腾讯机器人一号员工创办的星尘智能融资10亿元，投后估值150亿元
腾讯机器人「一号员工」的具身公司，刚刚融了10亿
- 1星尘智能官宣完成约10亿元人民币融资，投后估值达150亿元，投控东海、洪泰基金等参投。
- 22026年以来约半年完成4轮融资，今年6月B轮系列融资估值已突破100亿元。
- 3创始团队出自腾讯Robotics X实验室，来杰为一号员工，公司主打少数派绳驱路线。
- 4星尘智能走AI模型、具身OS加本体全栈路线，通过S1、T1推进机器人落地。
半年四轮融资显示具身智能资本热度延续，但星尘智能押注的绳驱路线在业内仍有争议，估值兑现依赖后续落地。
- 影响：具身智能仍处技术验证和商业探索阶段，现阶段引入机器人宜按试点规模评估；资本关注点已转向本体能力与真实场景落地，选供应商时可据此调整标准。
- 参考：可考虑在机器人供应商评估中加入驱动路线、控制精度和长期可靠性对比项；值得先锁定抓取柔顺性要求高的场景做小规模试点，再决定预算节奏。
- 依据：10亿元融资与150亿元估值为星尘智能官宣口径，暂无独立验证；绳驱优劣与行业阶段判断为文章转述的行业讨论。
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腾讯机器人「一号员工」的具身公司，刚刚融了10亿
智能车参考· 2026年10月13日 11:02
估值150亿，“绳驱”孤勇者
这融资速度，放在具身智能圈里，确实少见。
半年4轮，估值从百亿窜升到150亿元。
星尘智能刚刚官宣的进展，再次把大家的关注拉回这家创立3年多的机器人公司。
但这家公司真正值得关注的地方，并不只是钱。
背后，是腾讯Robotics X实验室早期核心成员创业；路线，是少数派的绳驱机器人；目标，则是把AI模型、机器人身体和真实任务数据连接起来。
2022年成立至今，星尘智能正在成为国内具身智能创业公司里，一个越来越独特的样本。
星尘智能融了10亿
星尘智能刚刚官宣，完成新一轮约10亿元人民币融资，投后估值达到150亿元。
参与本轮融资的机构包括投控东海、洪泰基金、宁海兴泰合基金、善恒资本等，老股东先沐资本继续追加投资。
往前看，今年6月，星尘智能刚完成B轮系列融资，估值突破100亿元。短短几个月时间，公司估值进一步提升。
如果把时间线拉长，会发现星尘智能融资节奏一直比较密集：
2026年以来，星尘智能大约半年内完成4轮融资，从A+轮、A++轮到B轮系列融资，再到最新一轮10亿元融资，估值从百亿以下/早期阶段逐步进入150亿元区间。
投资方结构的变化，也反映出市场关注点正在发生变化。
早期机器人创业，资本更多关注技术方向和团队背景；随着行业进入下一阶段，机器人本体能力、制造能力以及真实场景落地，开始成为新的考量因素。
而星尘智能的融资故事，背后真正对应的是它选择的一条技术路线。
谁是星尘智能？腾讯机器人“一号员工”的创业公司
星尘智能的故事，要从腾讯Robotics X说起。
2022年底成立时，具身智能还没有成为今天这样的热门赛道，但星尘智能创始团队已经在机器人领域积累多年。
创始人来杰此前参与过百度小度机器人项目，之后加入腾讯Robotics X实验室，是该团队“一号员工”，长期参与机器人系统、运动控制和智能硬件相关研发。
这段经历，也影响了星尘智能后来的创业方向。
相比近年来一些从大模型切入机器人的创业公司，星尘智能更早关注机器人本体和控制系统。原因在于，具身智能真正进入现实环境后，模型理解任务只是第一步，机器人还需要拥有能够执行任务的身体。
面对的难题，不只是能否生成动作，更是能否在复杂环境中稳定完成连续任务。
星尘智能选择切入的方向，就是机器人身体设计，最具辨识度的技术路线，是绳驱机器人。
目前人形机器人中较常见的方案，是电机直接驱动关节。这类结构经过工业机器人多年验证，控制体系成熟，也是当前行业主流路线。
