「为 100 亿人生产 100 亿台机器人」
星海图（Galaxea AI）用「卖机器人 → 收数据 → 训模型 → 机器人更好用」的全栈飞轮，在成立不到三年内完成五轮融资、估值冲到约 ¥200 亿，押注软硬件一体化的具身智能路线；但制造伙伴的台资背景与地缘政治敞口，是它能否从中国冠军跃升为全球玩家的最大未知数。
反共识洞察：文章判断，Galaxea 最大的风险不在技术差距，而在蓝思科技的台资背景叠加多轮国家产业基金参与，让出海合规复杂度在中美关系变化下急剧上升——决定它能否全球化的，更可能是地缘政治缝隙里的空间，而非模型性能。
| 轮次 | 时间 | 金额 | 估值 | 主要投资方 |
|---|---|---|---|---|
| 种子轮 | 2023 末 | 未披露 | — | 百度风投、金沙江创投、IDG 资本 |
| Pre-A | 2024 | ~2 亿+ | — | 战略机构跟投 |
| A 轮 | 2025.07 | >7 亿 | ~50 亿 | 今日资本、蚂蚁集团、美团龙珠、Cathay Innovation、高瓴资本、中金资本 |
| B 轮 | 2026.02 | ~10 亿 | ~100 亿 | 晶鼎资本、北汽产投、今日资本（加仓）、美团龙珠（加仓） |
| B+ 轮 | 2026.04 | ~20 亿 | ~200 亿 | 蓝思科技、航发基金、北京金融街资本等约 20 家机构 |
| 累计 | — | ~¥47 亿 | ~¥200 亿 （~$29亿 USD） |
人民币 ~$6.5 亿美元等值 |
Fast-WAM 的核心洞见：训练时视频联合建模有效，推理时 imagination（想象未来）不必要——这对工业部署是决定性优势。当竞争对手还在争论「应该生成多少帧未来预测」时，Galaxea 的答案是：推理阶段根本不需要想象，直接出动作。
Galaxea 是 2026 年中国具身 AI 赛道中最接近完整形态的选手之一——不是因为模型最强，而是因为同时在硬件、数据、算法、制造四个维度建立了正向循环。Fast-WAM 的工程洞见和斯坦福合作的学术背书提供了差异化信号，但真正的考验是能否在地缘政治约束下完成全球市场的规模化。
这是 NeoLab 宇宙档案的一部分——记录在 AI 浪潮中短暂闪光的团队。
2026