作者 | 许丽思
编辑 | 漠影
机器人前瞻7月13日获悉，近日，清研精准获得央企基金——国机产业基金的战略投资。双方将基于清研精准物理AI工程底座，推动具身智能在汽车、电池、工程机械等垂直工业场景的规模化落地。
至此，清研精准B轮融资正式落定。今年6月，清研精准已相继完成B2、B3两轮数亿元融资，北汽产投、星源资本、一汽富晟、长城资本、陕汽资本、裕隆集团等多家汽车产业资本共同参与，形成了“国家队+汽车产业资本”联合加码的格局。
6月8日，工业和信息化部、国务院国资委联合印发通知，启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动。通知提出，到年底前推动人形机器人在一批代表性场景中完成应用验证和常态部署，开启“作业模式”，并凝练百个以上高价值应用场景，带动万台级规模落地。
所谓“作业模式”，核心是要求机器人进入真实岗位，在真实工况中完成真实任务，并接受稳定性、效率、安全性和可复制性的检验。
这也直接指向具身智能落地中的几个关键问题：真实工位从哪里来，高质量数据如何获取，训练后的能力如何验证，单点验证之后又如何复制到更多产线和行业。
清研精准长期以来的布局，正围绕这些问题展开。
清研精准成立于2018年，由清华大学孵化，面向具身智能在垂类场景的规模化落地，致力于打造连接真实物理世界与AI模型的工程化底座。
清研精准创始人兼CEO董汉是清华大学博士、中国工程院院士李克强教授弟子，深耕汽车领域近十年，兼具学术纵深与极强的商业落地能力，率领团队围绕AI检测、仿真及测试验证等方向开展业务。
清研精准具身智能板块—精准视界CEO曹绮桐，拥有斯坦福大学工程的学术背景，曾于斯坦福计算机研究院开展生命科学与AI交叉课题研究，相关成果曾以一作身份刊发于《Nature》子刊。在清研精准，曹绮桐主要统筹公司技术迁移与迭代路线以及商业场景落地，凸显企业攻坚工业具身智能落地最后一公里的核心优势。
清研精准具身智能总工程师、精准视界CTO赵然，曾在千寻智能、智平方科技两家200亿级头部具身企业担任具身Infra负责人。作为机器人领域泰斗丁汉院士团队成员，赵然博士深耕机器人领域十余年，兼具扎实的学术积淀与产业落地经验。其平台化、工程化经验与团队深厚研发积累形成合力，为清研精准打造具身基础设施与工程化提供了坚实的保障。
该公司产品已进入国内多家整车厂和动力电池企业供应链，产业客户覆盖新能源整车、动力电池、储能等。据该公司披露，其设备出货量已超过万台，业务落地30多个国家，累计部署超过2000个工业感知节点。
在具身智能领域，清研精准不造机器人，更想为成为具身智能的“卖铲人”，聚焦于打造一套贯通真实工位、数据采集、清洗标注、仿真评测、验证迭代和现场反馈的工程系统。
清研精准自主研发了TsingLoop多模态数据工程管线，把分散在多系统的原始信号，通过统一的时间-空间-语义对齐，转化成标准化的、可复用的数据资产包。一次采集的数据，经过管线处理后，把原始的“数据”升级为工业的“数据资产”。
据了解，TsingLoop分为多源异构数据接入层、语义结构化层、场景资产化层、评测与反馈层这四个核心模块，原始数据经过TsingLoop处理后，成为可在仿真中无限次回放、增强、组合的标准化资产，跨产线的数据可以通过场景参数化进行域自适应迁移，历史数据可以与新增数据自动融合，从而实现。
基于 TsingLoop 多模态数据工程管线，清研精准正在构建一套面向工业场景的 Robot-in-the-Loop 机器人在环测试体系。
这一体系可以理解为“采集—仿真—验证—评测—迭代”的闭环：机器人或工人在真实工位执行任务时，系统同步采集视觉、力觉、触觉、轨迹、设备状态和执行结果等多模态数据；随后基于这些数据重建数字孪生场景，在仿真环境中复现历史工况、异常样本和不同动作策略。
仿真之外，工业机器人最终仍要回到真实车间。因此，清研精准进一步引入机器人在环测试，让真实机器人本体、控制器、末端执行器、传感器与仿真系统形成闭环，在不直接占用客户产线的情况下，提前验证动作策略、力控边界、安全包络和异常接管机制。
部署到现场后，系统还会持续输出任务成功率、节拍时间、异常率、碰撞风险、能耗、稳定运行时长等评测指标。这些结果可以反向进入数据管线，继续推动模型和策略迭代。
目前，清研精准正在推动“数采-仿真-验证-评测-迭代”的闭环能力向更多工业场景延伸。
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