日前，睿尔曼智能宣布完成近5亿元融资。本轮融资由多家知名上市公司产业方联合战略投资，将重点投入产品研发迭代、推动AUTRON奥创产线超级工厂建设，并深化全球 “硬件+数据+远程作业网络” 的生态布局。
作为国内较早专注于具身智能基础设施建设的企业，睿尔曼智能致力于成为面向具身智能时代的系统级基础设施平台，以“可靠硬件+真机数据+远程作业网络”，让机器人真正用起来。
聚焦这一目标，本轮融资的完成，不仅意味着睿尔曼智能战略飞轮获得了产业链的实质性认可，也为其从核心部件到超级工厂、从真机数据到全球网络的全链路布局，补充了新的“弹药”。
机器人落地，硬件必须可靠
睿尔曼智能的故事，可以从一组数据说起。
2025年，睿尔曼智能自主研发的一体化关节模组年产能突破10万台；机械臂通过CR L3认证，平均无故障运行时间达到50000小时。
50000小时意味着什么？如果按照每天工作8小时计算，相当于连续运行超过17年不出故障。对于需要进入家庭、工厂、商业场景的机器人而言，这可能是比算法能力更先决的条件——再聪明的“大脑”，如果“身体”不可靠，也无法真正落地。
这背后是睿尔曼八年时间的积累。
自2018年成立以来，睿尔曼始终围绕能灵巧运动的机械臂和精准耐久的关节展开技术创新。因为在其看来，机器人走入生活的核心前提，是硬件必须足够可靠。
聚焦这一目标，睿尔曼在设计机械臂过程中，选择对标成年男性胳膊的长短、粗细、灵活度及负载能力，力求在外观与性能上更好地实现与人、工作、生活环境的友好共融。
要知道，在具身智能行业，当前很多公司都选择外购关节模组、进行整机集成。睿尔曼的选择是从底层核心部件做起，实现全栈自研。
这条路或许更重、更慢，但一旦跑通，意味着对产品可靠性的完全掌控。
硬件之外，数据才是护城河
如果说可靠硬件是第一层地基，那么数据就是第二层。
在具身智能领域，数据的重要性已经成为行业共识。但数据的采集方式，各家路径不同。有的用仿真合成，有的用遥操采集，有的用互联网视频学习。
睿尔曼的解法是:GLN远程作业网络。
这套系统的逻辑是，通过沉浸式远程操作界面，让操作者可以实时、精准地指挥机器人执行真实场景中的任务——从日常的叠毛巾、搬箱子，到需要专业经验的管廊巡检、电力管控。
每一次远程操作，既是一次任务执行，也是一次真机数据采集。
今年初的CES展上，睿尔曼便实现了从北京到拉斯维加斯的跨洋作业。大年初一北京台春晚中，其机器人参与包饺子作业时，也并同步积累了真实场景数据。
这些场景的价值在于:数据不是在实验室里“演”出来的，而是在真实任务中“干”出来的。
而这些能力的实现，主要得益于睿尔曼在真实场景下高质量数据的厚积薄发。在北京人形机器人数据训练中心，睿尔曼通过108套具身本体和十大真实应用场景，已经积累了覆盖千余项任务、千万级轨迹片段的真机数据。
在此基础上，近期该公司宣布开源全球首个高质量、模态数量最多的真机数据集。
这一动作的意图可能不止于“做公益”。在行业早期，通过开源建立数据标准、吸引更多开发者基于自己的硬件和数据进行算法迭代，某种程度上也是在构建生态壁垒。
从10万到100万，持续突破产能瓶颈
第三层地基，则是规模化量产能力。
自2024年睿尔曼迈出全球化战略第一步，目前该公司业务已覆盖亚洲、欧洲、北美及南美多个地区，在全球范围内服务超过8000家企业用户，涵盖工业自动化、科研教育、商业服务等领域。
8000家客户这个数字，在具身智能创业公司中并不常见。如果进一步拆解，可能意味着几件事:产品已经形成标准化交付能力，客群从“尝鲜者”扩展到“实用者”，场景覆盖从单一走向多元。
为更好地突破行业量产瓶颈，保障规模化交付，2026年，睿尔曼计划以AUTRON奥创产线超级工厂承载柔性、共线与规模化制造能力，目标是实现百万级关节模组的年产能。
从10万台到百万台，如果这一目标能够实现，意味着睿尔曼在供应链端的议价能力、交付能力和成本控制能力将进入新的量级。
尤其对于具身智能行业而言，产能可能正在成为新的瓶颈。当越来越多的机器人公司从研发走向量产，核心零部件的供应能力将直接决定谁能交付、谁只能“演示”。
睿尔曼选择在这个节点加码超级工厂建设，或许正是看到了这一趋势。
值得一提的是，基于对底层核心部件的全栈自研与规模化交付能力，2025年睿尔曼的经营性现金流已经进入良性循环。
要知道，在具身智能赛道，目前多数创业公司还在“烧钱”的阶段，上述信号的出现，意味着睿尔曼的商业模式已经具备某种程度的自我“造血”能力。在此背景下，本轮融资睿尔曼同时引入多家知名上市公司产业资本，可谓进一步印证了其技术路线和产品定义已得到产业链的验证。
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