清研精准完成两轮数亿元融资
清研精准 7 月 13 日宣布，已在 2026 年 6 月内迅速完成两轮数亿元融资，至此 B 轮系列融资正式落定。
其中，数亿元 B2 轮由星源资本领投，一汽富晟跟投；随后的 B3 轮由北汽产投领投，裕隆集团跟投。此轮融资中还新增了国机产业基金。
车企与产业资本集中入场
清研精准称，本轮融资引入了较多产业资源，其中包括央企基金国机产业基金。整个 B 轮汇集了 6 家车企相关资本，分别是北汽产投、星源资本、一汽富晟、长城资本、陕汽资本、裕隆集团。
报道提到，车企密集注资，显示清研精准的物理 AI 工程化底座和测试验证体系已嵌入国内主流车企核心供应链。
就在 2026 年 6 月，工信部和国资委联合启动“人形机器人与具身智能实景实训专项行动”，要求具身智能进入真实工厂工位，开启“作业模式”。该专项行动提出，到 2026 年底，人形机器人等重点产品要在一批代表性场景中率先完成应用验证和常态部署，形成百个以上高价值应用场景，并带动形成万台级规模落地能力。
团队来自清华、斯坦福与机器人产业一线
清研精准创始人兼 CEO 董汉为清华大学博士，师从中国工程院院士李克强教授，并于 2018 年 6 月在清华大学孵化下正式创立清研精准。
公司表示，成立 8 年来，其 AI 检测、仿真及测试验证产品已进入国内几乎所有整车厂和动力电池企业核心供应链，累计出货超万台，业务落地 30 多个国家，产业客户覆盖新能源整车、动力电池、储能、核心零部件、矿山、电力等赛道。
具身智能板块方面，精准视界 CEO 曹绮桐拥有斯坦福大学工程学术背景，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发表于《Nature》子刊。公司称，其主要统筹技术迁移与迭代路线以及商业场景落地。
精准视界 CTO、清研精准具身智能总工程师赵然，曾在千寻智能、智平方科技两家具身企业担任具身 Infra 负责人。赵然也是丁汉院士团队成员，深耕机器人领域十余年，曾带队从 0 到 1 搭建遥操作、数据采集、底层数据闭环与仿真平台。
从新能源检测延展至工业物理 AI 底座
清研精准称，公司已从新能源汽车检测企业升级为物理 AI 工程化底座，目标是在工业领域承接具身智能落地。
按照披露信息，公司多年积累的工业现场已覆盖不同工业领域，部署了 2000 多个工业感知节点，场景从新能源动力电池 PACK 检测到整车总装，从地面工厂延伸至井下矿山，用于真实作业工位的数据采集与训练。
公司表示，其并不制造机器人本体，而是为机器人在工业现场作业提供训练、验证和能力支撑。
TsingLoop 管线与机器人在环测试体系
清研精准自主研发了 TsingLoop 多模态数据工程管线，用于将分散在多系统的原始信号，通过统一的时间、空间和语义对齐，转化为标准化、可复用的数据资产包。公司称，历史数据也可以与新增数据自动融合并持续迭代。
基于这套管线，清研精准正在构建面向工业场景的 Robot-in-the-Loop 机器人在环测试体系。报道将其描述为“采集—仿真—验证—评测—迭代”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、工艺参数、设备状态和执行结果等多模态数据；随后基于真实数据重建数字孪生场景，在仿真环境中回放历史工况、复现异常样本，并测试不同动作策略。
在此基础上，系统还会引入机器人在环测试，使真实机器人本体、控制器、末端执行器、传感器与仿真场景形成闭环联动，以便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，评测模块会持续输出标准化评测报告，指标包括任务成功率、节拍时间、异常率、碰撞风险、能耗和稳定运行时长。这些结果也会回流到 TsingLoop 数据管线，继续驱动模型和策略更新。
公司披露的目标
清研精准给出的愿景是“一套底座、一个大脑、百个垂类场景应用”，即以数据工程体系为底座、以工业认知世界模型为大脑，在电力、工程机械、新能源制造、矿山等工业任务中沉淀可复用的物理智能。