位于杭州的至简动力科技有限公司是在2025年7月才刚刚成立的。它在初创阶段就动作频频，从招聘第一名员工到推出自研的初代机，仅仅用了不到45天的时间。尽管是个年轻的公司，但它在具身智能领域已经站稳了脚跟，成了这个赛道上成长最快的独角兽。仅用了不到6个月的时间，至简动力就连续完成了5轮融资，累计融资金额达到了20亿元。参与这次融资的有很多知名机构，像元璟资本、蓝驰创投、红杉中国、君联资本、中科创星和高榕创投，还有腾讯和阿里巴巴集团这两大巨头也给它投了钱。 为了给客户提供更好的体验，至简动力坚持要做“极致简单”的产品。公司认为，复杂的技术不该让用户去买单。时间就是最大的成本，只有把事情变得简单易用，才能让用户真正受益。现在，公司已经在北京、上海和苏州三个地方布局了研发基地，还跟顶尖高校联手建了实验室。位于苏州的全球创新中心也已经落地了。他们一边研发模型，一边把它转化成实际的产品力。目前公司已经推出了两代面向B端和C端的本体设备，并实现了小批量下线。现在这批机器正在进行PoC验证。 至于核心技术方面，至简动力采取了软硬件全栈自研的路子。他们用模型来定义本体设备，用软件来定义硬件的形态。这套技术体系以“四个O”（one model、on device、one body、one hour）为核心，追求简洁和高效。公司打造了世界模型和VLA一体化的系统，通过统一的Transformer架构把语言逻辑、视觉语义、3D空间结构还有机器人状态都联系在一起进行理解和预测。这样的设计不仅能提升模型的上限，还能减少人为的设计干预。 现在公司已经发布了LaST₀基座模型和ManualVLA超长程任务模型。LaST₀把世界模型对物理世界的理解预测和VLA的快慢思维结合在一起，显著提升了机器人对动态环境的推理能力。ManualVLA则解决了如何让机器人理解复杂长程任务的问题，让它能像人一样从目标状态出发自动生成操作说明书。这篇论文已经被收录进了CVPR 2026。 为了让机器人在真实世界里不断变强，至简动力还搞了个TwinRL真机强化学习框架。这个框架借助数字孪生技术扩展了真机强化学习的探索空间。在多个任务中，机器人只要不到20分钟就能在桌面上达到100%的成功率。 关于数据闭环问题，至简动力最近提出了一种“Human data is all you need”的学习范式。在预训练阶段通过人手采集海量操作数据能提升泛化能力；在下游任务阶段人类示范能快速收集数据；在后训练阶段人类通过实时指导能让机器人实现在线学习。这套方法能有效提高数据的通用性和复用性。 此次融来的20亿元资金将主要用于训练基座模型、本体研发迭代、数据采集还有核心算法研发这些地方。公司计划加速具身智能技术在多场景中的规模化应用，先从封闭场景入手再逐渐过渡到半开放和全开放的阶段。完成从工厂到制造业、服务业的拓展后，还要拓展到海外市场。持续发力技术创新和产业合作是公司未来的重点工作方向。