近日，磐虎智能（TigerX）宣布完成数千万人民币首轮天使轮融资。本轮融资由普华资本、恒择资本共同投资。

本轮融资将主要用于 TigerMind 多维感官认知世界模型、端侧智能及产业级具身智能系统等核心技术产品研发，并进一步推进公司与产业伙伴在真实场景中的联合验证。

磐虎智能（TigerX）是一家专注于物理智能（Physical AI）与具身智能技术研发的科技公司。公司围绕 物理交互智能 PII（Physical Interaction Intelligence）构建技术体系，以 TigerMind 多维感官认知世界模型为核心，聚焦有限空间具身作业能力及极限环境下物理能力的突破，探索机器人从环境感知、任务理解到行动执行与持续学习的技术路径。

以多维感知与物理交互连接认知与行动

机器人在真实环境中执行复杂任务，精准、丰富且实时的物理感知是连接高层认知与底层行动的基础。仅靠单一的视觉观察难以应对物理世界的复杂性，机器人更需要通过视觉、力觉、触觉等多维感知的深度融合，实时捕捉物体状态、接触力度、微观形变与动态环境变化。例如，在抓取易碎或软质物体时，仅凭视觉无法判断精准的操作力度，必须依托力触觉的高频感知反馈实时调整动作策略；在执行连续复杂任务时，更需要依靠多维感知精确感知前一步操作带来的物理状态变化，从而精准判断对后续流程的影响。

只有立足于全方位的物理感知，机器人才能从单纯的 "空间视觉识别" 迈向对物理规律的深度理解，厘清动作与结果之间的因果关系。

基于这一需求，TigerX 提出物理交互智能 PII，以多维感知为基石，强调从真实世界的物理交互与多维感知反馈中学习，将对环境、物体与任务的深度感知转化为精准的行动能力。公司希望通过高频的感知反馈与持续的技能学习，显著提升机器人面对不同物体、复杂任务及动态变化环境时的适应能力与精细操控水平。

围绕 TigerMind 多维感官认知世界模型推进核心技术研发

TigerMind 是 TigerX 正在构建的多维感官认知世界模型，面向环境状态理解、动作结果预测与任务行动决策等问题展开研发。在现实物理作业场景中，单一视觉感知极易受到遮挡、光照变幻或暗光极端环境的限制，因此深度融合视觉、力觉、触觉等多维高频感知数据，是实现机器人打破盲区、实现高精度物理交互与高鲁棒性控制的必然选择。在这一体系下，公司重点推进以下能力：

「多维融合感知与统一物理表征」立足视觉、力觉、触觉等多维高频感知数据，打破单一模态的感知盲区局限，对真实物理环境、物体属性及接触状态进行统一时空建模，构建高精度的物理世界基底与动态表征。

「因果推理与概念驱动的技能学习」深入理解物理规律与动作交互的因果关系，精准预测物理多维度状态的演化趋势，为高难度决策提供前瞻依据；同时从交互经验中抽象提炼可迁移的操作概念与技能基元，赋予机器人跨任务、跨场景、跨本体的泛化复用能力。

「多频协同与精细物理操控」推进高层认知决策与底层高频控制的毫秒级协同（大小脑协同），使机器人能够结合实时力触觉反馈动态微调执行动作，大幅提升复杂动态环境下操作的稳定性、连续性与精细程度。

上述研发共同服务于从环境认知、任务理解、动作生成到反馈学习的闭环，推动模型能力与机器人在真实场景中的执行能力相互迭代。

通过产业验证技术与场景适配

目前，磐虎智能 TigerX 已与城市公共事业、工业基础设施、智能家居康养等领域的头部产业伙伴开展场景共创，围绕具体任务探索技术适配与应用路径。

在城市地下空间及特种工业设施等复杂环境中，场景需求包括进入人员难以长期抵达的区域，开展自主巡检、异常识别、数据采集与风险预警。这类极限环境极具挑战，必须依托多模态感知融合（如光电、触觉、力控 、听觉等）才能有效弥补单一视觉视线受阻等缺陷，全方位评估并保障机器人感知、决策和执行的协同能力。

在家庭及康养场景中，机器人需要面对形态各异的物体、复杂的操作流程和持续变化的人机环境，处理从感知、操作到多任务协同的连续任务。这类场景为操作技能学习与动态环境适应提供了具体的验证需求。

TigerX 将以真实任务为起点，通过场景共创积累交互经验，反馈至模型研发和系统优化，并在验证基础上逐步探索规模化部署。

创始团队覆盖科研与产业化

磐虎智能 TigerX 由浙江大学控制科学与工程学院教授侯迪波创立，侯迪波教授是浙江大学智能感知与检测研究所所长、石虎山机器人基地负责人，长期深耕智能感知与具身智能机器人领域，主持国家自然科学基金、国家重大科技专项及浙江省重点研发计划等 30 余项科研项目，是兼具 "学术科研 - 工程落地 - 产业生态" 的具身智能机器人领域权威专家与产学研融合领军人物。

联合创始人林锋是复旦大学机器学习方向博士，曾任阿里巴巴集团钉钉副总裁、蚂蚁集团创新实验室负责人，在 AI 产品 0 到 1 及规模化商业落地方面拥有丰富的产业化经验。

核心研发团队汇聚了来自浙大、清华、上海交大及加州大学伯克利分校（UC Berkeley）等国内外顶级学府的尖端人才，兼具阿里、华为、海康等行业巨头的研发与商业落地经验，具备覆盖前沿科研、AI 产业化与物理智能系统集成的全栈能力。

侯迪波教授主导创立 ZEAL Lab，围绕多模态物理交互策略，不断突破物理智能边界，团队在 CVPR、ICML、ICRA、RSS、NeurIPS 等物理智能领域国际顶级会议与期刊发表论文 300 余篇，尤其是在视觉、力觉、触觉融合领域，在国际上率先提出了 ForceVLA 系列、VLA-touch 等。

融资后持续投入研发与产业联合验证

本轮融资完成后，磐虎智能 TigerX 将继续加大认知世界模型、端侧智能等方向的研发投入，推进产业级具身智能系统建设。同时，公司将与更多产业伙伴开展真实场景的联合验证，通过任务反馈持续优化模型与系统，为后续产品化和规模化应用积累技术与工程经验。

（来源：磐虎智能）