斜跃智能获数亿元融资，DuplexReasoning驱动家庭机器人新范式

近日，杭州斜跃智能科技有限公司（以下简称"斜跃智能"）宣布完成数亿元人民币的天使+轮融资，投资方包括线性资本、钧山资本、弘颐资本和隐山资本等知名机构。这家成立于2026年2月的初创公司，正致力于构建面向真实物理世界的通用具身模型，以自研模型驱动通用家庭机器人落地。

斜跃智能的核心团队由理想汽车前AI首席科学家陈伟和产品线总裁张骁联合创立，成员来自全球顶尖科技企业，在大模型算法、AI基础设施、机器人控制、产品开发等领域拥有深厚积累。公司认为，家庭环境是验证通用具身智能能力的理想场景，因为其融合了感知、理解、规划、操作和交互等多重任务需求，既包含脑力劳动也涉及体力活动。

为了突破传统机器人系统的局限性，斜跃智能提出了"Duplex Reasoning"全新范式。与传统的"接收指令-执行动作-返回结果"单向流程不同，该范式强调机器人在感知理解、推理规划和任务执行过程中保持与人类的双向连接。这意味着对话信息可以随时被打断和修正，行动目标也能在执行中动态调整，从而打造出可打断、可修正、可接管、可持续进化的通用家庭行动智能。

"Duplex Reasoning"的核心在于将交互与行动一体化建模。通过以视觉语言模型（VLA）为主干，并打通与世界模型预测的协同机制，系统能够将视觉、语音和环境变化压缩为可迁移的高层语义，驱动模型跨场景泛化；同时，世界模型能预测动作的未来可能结果，为长程任务提供事前约束。

斜跃智能创始人陈伟表示："当前具身智能领域远未收敛，数据采集方式各异，本体形态也各不相同，模型与硬件的结合路径也有很大差异。这意味着不存在一个端到端的开源模型能够通吃全链路，模型能力本身，就是具身智能公司的核心竞争力。"

在技术实现上，斜跃智能将模型能力拆解为三大支柱：一是训练基础设施（Training Infra），围绕预训练、后训练和强化学习建立可复用、可扩展的训练体系；二是数据基础设施（Data Infra），构建高标准的数据管线，优先追求高代表性、高信息密度的精品数据；三是评估与仿真闭环，使模型进步能够被持续、客观地测量。

目前，斜跃智能已初步完成自研Ego数据采集设备及数据平台建设，围绕第一视角、无本体数据和与本体相关的高质量数据，逐步搭建分层数据体系。公司计划在2026年内跑通从采集、清洗、标注到训练的完整能力，并持续提升信号质量、任务覆盖度与标签有效性。

在商业化路径上，斜跃智能采取"先验证，再进家"的策略。公司计划先在酒店、养老院等半结构化场景中验证模型的跨空间泛化、任务完成率和单位经济性，再逐步进入家庭。洗衣、收纳、清洁等高频、长程且评价标准相对清晰的任务，将成为优先探索方向。

"我们将一铲一铲地挖深、挖宽家庭具身智能的护城河。"陈伟补充道，"这不仅是技术上的突破，更是商业模式上的创新。我们相信，通过Duplex Reasoning范式，能够真正实现机器人在家庭环境中的自然融入和高效运作。"