为超百家具身智能企业提供核心零部件,「知行机器人」连续完成两轮近亿元融资
灵巧手及具身智能机器人产品提供商知行机器人科技苏州有限公司以下简称「知行机器人」近期完成近亿元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、上海天使会等跟投翊荣资本担任长期独家财务顾问资金将主要用于产品研发、数据采集以及全球市场拓展。知行机器人成立于2018年致力于机器人灵巧手、电动夹爪、旋转和线性执行器以及具身智能机器人系统解决方案的研发与生产是国家高新技术企业、江苏省专精特新企业目前已推出智能手全系列产品矩阵负载能力覆盖0.1kg至150kg是国内产品谱系最全的末端执行器厂商之一。公司创始人兼CTO白国超博士深耕机器人手领域18年拥有英国赫里奥特-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背景曾师从多位海内外机器人领域专家学者。1.搭建全品类产品矩阵从“手”向“身体”延伸末端执行器是具身机器人完成作业的“最后一厘米”也是最复杂的硬件模块之一。针对不同应用场景对成本、负载和精度的差异化需求知行机器人长期坚持技术底座共用与场景精准适配相结合的原则搭建全品类产品矩阵两指或三指手用于高度结构化的工业场景高仿生功能的五指手则服务于随机性较强的非结构化场景。2025年下半年知行机器人推出采用连杆机构加一体化伺服方案的四指灵巧手“灵思手”。该产品拥有12个关节、8个主动自由度抓握负载5kg主要用于物流分拣、工业搬运等工业场景。其驱控一体设计简化了外部接线具有响应速度快与重复定位精度高的优点并易于集成到协作机器人或工业机械臂上。「知行机器人」灵思手2026年初发布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结构拥有16个关节11个主动自由度运动轨迹可超越人手。束巧手的核心创新点还在于可以实现左右手自适应切换——同一只手可同时采集左右手操作数据将数据采集成本降低一半并显著提升算法的训练泛化性目前已应用于航空航天、科研教育及医疗康复等高端服务场景。「知行机器人」束巧手相比于业内同类型厂商知行机器人在硬件方案上的技术优势一方面在于搭载了自研的欠驱动机构、可重构机构及柔性自适应机构自适应抓取方案已获多项发明专利另一方面其自研的驱控一体伺服系统减少了外部接线可以提高机器人手产品可靠性尤其适用于微小型夹爪的狭小空间。在核心部件基础上知行机器人也推出了双臂协同具身智能机器人平台。该平台双臂协同负载30kg臂展850mm垂直作业范围0~2200mm三维环境感知精度达±0.1mm可搭配灵思手或束巧手产品执行重载搬运与精细操作任务。「知行机器人」机器人平台白国超博士表示从机器人手部件向整机的延伸是公司“核心部件行业解决方案”双轮驱动战略的必然选择“要真正解决航空发动机维修、电力设备操作这类复杂问题必须理解手、臂、眼、脑如何协同。做整机不是为了和本体厂商竞争而是更好地定义和迭代灵巧手产品。”2.做工业级核心部件为头部具身机器人供货“一些近两年成立的初创企业往往是先做出手的产品再去找可以落地的场景我们是先找好场景再定义手的设计。”白国超介绍知行机器人在早期首先切入航空航天、重载物流、电力设备等高技术壁垒领域不断积累和打磨硬件产品能力。比如在航空发动机叶片精密称重、分拣和脉动装配拆解等场景中知行机器人沉淀了大量行业专属的高质量数据集再利用这些数据反哺模型训练进一步赋能产品实现更泛化的操作能力从而形成硬件、算法与应用的正向循环。“相比于表演娱乐场景工业场景对机器人手的稳定性和可靠性要求高几乎不允许出错。”白国超表示知行机器人的产品在交付前均经过严苛的寿命测试例如用于数据采集和预训练模型的“数采手”可实现500万次以上使用次数是行业平均水平百倍以上。而基于长期在供应链领域的积累知行机器人产品价格仅为同类产品一半左右。凭借“工业级品质性价比”的组合优势知行机器人在2025年已实现数千套产品的批量出货订单收入近亿元并成为智元机器人、腾讯、华为、智平方、睿尔曼智能等企业数据采集配套硬件产品的独家或核心供应商。“过去我们主要在驱动控制算法等硬件方面做持续深耕现在更多关注驱动控制的集成底层算法的迭代与数据闭环。”白国超博士表示目前知行机器人已形成从数据采集硬件、行业数据采集到具身智能机器人本体的数据闭环能力。他认为当行业进入规模化应用阶段数据将成为比硬件本身更深的护城河“谁能在真实场景中跑通数据闭环谁就能在下一阶段的竞争中占据先机。”除了量产产品与数据采集业务的持续发展2026年知行机器人还将推出高自由度的微型手指关节模组夯实核心技术底座。考虑到机器人数据集与预训练模型对优化触觉感知能力的需要知行机器人也将推出带视触觉感知功能的灵巧手产品以此在核心通用操作能力上实现技术突破。“目前灵巧手在通用操作能力方面的进展仍然非常缓慢包括特斯拉的Optimus也在做持续开发。在硬件层面难点在于高自由度、高可靠性、输出力和控制精度的优化以及机器人手是否具有高分辨率的感知能力并且能够实现与大脑的协同。基于我们在国内的产业链和技术开发效率优势我觉得还是有能力解决这方面的一些难点。”白国超博士表示。