清研精准完成数亿元B2轮融资，全面跃升“物理AI工程化底座”，深度布局具身智能

近日，清研精准完成数亿元B2轮融资，由星源资本领投，一汽富晟旗下吉晟资产、某央企产业基金跟投。本轮融资之后，清研精准将推动一次关键转向：从跑通新能源物理智能的闭环为起点，逐步迈向更广阔的工业场景，致力于打造工业物理AI的工程化底座，深度布局具身智能领域。

此前清研精准已获一汽、长城、陕汽、壳牌（Shell）、百度、58同城、奇绩创坛、水木清华校友基金等多家产业背景资本投资，不仅为清研精准打开了高壁垒工业场景的准入通道，也为物理 AI工程化底座从汽车、新能源向更广阔工业领域的规模化拓展提供了坚实的支撑。

同时，清研精准也将联合产业伙伴，在新能源汽车发展领先城市共同布局面向汽车制造及零部件制造的具身智能中试基地，加速工业物理 AI从工位到产线的闭环验证与规模化复制。

创始人&CEO董汉表示：“清研精准从创立第一天起就扎根工业现场。我们坚信，物理AI的真正突破不在实验室，而在真实的产线里。清研精准要做的，是让世界模型真正理解工业现场的物理因果，在跨工位、跨产线、跨本体的真实环境中稳定泛化——这才是物理AI从概念走向产业落地的关键一步。”

一、用8年时间夯实新能源物理AI底座，已跑通“场景进入、数据沉淀、商业化验证”闭环

具身智能、自动驾驶、新能源系统正从“规则驱动”走向“数据驱动+世界模型驱动”，但物理AI的第一性瓶颈逐渐浮出水面：不是缺模型，缺的正是数据与工程化底座。对比其他AI领域，大语言模型靠PB级多模态文本/图像数据训练，自动驾驶靠PB级真实路采数据迭代，而具身智能需要的是EB级数据，涉及空间、触觉、力觉等物理交互维度，且面临“跨本体异构平台”的硬件适配难题——数据短缺才是物理AI走向“ChatGPT时刻”的最大卡点。

系统性数据短缺体现在四个层面：数据孤岛（研发/量产/在用/售后割裂）、质量低（采集口径与标注不统一）、存量小（真机/长尾/故障数据稀缺）、场景碎片（光照/材质/布局一变即失效）。未来竞争不再是单点模型或硬件，而是数据×工具链×闭环的工程化底座，这也是物理 AI的关键基础设施。

而这也是清研精准过去8年修炼的“真本事”。带着已验证的工程底座、真实客户场景和可持续数据资产，向工业世界模型纵深推进。

清研精准，成立于2018年，由清华大学孵化，创始人&CEO董汉，清华大学博士，深耕汽车领域近10年，师从中国工程院院士李克强教授。过去8年，董汉率领清研精准团队，将AI检测、仿真及测试验证产品成功打入国内几乎所有整车厂及动力电池、储能企业的核心供应链，广泛覆盖汽车、新能源、工程机械、低空经济、智能制造等领域的多家龙头企业，累计出货量超万台，方案落地全球30余国，在实战中淬炼出了深厚的工程化经验与成熟的商业落地能力。

依托与产业场景深度绑定，将汽车、矿山、新能源等真实工业场景中的检测设备、工位、机器人和操作流程升级为连续数据入口；

在此基础上部署2000余个工业感知节点，沉淀PB级真实工况数据，把高壁垒工业现场的原始多模态信号炼成可训练、可评测、可复用、可授权的数据资产。

清研精准并非在产业外部搭建抽象的数据平台，而是已进入真实工业现场，拥有设备、工位、客户、测试流程、仿真验证和工程交付基础，其新能源物理智能的探索已证明有能力将一个复杂物理系统从“不可见的状态变化”转化为“可观测、可预测、可验证、可反馈”的工程闭环。

二、从新能源物理智能向工业物理AI工程化底座跃升，打造世界模型的超级工厂

世界模型进入工业现场后，难点不只是模型会不会推理。更前面的环节，是工业过程能不能被可靠地记录下来：设备处在什么状态，执行了什么动作，工艺参数如何变化，结果是否合格，异常能不能复现。经验能不能迁移到下一条产线、下一种工况、下一台设备。

普通数采工厂解决的是“机器人如何模仿动作”，而清研精准要打造的世界模型超级工厂，聚焦工业物理过程的全链路闭环，构建可训练、可迁移、可泛化的工程化底座。这个底座不是单一模型，也不是单一设备，而是一套贯通真实工位、数据采集、清洗标注、仿真评测、验证迭代和现场反馈的工程系统。

前端以真实工业场景为入口，持续采集多模态数据；

中间通过Cross-Embodiment 平台，让数据不被锁死在单一设备或单一场景里；

后端再通过仿真评测、测试验证、工程AI系统，把这些数据转化为可训练、可评估、可迁移的工业智能能力，并最终回到真实现场接受执行反馈。

因此，这座“世界模型工厂”的核心不是采集，而是闭环。从新能源物理智能，到工业物理 AI，清研精准要建设的不是一套孤立系统，而是一套长在真实工业现场里的工程化底座：让数据被训练，让模型被验证，让经验能够跨场景迁移。

面向未来，清研精准致力于构建“一个底座、一个大脑、百个垂类场景”的物理AI新生态：以工程化底座承载数据与技能，以工业认知系统作为统一认知引擎，在动力电池、整车制造、矿山、电力、工程机械、低空经济等上百个工业垂类场景中，沉淀可复用、可泛化的物理智能。让数据流动，让模型进化，让工厂自主。