原力无限（INFIFORCE）正式宣布，近期已完成A轮及A+轮融资，融资金额近10亿元人民币。
本阶段融资由敦鸿资产及头部国资平台领投，浙大科创集团、盐都国控、丽水市国资公司等产业资本、头部社会资本跟投，创世伙伴创投CCV等老股东持续加注。
本轮融资资金将主要投入三个方向：具身大脑AtomBrain及因果世界模型研发、全栈AI Infra DataGrid持续升级，以及多形态机器人本体在真实产业场景中的规模化交付与验证。
这是原力无限继此前融资之后，再次获得产业资本与专业投资机构的集中支持。感谢新老股东长期以来的信任，也感谢所有客户、合作伙伴以及每一位原力无限团队成员共同推动公司走到今天。
与此同时，原力无限将于近期正式发布全球首个以高质量Ego数据为核心的具身模型，进一步推进Ego原生数据、世界模型与具身大脑的技术闭环。
当机器人本体不断成熟，一个更加根本的问题正在成为行业下一阶段竞争的核心：机器人如何获得智能？又如何在进入真实世界之后，持续变得更聪明？
过去几年，原力无限围绕这个问题持续投入。从Ego原生数据，到DataGrid全栈AI Infra；从Atom系列世界模型，到统一具身大脑AtomBrain；再到不同形态机器人在真实产业场景中的规模化验证，一条围绕“智能如何产生、如何积累、如何进化”的路径正在逐渐清晰。
Ego原生：让机器人拥有自己的经验
当前，主流具身模型大量依赖第三人称视角的示范数据。机器人可以学习“如何完成一个动作”，却很难真正回答另一个问题：当我处于这一位置、面对这一环境时，我应该如何行动？
第三人称观察到的是“别人如何完成任务”，而真正执行任务的机器人，需要理解的是“我看到了什么、我在哪里、我的动作会带来什么结果”。
视角与本体之间的错位，是具身模型从Demo走向复杂真实环境时需要解决的重要问题之一。
自2025年起，原力无限持续围绕Ego-Centric（以下简称Ego）数据展开研究，即以人类自身第一人称视角产生的真实物理交互经验，作为具身模型学习的重要原生数据。
这条路线的价值，不只是“换一个摄像头视角”。
Ego数据天然包含人与物理世界交互过程中连续发生的视觉观察、动作、空间关系与环境反馈。相比高度依赖真机采集的数据路径，人类可以在日常工作和生活中持续、大规模地产生第一人称经验，场景更加丰富，获取成本也具备进一步下降的空间。
这意味着，具身智能有机会获得更高带宽的真实世界经验。
沿着这条路线，原力无限持续研发Atom系列具身模型，并围绕Ego数据与世界模型展开系统研究。
Atom系列早期世界模型AtomVLA在LIBERO取得97.0%任务成功率，相关成果被IROS 2026收录；HiMem-WAM世界模型在LIBERO达到97.7%，困难真实任务平均性能优于π0.5约22.5%；在复杂环境泛化基准RoboTwin 2.0上，第三代AIM世界模型取得93.1%的领先成绩；SAM3D则面向机器人任务提出三维表征增强方法，在LIBERO达到99.1%成功率、CALVIN基准达到4.11平均长度。
这些研究共同指向一个方向：机器人不仅需要学会动作，更需要逐步形成属于自己的世界经验。
但模型只是能力链路的一环。
如果机器人需要持续变聪明，那么经验从哪里来、如何被规模化获取、如何转化成模型能力，同样重要。
这也是DataGrid存在的意义。
作为原力无限自研的端到端智训体系，DataGrid集成数据采集系统、数据处理平台与硬件底座，覆盖UMI手持夹爪、Ego第一人称采集设备、真机遥操作等多种采集形态，将真实任务持续转化为可学习、可训练、可执行的高质量物理交互数据。
在数字世界里，知识可以从互联网中获得。但在物理世界里，经验不能被简单“爬取”，只能被真正经历。
获取经验的带宽，正在决定具身大脑进化的速度。
如果说Atom系列模型正在验证Ego原生路径“走得通”，DataGrid解决的就是如何让这条路径“走得更快”。
从技术闭环到真实产业
模型最终需要进入真实世界。
原力无限围绕统一具身大脑AtomBrain，已经形成覆盖专用、通用与人形机器人的产品矩阵，包括AstroDroid轮式人形机器人、UltraDroid多形态通用机器人、小原子双足机器人以及FORCE系列专用机器人。
这意味着机器人的能力不应被锁死在某一种本体、某一个任务或者某一个固定场景中，而是能够随着数据、模型和真实世界经验的积累，在不同本体与场景之间不断复用和迁移。
基于这一体系，原力无限目前已在全国30余个城市、100余个真实场景推进产品验证与商业化落地，覆盖商业服务、仓储物流、工业制造等领域。
真实产业场景也是具身大脑持续进化的重要组成部分。
机器人每执行一次真实任务，每遭遇一次异常，每完成一次纠错，都会产生新的物理世界经验。这些经验通过数据体系重新进入模型训练，进而转化为下一代具身大脑的能力。
真实部署不是模型训练的终点，而是下一轮智能进化的开始。
围绕具身智能产业基础设施，原力无限也在进一步参与行业标准体系建设。
2026年7月，中铁高新与原力无限正式签署基础设施领域具身智能战略合作。
由原力无限牵头发起的GB/Z《具身智能众包数据采集和纳管技术规范》已获批立项，系行业首个国家级具身智能数据规范。公司同时是工信部人工智能标准化技术委员会、中国人工智能产业发展联盟与人形机器人场景应用联盟成员单位。
