自研超少样本具身模型，为机器人提供“大脑”，「中科第五纪」连续完成两轮近亿元融资

近日，通用具身智能领先企业「中科第五纪」完成近亿元天使轮及天使加轮融资，天使轮融资由华睿投资、鼎晖百孚领投，金融城资本、复琢资本跟投，老股东卓源亚洲、同创伟业持续加注，天使加轮由国海创新资本投资。这是继上半年连续完成种子和种子+轮融资后，「中科第五纪」年内完成的第四轮融资。深蓝资本担任长期独家财务顾问。

本轮融资资金将主要用于算力、商业化及研发团队扩张。

「中科第五纪」于2024年9月正式创立，以研发具身多模态端到端大模型为核心方向，旨在开发通用型具身机器人产品。该公司由中国科学院自动化所与清华大学的科研团队共同组建。其创始人兼首席执行官刘年丰博士毕业于中国科学院自动化所，长期专注于人工智能与机器人技术的产业化应用，具备近十年的创业经历。联合创始人兼首席科学家孙富春为清华大学计算机系教授，在机器人感知、灵巧操作、具身智能及跨模态学习等方向有深厚积累，是中国智能机器人研究领域的先行者之一。

中科第五纪选择从模型架构上破局，推出了首个自研具身操作基础模型 FAM-1（FiveAges Manipulator-1)。该模型通过三维热力图的创新结构，使模型能在二维信息中高效捕捉三维空间特征，大幅降低了对海量样本的依赖。据团队介绍，FAM-1只需传统模型1%的数据量，即可完成相同的学习任务。

目前，「中科第五纪」已向国内多家人形机器人本体公司提供“大脑”解决方案，实现“一脑多型”的技术落地；其自主研发的本体产品也已完成在头部家电企业及某知名汽车制造商产线的概念验证，进入小批量交付阶段。公司计划在年底推出第二代软硬件一体化的具身机器人本体产品。

自研超少样本具身模型FAM-1，数据需求量仅为传统大模型的1%

在具身智能领域，数据获取成本高、规模有限是制约模型性能的关键因素。与自然语言处理和图像识别不同，机器人需在三维物理世界中实现实时感知与动作闭环，而真实场景数据采集困难，合成数据又难以满足复杂任务要求

为了提高数据使用效率，突破数据瓶颈，「中科第五纪」以机器人的“大脑”——模型技术架构为突破口，自主研发设计了FAM-1模型。

该模型采用数据与知识混合驱动的端到端架构，通过三维热力图对齐视觉语言模型与视觉语言动作模型的输入输出，将三维信息转化为多角度二维表达，从而减少空间信息损失。借助这一设计，模型仅需对少量样本进行微调，即可充分提取三维结构信息，大幅降低对样本数量的依赖，同时保持高推理能力与泛化性。

凭借这一突破，FAM-1在CVPR 2025具身操作竞赛中斩获冠军，成为国内外同行重点关注的模型架构之一。形成数据产品飞轮，推动具身“大脑”与本体协同发展「中科第五纪」注重模型研发与产业落地并举，以实际工业场景中的产品交付推动技术迭代。公司目前可提供两种形态的产品：一是向机器人本体厂商输出“大脑”即模型解决方案，二是推出面向工业与商业场景的整机机器人。

目前，「中科第五纪」可交付的产品形态包括向本体厂商提供“大脑”，以及可直接用于工业和商业场景的具身机器人本体。在大脑方面，「中科第五纪」已经与某头部本体公司在电力、商业和展览展示等多个场景建立合作，为其提供自主操作模型的解决方案。

在本体硬件方面，其自研的双臂具身机器人已在国内某家电巨头等客户产线进行小规模部署，并展现出较强的泛化能力，可适配不同型号产品，实现24小时不间断运行并采集真机数据。

为进一步提升模型能力，公司计划构建自有数据系统，持续采集不同行业和工厂场景下的真机数据，经标准化处理后反馈至模型训练，形成“数据-模型-产品”的良性循环。

刘年丰介绍，“当前与家电企业的合作已进入事业部层面，未来将进一步提升至集团层级，实现在同一客户体系内多场景泛化，并逐步拓展至跨客户应用。第二代本体产品预计于年底推出。在模型演进路径上，公司计划在积累足够规模的真实数据后，推出融合力触觉的通用VLTA多模态大模型，持续提升机器人在真实环境中的认知与执行能力”。

在模型层面，刘年丰表示，“依托于FAM具身模型，我们能够在前期快速交付大脑或本体产品，形成数据与产品的飞轮闭环；在数据量积累到一定量级后，我们会用真实数据代替互联网数据，推出融合力触觉的通用VLTA多模态大模型。而实现这个目标的核心在于，谁能够更高效地获取真实数据，并且更高效地利用真实数据，这是我们始终注重去塑造和提高的能力。”