无问智科｜完成数亿元A轮，具身数据基础设施订单达数亿元量级

当本体与模型都更卷，瓶颈会更快上移到「真数据、仿真、评测与Real2Sim2Real闭环」。近日，无问智科宣布完成数亿元A轮融资，由洪泰基金领投，洪山资本、中电数融、狮城资本跟投，架桥资本、力合金融、力合中科、澄凯灵澄未来基金等老股东超额追投。

无问智科定位物理AI数据基础设施，公开战略是「世界模型×数据工厂×世界模拟器」三位一体：世界模型负责理解与生成物理场景表征，数据工厂负责采集、清洗与标注真实交互，世界模拟器负责把真实分布迁到可大规模训练的仿真，再回流到真机——所谓Real2Sim2Real，白话是「真机采一截、仿真放大、再搬回真机验证」。创始人兼CEO刘盛翔公开表示，行业重心正从机器人本体、具身大模型向上游数据基础设施迁移。

融资与业务要点（公司口径）：

1. 轮次：A轮，金额数亿元量级
2. 领投/跟投：洪泰领投；洪山、中电数融、狮城等跟投；老股东追投
3. 订单：具身智能业务订单达数亿元量级；订单同比增幅超约3000%；收入预计同比增幅超约1000%
4. 客户：头部客户覆盖度与复购率均公开称超约80%
5. 交付：真实数据、仿真、评测与Real2Sim2Real闭环服务，并与多家具身企业及基础模型公司合作

所谓数据基础设施，白话是卖「可训练、可评测、可回流」的数据与仿真能力，而不只卖几台机器人；所谓订单数亿元，白话是客户愿意为数据与闭环付费，赛道开始出现可观察的现金流信号。对本体厂，外购数据与评测可能成为标配；对模型厂，则关系到训练样本是否「脏」、评测是否可对照。

放在物理AI产业链上下文里，过去两年资本更爱整机估值故事；一旦量产与泛化卡在数据，基础设施层就会被单独计价——类似云时代里「卖铲子」的逻辑。竞品若只有采集外包、没有世界模型与仿真闭环，很难锁住复购。

产业影响上，若标杆客户案例可复核，会加速「数据即产品」的采购习惯；若同比增速缺少会计口径说明，市场仍会谨慎折现。需要把边界读清楚：订单与同比增速为公司披露；确认收入节奏未在公开材料中展开。下一观察点是标杆客户案例是否可复核，以及仿真到真机的迁移误差是否被写成可审计指标。