从技术研发，到产品验证，再到规模化部署和标准建设，原力无限正在推动具身智能从单点能力走向完整产业闭环。
一支横跨科学研究、AI工程与产业落地的团队
具身智能是一项高度交叉的系统工程。
它既需要长期前沿科学研究，也需要复杂AI系统的工程化能力，更需要把机器人真正部署到产业场景中的产品与商业能力。
创始人兼CEO 白惠源博士，是浙江省青年科学企业家十人之一，前阿里巴巴副总裁，在阿里集团任职超十五年，操盘过百亿、千亿级业务从0到1与规模化增长；作为持续创业者白惠源本人有百亿独角兽公司的成功创业经验，是产品技术和商业落地双栖领袖。
CTO 王一舟系加州大学伯克利分校博士，拥有 10 余年自动驾驶算法研发与量产项目交付经验，是百度 IDL自动驾驶团队首批核心成员、英伟达DriveAV 核心成员，也曾任禾多科技首席架构师。
首席科学家陈佳玉教授，1998年出生，本科毕业于北京大学，之后在普渡大学获得博士学位，并在卡耐基梅隆大学（CMU）进行博士后研究。他现任香港大学数据与系统工程系助理教授，加入公司后带领团队产出15项顶尖科研成果，多项成果曾被顶刊顶会收录。
此外，原力无限核心研发团队硕博占比超 75%，成员来自清华、北大、浙大、斯坦福、伯克利、普渡、CMU、港大等海内外顶尖院校，以及阿里、华为、百度、英伟达等头部企业，累计拥有100 余项专利与软著。
对于具身智能这样一项需要同时跨越科学、工程和产业三重门槛的长期事业，这种复合型能力，也是原力无限持续投入具身大脑的重要基础。
智能的进化速率
当智能从数字世界进入物理世界，机器人需要回答的不只是：“今天能完成多少任务？”
还有一个更长期的问题：“部署以后，它还能变得多强？”
原力无限认为，随着具身智能进入真实世界，衡量机器人价值的核心指标，也将逐渐从单点任务成功率，延伸到另一个重要维度——智能的进化速率（Evolution Rate）。
也就是机器人在真实环境中获取经验、把经验转化为能力，并将能力进一步迁移到新任务和新场景中的效率。
原力无限将其拆解为三个相互作用的变量：
进化速率 = 单位经验的能力增益× 单位时间的经验获取量 × 人工介入衰减因子
三个变量分别回答三个问题：
第一，一条新的经验，究竟能让模型学到多少东西？
第二，在相同时间里，机器人能够获得多少高质量经验？
第三，随着系统不断学习，它能否越来越少依赖人工干预？
如果说Scaling Law刻画的是能力的高度，进化速率刻画的就是能力的斜率。
这三个变量也对应着原力无限已经持续布局的核心能力。
单位经验的能力增益，对应Atom系列模型的模型架构与训练方法；单位时间的经验获取量，对应DataGrid的数据采集与处理能力；人工介入的不断下降，则对应AtomBrain进入真实世界之后持续学习、自主恢复和降低人为干预的能力。
Ego原生数据、DataGrid与AtomBrain，并不是三个孤立的产品或技术模块。它们共同服务于同一件事：让机器人的经验越来越多，让每一条经验产生更多能力，并最终让机器人越来越少地依赖人。
现阶段，Atom系列模型正在解决“机器人拥有自己的经验”的问题。
下一阶段，原力无限将进一步推进引入长期记忆与持续学习机制的Ego世界模型；再往后，则是AtomWM——基于Ego数据构建的隐式因果世界模型。
从经历世界，到记住世界，再到理解世界。
原力无限希望具身大脑最终获得的，不只是任务执行能力，而是在真实物理世界中持续成长的能力。
与此同时，与模型迭代同步推进的将是真实世界规模化部署。
原力无限将依托已经验证的产业场景，持续推动FORCE与UltraDroid等系列产品在工业制造、巡检、商业、物流、能源电力等领域的规模化部署，同时进一步扩大DataGrid的Ego原生数据采集规模与场景覆盖，持续建设物理AI时代的数据基础设施。
这两条线，本质上是同一个智能飞轮的两面。一面向上，是科学研究不断抬高模型能力的边界；一面向下，是机器人真正进入工厂、仓库、门店和家庭，在现实世界中执行任务、产生经验。
每一次真实任务的执行与修正（FR），都会沉淀为新的经验，通过DataGrid重新回流至AtomBrain，并最终成为下一代模型的新能力。
创世伙伴创投CCV创始主管合伙人周炜表示：“我们持续看好原力无限在具身智能领域的长期价值。从世界模型到具身大脑AtomBrain，再到真实产业场景的规模化落地，原力无限正在形成从技术创新到产业验证的完整闭环。此次持续加注，也是我们对团队技术路线和长期成长性的坚定认可。”
敦鸿资产项目负责人俞文超表示：“具身智能正在进入分化期，真正的门槛不在本体，而在能否让机器人在真实环境中持续获得新能力。原力无限是我们看到的少数同时具备Ego原生数据体系、自研具身大脑与规模化交付能力的团队，AtomBrain已经在真实产业场景中完成了从技术验证到商业闭环的关键一跃。我们看好它成为物理AI时代的底层能力提供者。”
未来，原力无限将继续把资源投入具身大脑、Ego原生数据与真实世界，让机器人在一次又一次真实任务中不断经历、记住、理解，并最终形成能够持续进化的智能。
原力无限相信：物理AI时代的到来，将始于一个真正理解世界的具身大脑。而一个真正理解世界的具身大脑，也终将在真实世界中成长出来。