据雷峰网报道，斜跃智能近日完成数亿元天使+轮融资，线性资本、钧山资本、弘颐资本、隐山资本等机构参投。资金将用于具身基础模型训练、算力与数据基础设施建设、核心团队扩充，以及家庭机器人本体研发和场景验证。
斜跃智能成立于2026年2月，定位为以家庭为第一落地场景的具身基础模型公司，正在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。公司由理想前AI首席科学家、基座模型部门负责人陈伟，以及理想前产品线总裁张骁联合创立，核心团队来自科技、AI、机器人和智能汽车企业，覆盖大模型算法、AI Infra、机器人运控、产品与供应链管理等领域。公司称其具备万卡大模型训练、数字与物理大模型及智能体开发、C端产品从定义到量产交付的全链路经验。
斜跃智能认为，家庭任务融合感知、理解、规划、操作和交互，既包含脑力任务也包含体力任务，是验证通用具身智能的理想场景。为此，公司提出Duplex Reasoning范式驱动的具身基础模型。传统机器人系统多采取“接收指令—执行动作—返回结果”的单工或半双工流程，而家庭场景需要持续响应模糊、变化的需求。Duplex Reasoning要让机器人在感知理解、推理规划和任务执行中保持与人的双向通道，对话信息可随时被打断和修正，行动目标可在执行中动态调整，形成可打断、可修正、可接管、可持续进化的家庭行动智能。
技术路径上，斜跃智能以VLA为主干，并协同世界模型预测。语言将视觉、语音与环境变化压缩为可迁移的高层语义，驱动跨场景泛化；世界模型预测动作的未来结果，为长程任务提供事前约束，目标是以可控算力成本提升开放环境中的理解、决策与行动成功率。
斜跃智能认为，具身智能的核心竞争力不在更大的模型或更多数据量，而在高质量数据与系统化基建。训练Infra决定模型能力上限，数据Infra决定落地精度。公司将围绕预训练、后训练和强化学习建立可扩展训练体系，围绕信号同步、任务设计与标注质量构建数据管线，优先追求高代表性、高信息密度的精品数据，并建立覆盖评估与仿真的闭环。
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搭建分层数据体系，计划2026年内跑通从采集、清洗、标注到训练的完整能力。硬件方面，公司采取“单一本体、全栈闭环”策略，先控制本体构型、传感器选型和软硬件接口一致性，降低模型研发中的硬件变量，再将经验证能力导入C端家庭本体，并探索Home-native产品形态。
商业化上，斜跃智能将遵循“先验证，再进家”的节奏，计划先在酒店、养老院等半结构化场景验证跨空间泛化、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优先探索。当前阶段，公司正发展动作能力、泛化能力、个性化进化能力，涵盖机器人本体、具身基础模型和家庭自进化闭环。
陈伟表示，感谢投资人的信任与支持，斜跃创立半年来愈发坚信做具身基础模型是一件难而正确的事。当前具身智能领域远未收敛，数据采集方式、本体形态以及模型与硬件的结合路径均存在差异，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。