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深度解析知有无界获卓源亚洲融资：全球首个船舶具身大模型引爆工业AI | AINEWS AI资讯

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在人工智能（AI）浪潮从单纯的数字世界向物理世界蔓延的今天，具身智能（Embodied AI）正成为资本与技术竞逐的新高地。近日，一则重磅消息在AI创投圈引发热议：由清华大学深圳国际研究生院机器人博士团队创办的「知有无界」正式宣布获得种子轮融资。本轮融资由卓源亚洲领投，力合科创跟投。
这不仅仅是一次普通的商业融资，更标志着全球首个船舶具身通用大模型的正式商业化起航。在众多大模型（LLM）专注于文本生成或图像处理时，知有无界选择了一条更为硬核且极具挑战的赛道——将大模型的大脑装入机器人的身体，去解决船舶制造这一重工业场景中的痛点。作为关注前沿科技的读者，我们有必要深入剖析这一事件背后的技术逻辑与行业影响。如果您想了解更多关于AI新闻、AGI发展及大模型资讯，欢迎访问 AINEWS。

清华系硬核团队：学术与工程的双重背书

知有无界的诞生并非偶然，它孵化于清华大学王学谦教授的智能机器人实验室。在人工智能和机器人领域，团队的“含金量”往往决定了项目的上限。
创始人及CEO郭冠求博士是一位出生于1998年的青年才俊，师从王学谦教授。他在清华大学主攻机器人控制及算法，不仅拥有十余项顶刊论文及发明专利，更重要的是，他具备丰富的工程落地经验。这种“学术+工程”的双重基因，是硬科技创业成功的关键要素。
而作为首席科学家的王学谦教授，则是该领域的泰斗级人物。作为国家级专家、国家卓越青年基金获得者以及2015年国家科学技术进步奖特等奖得主，王教授在机器人动力学、遥操作及智能决策领域深耕多年。这种顶级专家的坐镇，为知有无界的技术壁垒提供了坚实的保障。

技术解构：云端大脑与边缘小脑的完美协同

知有无界的核心竞争力在于其独特的技术架构。他们并未简单地将现有的ChatGPT或Claude等通用大模型套用到机器人上，而是针对工业场景重新定义了软硬件结合的方案。
其技术路径可以概括为“定义硬件的工业具身智能架构方案”：
  1. 云端多模态大模型：作为机器人的“大脑”，负责处理复杂的环境信息和高级决策。
  1. MOE多专家工业场景模型：这是针对特定任务（如喷涂、清洗）进行优化的混合专家模型（Mixture of Experts），确保在垂直领域的专业度。
  1. 小脑任务层：结合强化学习与模仿学习模型，负责具体的动作执行与控制，确保机器人在复杂环境下的精准操作。
这种分层架构有效地解决了大模型在工业实时控制中可能出现的延迟和幻觉问题，实现了从感知到决策再到执行的闭环。

场景落地：直击船舶制造痛点

为什么选择船舶行业？这是一个典型的“危、繁、重”场景。船舶的喷涂、清洗以及集装箱内部的空间规划，长期以来依赖人工操作，不仅效率低下，且对工人健康构成巨大威胁。
知有无界将大模型技术应用于特种机器人，旨在解决这些具体问题。例如，在狭窄且充满有害气体的船舱内进行自动化喷涂，或者对巨大的集装箱空间进行智能规划。这不仅是AI变现的绝佳场景，更是AGI（通用人工智能）走向物理世界的必经之路。
目前，团队已经获得了包括深国际集团、中远海运、嘉盛新材在内的多个市场订单。客户类型涵盖生产型央企、重资产型上市国企及行业独角兽，这充分证明了其产品并非实验室里的“玩具”，而是真正能解决生产一线痛点的工业级产品。

投资人视角：看好场景泛化能力

作为本轮融资的领投方，卓源亚洲创始合伙人林海卓博士的评价一针见血：“船舶行业是我们高度看中的具身机器人落地场景。”
投资人看重的不仅仅是当下的订单，更是团队的“自动化及场景泛化技术能力”。所谓泛化能力，是指机器人从一个任务迁移到另一个任务的能力。知有无界通过构建多专家可泛化的工业具身大脑，意味着他们的技术未来不仅限于船舶，还可以拓展到其他重工业制造领域。

行业展望

知有无界的融资成功，向市场传递了一个明确的信号：垂直领域的具身大模型正在迎来爆发期。随着Prompt工程的优化和算力的提升，我们有理由相信，未来的工厂将不再是简单的自动化流水线，而是充满智能决策能力的机器人协作网络。
对于关注AI资讯和投资机会的朋友来说，关注类似知有无界这样“接地气”且有技术壁垒的项目至关重要。想获取更多关于AI日报、大模型API及行业深度分析，请持续关注 AINEWS，我们致力于为您提供最新、最全的人工智能新闻。
在未来，当我们在谈论AI时，或许不再仅仅是屏幕上的对话框，而是身边实实在在工作的智能机器。知有无界走出的这一步，正是通往那个未来的一块重要拼图。
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