正解決航空發動機維修、電力設備操作這類復雜問題,必須理解手、臂、眼、腦如何協同。做整機不是為了和本體廠商競爭,而是更好地定義和迭代靈巧手產品。”
2.做工業級核心部件,為頭部具身機器人供貨
“一些近兩年成立的初創企業,往往是先做出手的產品,再去找可以落地的場景,我們是先找好場景,再定義手的設計。”白國超介紹,知行機器人在早期首先切入航空航天、重載物流、電力設備等高技術壁壘領域,不斷積累和打磨硬件產品能力。
比如在航空發動機葉片精密稱重、分揀和脈動裝配拆解等場景中,知行機器人沉淀了大量行業專屬的高質量數據集,再利用這些數據反哺模型訓練,進一步賦能產品實現更泛化的操作能力,從而形成硬件、算法與應用的正向循環。
“相比于表演娛樂場景,工業場景對機器人手的穩定性和可靠性要求高,幾乎不允許出錯。”白國超表示,知行機器人的產品在交付前均經過嚴苛的壽命測試,例如用于數據采集和預訓練模型的“數采手”,可實現500萬次以上使用次數,是行業平均水平百倍以上。而基于長期在供應鏈領域的積累,知行機器人產品價格僅為同類產品一半左右。
憑借“工業級品質+性價比”的組合優勢,知行機器人在2025年已實現數千套產品的批量出貨,訂單收入近億元,并成為智元機器人、騰訊、華為、智平方、睿爾曼智能等企業數據采集配套硬件產品的獨家或核心供應商。
“過去我們主要在驅動控制算法等硬件方面做持續深耕,現在更多關注驅動控制的集成,底層算法的迭代與數據閉環。”白國超博士表示,目前知行機器人已形成從數據采集硬件、行業數據采集到具身智能機器人本體的數據閉環能力。他認為,當行業進入規模化應用階段,數據將成為比硬件本身更深的護城河:“誰能在真實場景中跑通數據閉環,誰就能在下一階段的競爭中占據先機。”
除了量產產品與數據采集業務的持續發展,2026年,知行機器人還將推出高自由度的微型手指關節模組,夯實核心技術底座。考慮到機器人數據集與預訓練模型對優化觸覺感知能力的需要,知行機器人也將推出帶視觸覺感知功能的靈巧手產品,以此在核心通用操作能力上實現技術突破。
“目前靈巧手在通用操作能力方面的進展仍然非常緩慢,包括特斯拉的Optimus也在做持續開發。在硬件層面,難點在于高自由度、高可靠性、輸出力和控制精度的優化,以及機器人手是否具有高分辨率的感知能力,并且能夠實現與大腦的協同。基于我們在國內的產業鏈和技術開發效率優勢,我覺得還是有能力解決這方面的一些難點。”白國超博士表示。
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