阿里巴巴投資的 Dexmal 募資衝刺:瞄準 30 億美元估值,搶攻具身智慧
中國具身智慧新創 Dexmal 正在新一輪募資中尋求約 200 億人民幣(30 億美元)估值,押注倉儲揀選——而非聊天機器人——才是解鎖通用機器人的原子級任務。
阿里巴巴投資的 Dexmal 募資衝刺:瞄準 30 億美元估值,搶攻具身智慧
根據 Bloomberg 於 8 月 21 日(週五)發布的報導,總部位於北京、致力於機器人具身人工智慧(Embodied AI)的新創公司 Dexmal,正在洽談以約 200 億人民幣(約 30 億美元)的估值募集新一輪資金。公司創辦人唐文斌向該媒體證實談判仍在進行中,而先前幾輪募資均由電商與 AI 巨頭阿里巴巴集團領投。
表面上看,這只是 2026 年又一個令人咋舌的數字——今年已經出現了估值 210 億美元的 Etched,以及刷新紀錄的 Anthropic IPO。但 Dexmal 的這一步之所以重要,原因不同:它是迄今最清晰的訊號之一,顯示中國的具身智慧產業——讓大型模型擁有手臂、雙腳與夾爪的學門——正從展示影片階段,跨入真實工業數據階段,而投資人正依據這個轉型來定價。
Dexmal 究竟在做什麼
Dexmal 並非宇樹(Unitree)那類人形機器人製造商。該公司開發端到端的具身智慧軟硬體,核心是一套用來控制實體機器人跨任務執行的基礎模型。從其六月與倉儲自動化公司 ATOMIX 合併時揭露的資料來看,其布局橫跨四個層次:
- DM0——被稱為全球第一個「具身原生」基礎模型,以混合資料集訓練,結合機器人多感知數據、自動駕駛數據與網路規模數據。公司宣稱達到次毫米級操作精度,並在實機評測中全球排名第一。
- Dexbotic——開源通用具身智慧框架,被形容為「具身智慧時代的 PyTorch」,為全球第二個此類框架。清華、北大、普林斯頓等數十所頂尖學術機構均在使用。
- RoboChallenge——與 Hugging Face 共同推出的實機評測平台,累積支援超過 8 萬次真實機器人測試,並被 CVPR、ICRA 等頂級競賽採用。
- Ferrata——6 月 15 日發表,全球第一套倉儲物流三級分揀系統,以 DM0 作為指揮大腦,協調異質機器人協同作業。
為什麼一家倉儲公司與一家模型公司合併
六月完成、並伴隨策略性融資的 ATOMIX 合併案,是整個故事的策略核心。ATOMIX 是總部位於新加坡的 AI 原生柔性倉儲自動化解決方案商,其四向穿梭車產品全球銷量第二、在超過 50 台穿梭車的超大型專案中排名第一。客戶名單涵蓋 Uniqlo、可口可樂、百勝中國、蜜雪冰城與聯想,遍佈 20 多個國家。
最關鍵的數字是 60 萬——ATOMIX 每天出貨的件數。這個量體使其成為——用他們自己的話說——「具身智慧領域最大、最真實的物流揀選數據源」。
Dexmal 的論述非常明確:正如「寫程式」是語言模型的分水嶺原子任務——誰先攻克它,誰就拿到通用能力的鑰匙——揀選(picking)將是具身智慧的原子任務。它具備大規模真實數據、可驗證的成功訊號(一件商品不是揀對就是揀錯),以及跨任務的可遷移性。與 ATOMIX 合併,等於讓模型公司擁有了永動的數據飛輪;合併聲明稱這是「具身智慧賽道上,模型與場景第一次真正共同成長」。
伴隨合併而來的融資,凸顯中國 AI 建制派對此事的重視程度:智譜 AI、StepFun 與商湯——中國三家領先的基礎模型公司——全部下注,與阿里巴巴並列;華勤、上汽恆旭等產業夥伴,以及金浦資本、Oriza 普華、蘇州基金、招商銀行國際等一長串基金也參與其中。
中國脈絡:一場 260 億美元的國家級推進
Dexmal 的 30 億美元估值並非憑空出現。正如 PYMNTS 在報導中指出,中國有超過 140 家人形機器人公司正在規模化生產,並將機器人部署於工廠、飯店與辦公室等真實場景。政府宣示要在五年內引領具身智慧領域,光北京一地就設立了總額超過 260 億美元的產業投資基金。國營事業也加入戰局——機器人已出現在博物館、活動現場,甚至指揮交通。
在這個背景下,一家已握有排名第一的基礎模型、擁有數千名開發者的開源框架、以及一條活躍工業數據管線的公司,30 億美元的估值看起來就不那麼像泡沫,更像產業整併的邏輯。公司的推進節奏也很快:下一代「基礎模型 5」、首台通用機器人與全新應用基礎設施,都已預告即將全球發表。
西方同業也在募資——Travis Kalanick 的 Atoms 七月募得 17 億美元投入工業實體 AI,英國的 Humanoid 則以 1.52 億美元 A 輪成為「歐洲第一家純人形機器人獨角獸」。但 Dexmal 這輪在結構上不同:它不是押注未來的人形勞動力,而是把今天已在生產線倉庫中運轉的機器人變現。
懷疑者的視角
有三個風險必須點出。第一,估值只是進行中募資的目標——條件可能而且經常變動。第二,「實機評測第一」與「最大數據源」都是公司自己的說法;具身模型的獨立基準測試仍不成熟。第三,「揀選即原子任務」的論點尚未被證明——倉儲操作比通用靈巧操作窄得多,在倉庫成功不保證能遷移到家庭或醫院。
儘管如此,方向是清楚的。具身智慧的上半年比的是展示;下半年比的是數據。Dexmal 在阿里巴巴撐腰、加上一個全天候餵養模型的倉儲網絡之下,正在對這個轉型下出賽道上最有說服力的賭注之一——而投資人可能即將以 30 億美元為它蓋章。
Sources
- [1] https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-21/alibaba-backed-robot-firm-seeks-3-billion-value-in-new-funding
- [2] https://www.pymnts.com/news/investment-tracker/2026/robotics-ai-firm-dexmal-seeks-3-billion-valuation-in-new-funding-round/
- [3] https://www.atomixrobot.com/blog/towards-general-purpose-embodied-ai-atomix-completes-mega-merger-with-dexmal/