绳驱则采用另一种思路：通过绳索传递动力，让驱动部分和关节结构分离，整体结构更接近人体中肌肉、肌腱和骨骼之间的关系。
这种设计的一个优势，是可以降低关节重量，提高机器人的运动灵活性和柔顺性。对于未来需要处理复杂物体的机器人来说，柔顺性意味着更好的接触控制能力。例如抓取玻璃杯、衣物等物体时，机器人需要根据接触反馈调整力度，而不是简单执行固定动作。
在绳驱本体之外，星尘智能进一步搭建了“AI模型+具身OS+机器人本体”的技术体系。
其中，机器人本体负责执行动作，AI模型负责理解任务和生成策略，具身OS则承担算法与硬件之间的连接。
在模型层面，星尘智能公开展示了Lumo具身模型，并提出DuoCore快慢系统架构。简单来说，高层系统负责任务理解和规划，低层系统负责快速动作响应。
这种设计解决的是机器人运行中的一个实际矛盾：复杂任务需要更强的推理能力，但抓取、避障等动作又要求低延迟。
除了模型架构，数据体系也是星尘智能技术路线中的重要部分——探索遥操作和示范学习，通过人类操作过程获取机器人训练数据。
这一方向也体现在公司的公开研究中。
例如，Astribot Suite相关研究关注全身操作问题。相比单独训练机械手完成抓取任务，全身操作要求机器人协调身体移动、视觉感知、双臂动作和手部控制，更接近真实环境中的复杂任务。
而StableVLA研究关注视觉语言动作模型的稳定性。VLA模型试图让机器人理解语言指令并生成动作，但真实环境中的物体、位置和场景变化，会影响模型表现。因此，如何提升模型泛化能力，是当前机器人智能的重要问题。
此外，Efficient-WAM等研究探索世界模型方向，希望机器人在执行动作之前预测未来状态。例如抓取物体时，不只是判断当前动作是否正确，还需要预测物体是否会滑落、是否需要调整力度。
这些研究方向，都围绕一个共同目标：让机器人从执行固定动作，逐渐适应开放环境。
从产品来看，星尘智能目前主要通过S1和T1推进机器人落地。
S1最早进入公众视野，公开视频中展示了倒水、整理物品、操作工具等连续任务。这类任务相比简单移动和单次抓取，更接近真实环境中的操作需求。
随后推出的T1，则开始向产品化方向推进，强调部署和使用场景。
不过，从行业整体来看，具身智能仍处于技术验证和商业探索阶段。星尘智能选择的绳驱路线，在灵活性和交互能力方面具有一定特点，但同时也面临控制精度、长期可靠性、制造成本等问题。
同样，具身模型和数据体系虽然能够提升机器人适应能力，但模型泛化、数据规模以及真实环境稳定性，仍然是整个行业需要持续解决的问题。
融资，当然体现的是市场对于星尘智能产品化可能性的持续关注。
但星尘智能选择的是一条全栈路线，从绳驱机器人本体，到控制系统，再到AI模型同步推进，这让它区别于只关注单一环节的公司。
尤其是“绳驱”这种形式，现在正遭遇越来越多的质疑，表面看似乎更贴近人类生理结构，更符合“第一性原理”，但反对观点认为符合第一性原理，不等于模仿人类结构，而是服务任务本身，毕竟人类结构并非十全十美。
更不要说绳驱的成本、可靠性、控制精准度等等问题。
这也意味着，150亿估值的星尘智能，不仅需要同时面对机器人硬件、算法模型以及商业落地多个环节的挑战，还要做一个“小众”技术路线的“孤勇者”，prove everbody wrong。
本文来自微信公众号“智能车参考”（ID：AI4Auto），作者：贾浩楠，36氪经授权发布。
该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。
商业策划
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好文章，需要你的鼓励
智能车参考特邀作者
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来源：36氪·AI · 36kr.com