如果把地平线元老带队，【叮当】动力(首轮){融资}数千放到更完整的背景里看，很多细节之间其实是相互关联的。

投资界获悉，叮当动力正式完成数千万元种子轮融资，由地平线领投，正景基金跟投据了解，本轮资金将主要投向 " 空间智能大模型 + 物理 Agent" 框架的开发与验证，以及真实场景的数据闭环体系搭建。

进一步说，叮当动力希望未来的机器人不再是需要逐个任务训练的工具，而是具备通用理解力和自主决策力的物理 Agent ——能适应不同的环境、不同的本体、不同的任务，像人一样在物理世界中持续学习和成长。

从细节来看，而此次叮当动力获得头部产业资本的战略加持，不仅标志着产业界对其技术路线的高度认可，更意味着公司将在算力底层与产业生态上获得深度赋能。

换个角度看，正如一位投资人此前所言，真正能够穿越周期的技术，最终都要回到现实世界，回到产业，回到人的真实需求今天 AI 已经在信息处理和知识工作上展现出巨大潜力，但未来更大的机会，来自它如何进入更复杂、更真实的系统之中。

换个角度看，这一幕并非偶然身为 "AI 教母 "，李飞飞此前曾发表万字长文，直截了当地指出并提出，大语言模型仍是 " 黑暗中的文字匠 "，雄辩但缺乏经验，知识渊博却不够扎根" 空间智能将改变我们创造和交互真实与虚拟世界的方式"。

换个角度看，眼下，AI 竞赛的新一幕正在拉开。

换个角度看，总结来看，基于空间智能大模型，并以闭环 Agent 范式、自驱动数据飞轮和软硬解耦架构取代旧范式，从根本上将机器人从 " 针对特定任务被动执行指令的工具 " 升维为 " 能理解情境、自主决策、越用越聪明的通用物理智能体 "。

换个角度看，相比来看，传统 VLA 软硬一体，当硬件形态切换时就需要重新采集数据、训练模型，跨本体迁移成本比较高叮当动力则通过工具集抽象层实现了软硬解耦——一套空间智能大脑可以跨四足、轮式、人形等多种本体复用。

换个角度看，当前将视觉、语言与动作捆绑训练的 VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型，因其在模态匹配、模型规模与持续进化能力上的根本局限，难以支撑通用智能体的发展为此，叮当动力的做法是将 " 大脑 " 放到云端，直接继承大语言模型的 Scaling Law，而云端模型可以随算力和数据持续增长，能力也会随大模型的进化不断涌现。

需要注意的是，" ‘叮当’还有另一层含义——它是金属碰撞的声音，是物理世界中真实发生的、有质感的响动我们想做的 AI 不是停留在屏幕里的，而是能走进真实世界、产生真实物理交互的‘动力’则代表两层意思：一是为机器人注入智能的驱动力，二是我们相信这件事会成为推动物理 AI 时代到来的一股核心动力"。

进一步说，于是，叮当动力在 2026 年应运而生，专注于空间智能大模型研发，致力于通过物理 Agent 与机器人实体的深度融合，让 AI 真正理解并融入物理世界。

从细节来看，正是源于多年在 AI 产业化一线的工作经历，让牛建伟跨越了从算法、芯片到产品落地的不同环节，也令他意识到一个明确的趋势：AI 的主战场正在从数字世界走向物理世界，而中间存在一个巨大的断层。

从细节来看，在余凯投身创业之后，牛建伟也接受其邀请在 2015 年加入了地平线，从算法工程师开始直至担任地平线智能座舱产品线总经理，积累了深厚的 AI 产品商业化经验。

换个角度看，地平线投了。

从细节来看，这家刚刚成立数月的空间智能大模型企业，背后的掌舵者是一位地平线前高管——牛建伟，他曾先后任职于百度、地平线，积累了丰富的 AI 产业化经历。

放到整体脉络里看，" 如果说上一个十年，移动互联网让每个人的口袋里都有了一个数字助手那么下一个十年，物理 AI 会让每个人的身边都有一个能理解你、帮助你的智能体叮当动力要做的，就是让这件事更早地发生"。

换个角度看，在牛建伟看来，大模型的上半场是数字智能，下半场便是物理智能其中，语言大模型在上半场重新定义了人与信息的关系，下半场要回答的问题是：AI 能否真正走进物理世界，像人一样感知环境、理解情境、自主行动。

换个角度看，对此，牛建伟同样感触颇深他认为，顶尖研究者和头部平台的加入，说明空间智能正在从学术探索走向产业共识——物理世界的 AI 化，下一个主战场就在这里" 对整个赛道而言也是一种利好，加速了基础研究的成熟，也帮助市场更快理解这条路线的价值"。

换个角度看，中信证券也给出最新判断：AI 与现有互联网平台的协同关系日益凸显，具备物理世界链接能力的相关方向，已成为行业布局的核心重点。

进一步说，不久前，腾讯与阿里巴巴同日发布各自的世界模型产品，分别为混元 3D 世界模型 2.0 和世界模型 Happy Oyster紧随其后，字节跳动 Seed 团队也发布新一代 3D 生成大模型 Seed3D2.0，API 同步上线火山引擎。

放到整体脉络里看，AI 下半场：物理智能要来了。

进一步说，更关键的一点在于，传统 VLA 骨子里还是 " 任务驱动 " 的逻辑，面对真实世界的非结构化场景基本束手无策叮当动力则以空间智能大模型为核心，让机器人具备场景语义理解、时空记忆和主动决策能力换言之，让机器人能像人一样理解情境、自主判断，而不是被动执行一条预设指令。

换个角度看，传统 VLA 本质上是开环的：模型输出一个动作指令就结束了，没有反馈机制，遇到意外情况无法自我纠偏叮当动力走的是 Agent 范式，构建的是 " 感知→ 决策 → 反馈 " 的完整闭环Physical Agent 层具备记忆、反馈和在线自学习能力，机器人是在真实环境里持续试错、不断积累经验的。

从细节来看，合在一起，" 叮当动力 " 意味着让 AI 真正走进物理世界的驱动力。

需要注意的是，至于 " 叮当动力 " 这个名字，牛建伟表示，很多人第一反应是叮当猫，我们也希望致敬那个形象背后的理想：一个温暖的、无所不能的智能伙伴，随时出现在你身边，理解你的需求，帮你解决问题。

换个角度看，在他看来，一方面，大模型的能力虽然已经足够强，但至今还 " 困 " 在屏幕里另一方面，机器人行业历经几十年发展，本质上还在用传统控制论的思维做事——针对每个任务写规则、调参数，换个场景就得从头来" 中间缺的不是算法论文，而是一个真正把大模型的通用智能‘灌’进物理世界的系统级方案"。

从细节来看，牛建伟在大模型领域有着深厚的技术积累与前沿判断力——早在 2023 年便率先提出 Post-training 理念，验证了以极低数据成本激发垂直领域能力的可行性。

放到整体脉络里看，牛建伟，职业生涯起步于百度，曾任百度语音技术部资深工程师，在 2012 年于百度 IDL 率先实现基于 GPU 的深度学习模型训练，并在这里结识了百度 IDL 常务副院长，后来的地平线创始人余凯。

放到整体脉络里看，地平线元老创业。

进一步说，【本文为投资界原创，网页转载须在文首注明来源投资界（微信公众号 ID：PEdaily2012）及作者名字微信转载，须在微信原文评论区联系授权违规转载必究责】。

把前面的信息放在一起看，地平线元老带队，【叮当】动力(首轮){融资}数千更值得继续关注的，仍然是后续变化与实际影响。

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