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OpenAI投资人，投了一位广州博士
投资界AI获悉，近日广州云蝶科技宣布完成数亿元B+轮系列融资，由StellarS Capital、亚洲联合基建（00711.HK）、长浙投资、图灵量子等知名机构和个人联合投资。资金将用于具身智能技术迭代和真实场景的规模化落地。
梳理资方名单，StellarS Capital身影引人关注。或许外界对其并不熟悉，这是一家总部位于纽约的投资机构，由Mao Zhang创立于2017年，截至2026年7月，公司管理资产约150亿美元。
但其过往投资成绩令人印象深刻——字节跳动、OpenAI、Anthropic……这些世界级AI公司背后，都有StellarS Capital的手笔。现在，他们出手一家来自中国的具身智能公司。
从OpenAI、Anthropic到广州
彼时，无论是大模型还是具身智能，都并非热门词汇，应用场景也不明确。云蝶科技从一开始就选择了一条独特的商业化路径：并非先开发一台通用机器人、再寻找用途，而是从具体岗位入手，在酒店、物业、医疗康养和园区巡检等垂直场景中寻找可以持续交付的任务。
这也反向决定了云蝶科技的技术路线。一次酒店送物，需要机器人读取工单、调用电梯和门禁，抵达房间后确认任务结果。医疗导诊、药房作业和园区巡检涉及的系统更多，现场也随时可能发生变化。
对客户来说，最终关心的始终是机器人能否稳定运行，需要多少人工接管，以及完成一项任务的成本。
由此，云蝶科技提出具身环境智能EEI：机器人能力尚有边界时，可以把电梯、门禁、摄像头和业务系统纳入任务体系，由机器人、环境与人共同完成工作。
产品层面，RoboForge系统级具身大脑负责任务拆解、规划、技能调用和异常恢复，WING任务型本体进入现场执行。
而在商业模式上，云蝶科技正在推行RaaS，也就是机器人即服务。机器人、场景部署和后续运维被整合成持续服务，运行数据经授权和脱敏后返回研发环节，用于改进模型与技能。
据悉，过去几年云蝶科技服务了数千家政企客户，并已实现持续盈利；长期积累的客户关系和交付团队，又为新业务提供了场景入口，如此形成难以复制的正向循环。
国际资本押注背后
在StellarS Capital的投资方法论中，他们往往更看重项目的两个指标：斜率和曲率。简而言之，收入、估值和客户数量，只是一家公司在某个时点的位置。斜率衡量这些指标变化的速度；曲率继续观察增长是在加快还是放缓。
这样的投资准则体现在StellarS Capital过往投资项目中。比如，Anthropic在不到18个月时间里实现了47倍的年化收入增长；OpenAI的增长速度同样惊人，它们都是全球最顶尖的AI公司，不仅步步壮大，还在相当长一段内保持着正向增长。
如果说斜率代表了一家公司的成长速度，曲率则代表了更长久的生命力。对投资机构而言，两者同样重要。
具体到云蝶科技身上，斜率来自新增场景、任务量和具身业务收入；曲率最终体现在交付效率上。每完成一个项目，是否能为下一个项目留下可复用的技能、接口和异常处理经验，决定了公司是在增加项目，还是在形成规模能力。
在Mao Zhang眼中，云蝶科技属于后者。用他的话来说，看中的正是以环境增强技术路线为核心，依托系统级具身大脑构建‘智能复利’的增长路径，“现场任务持续产生成功、失败与接管数据，数据用于改善系统，提升后的能力再服务更多场景。随着这一循环持续运转，云蝶科技将这些积累沉淀为可复用的技能和系统能力。”
当AI进入物理世界
一方面，监管与二级市场开始为收入真实性重新定价，讲故事的公司曲线在衰减，交订单的公司曲线在抬升；另一方面，机器人正从一次性交付转向持续运营，RaaS在改写这个行业的收入斜率。双重拐点叠加，行业资金、资源正快速向少数增长曲率为正的企业集中。
OpenAI和Anthropic的产品运行在数字世界，软件可以近乎零成本地触达海量用户；具身智能则更慢，也更重——机器人要经过制造、部署和运维，要适应现场环境，还要对任务结果负责。资产更重、交付更慢、现金流压力更大，这是两者最本质的差别。
但无论哪一类公司，都绕不开同一个核心命题：技术进步能否转化为持续收入。真正的比拼，始终在于商业化能力。
大模型公司的复利来自模型能力、用户规模与算力投入；具身智能公司的复利，则发生在现场——机器人完成任务后留下的结果、失败记录与人工接管数据，如果能够反向改进系统，就会直接影响下一次交付的速度与成本。这是具身智能区别于纯软件生意的价值来源，也是它更难被复制的地方。
这也正是资本选择押注云蝶科技的原因。不断积累真实客户与数据，再将此用于迭代技术与产品，从而带来更强的产品实力，再进一步夯实并拓展客户范围。
接下来，云蝶科技也有着清晰的路径规划：本轮融资后，云蝶科技计划继续提升机器人的稳定性与部署效率，完善持续运营能力，并扩大RoboForge对不同任务与本体的适配。或许不久后，正向飞轮的潜力就将显现。
“希望从一个个真实岗位出发，让机器人在实际业务中稳定运行，用持续交付的结果检验具身智能的价值”，正如云蝶科技创始人田雪松所说，当AI从数字空间走向物理世界，真正的比拼才刚刚开始。