知行机器人完成近亿元B轮融资，聚焦具身智能机器人核心部件研发
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知行机器人完成近亿元B轮融资，聚焦具身智能机器人核心部件研发
作为一家专注于灵巧手及具身智能机器人研发的高科技企业，知行机器人科技（苏州）有限公司近期完成了新一轮近亿元B轮融资。本轮融资由上市公司山东威达领投，国兴投资、芜湖科创、上海天使会等机构跟投，翊荣资本担任长期独家财务顾问。融资所得将主要用于产品技术研发、数据采集体系建设及全球市场拓展。
成立于2018年的知行机器人，专注于机器人灵巧手、电动夹爪、旋转与线性执行器，以及具身智能机器人系统解决方案的研发与制造。作为国家级高新技术企业与江苏省专精特新企业，目前已构建覆盖0.1kg至150kg负载的完整智能手产品矩阵，是国内末端执行器领域产品谱系最齐全的厂商之一。
公司创始人兼首席技术官白国超博士，深耕机器人手领域长达18年，具有英国赫里奥特-瓦特大学哲学博士、北邮/伦敦国王学院联合培养工学博士、加拿大蒙特利尔大学博士后及帝国理工学院研究员等多重学术背景。其研究经历涵盖多位国内外机器人领域的权威专家指导。
构建全品类产品矩阵，从“手”向“身”拓展
作为机器人作业的“最后一厘米”，末端执行器是整个系统中结构最复杂、技术挑战最大的模块之一。面对不同应用场景在成本、负载与精度方面的需求差异，知行机器人始终坚持“技术底座共用与场景适配并行”的原则，构建覆盖多类应用场景的产品矩阵。
2025年下半年，公司推出四指灵巧手“灵思手”，采用连杆机构与一体化伺服方案，具备12个关节、8个主动自由度，抓取负载达5kg，适用于物流分拣与工业搬运等场景。其驱控一体结构显著提升了响应速度与定位精度，同时简化了外部接线，便于集成至协作机器人或工业机械臂。
「知行机器人」灵思手2026年初推出的五指绳驱动灵巧手“束巧手”则代表了另一条技术路径，采用仿生绳驱设计，配备16个关节与11个主动自由度，其运动轨迹可超越人手水平。束巧手的创新点在于支持左右手自适应切换，能够在执行任务时同步采集双手操作数据，从而将数据采集成本降低50%，并显著提升算法训练的泛化能力。该产品已广泛应用于航空航天、科研教育与医疗康复等高端服务场景。
「知行机器人」束巧手在硬件方案上，知行机器人展现出显著的技术优势。一方面，其自研的欠驱动机构、可重构机构与柔性自适应机构，已取得多项发明专利；另一方面，驱控一体伺服系统的引入，减少了外部接线需求，提升了产品可靠性，尤其适用于微小夹爪等空间受限的工业场景。
基于上述核心部件，知行机器人还推出了双臂协同具身智能机器人平台。该平台具备30kg协同负载能力，臂展达850mm，垂直作业范围覆盖0~2200mm，三维环境感知精度达到±0.1mm，可与“灵思手”或“束巧手”配合执行重载搬运与精细操作任务。
「知行机器人」机器人平台据白国超博士介绍，公司正从“核心部件”向“整机系统”拓展，是其实行“核心部件+行业解决方案”双轮驱动战略的重要一步。他表示：“要真正解决航空发动机维修、电力设备操作等复杂场景的问题，必须深入理解手、臂、眼、脑的协同机制。做整机并非为了与整机厂商竞争，而是为了更精准地定义和迭代灵巧手产品。”
聚焦工业级核心部件，为头部企业供货
“部分初创企业通常是从开发手产品开始，再寻找落地场景，而我们则是先锁定场景，再反向设计产品。”白国超介绍，知行机器人自创业初期便重点切入航空航天、重载物流、电力设备等高技术门槛的工业场景，持续打磨产品能力。
例如，在航空发动机叶片的精密称重、分拣与脉动装配拆解等应用中，企业积累了大量高质量行业数据集，并通过数据反哺模型训练，提升操作能力，实现硬件、算法与应用的正向循环。
“相比于娱乐或展示类场景，工业场景对机器人手的稳定性和可靠性要求极高，几乎零容错。”白国超表示，所有产品在交付前均需经过严苛的寿命测试。例如用于数据采集的“数采手”可实现500万次以上使用，远超行业平均水平。凭借在供应链领域的长期积累，知行机器人产品的价格仅为同类产品的一半左右。
凭借“工业级品质+高性价比”组合优势，知行机器人在2025年实现数千套产品的批量出货，订单收入突破亿元，并已成为智元机器人、腾讯、华为、智平方、睿尔曼智能等企业的独家或核心供应商。
“过去我们更多聚焦于驱动控制算法的优化，如今则更关注驱动控制系统的集成、底层算法迭代与数据闭环的构建。”白国超表示，当前企业已形成从数据采集硬件、行业数据集到具身智能机器人本体的完整数据闭环能力。在他看来，当行业进入规模化应用阶段，数据将成为比硬件更深层的护城河：“谁能在真实场景中实现数据闭环，谁就能在下一阶段的竞争中掌握主动权。”
未来，知行机器人计划在2026年推出高自由度微型手指关节模组，进一步夯实核心底层技术能力。同时，为提升触觉感知能力，公司也将发布具备视触觉感知功能的灵巧手产品，在通用操作能力上实现技术突破。
“当前，灵巧手在通用操作能力方面进展缓慢，包括特斯拉Optimus在内的企业仍在持续探索。在硬件层面，核心挑战在于高自由度、高可靠性、输出力与控制精度的平衡，以及是否具备高分辨率的感知能力，并能与‘大脑’实现协同。基于国内在产业链与技术开发效率上的优势，我们有信心攻克这些关键难点。”白国超总结道。
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