据 ai987.cn 于 2026 年 9 月 16 日收到的消息 ‣ 近期全球初创企业融资呈现明显趋势：资金从单纯的大模型竞赛转向能够触达现实世界的系统构建。根据 TechStartups.com 9 月 11 日报道，在过去 16 小时内披露的 10 家融资企业中，有 6 家直接涉及人工智能或机器人领域，8 家总部位于亚洲，披露融资总额包含超 5 亿元人民币、160 亿韩元、12.7 亿日元及 2450 万美元美元计价融资。
报道指出，当前资本不再追逐聊天机器人或前沿模型，而是押注于让 AI 在容错率极低的真实环境中感知、记忆、决策、沟通与执行的技术。这种“从模型到系统”的转移，标志着智能获取变得容易，但能让智能产生经济价值的环境控制权却日益稀缺。
深圳具身智能公司 Kinetix AI（超维动力）在天使+轮融资中筹集超 5 亿元人民币（约 7450 万美元），投资方包括 Vertex Ventures、方广资本、万石资本等。该公司成立于 2025 年 7 月，致力于打通人形机器人本体、灵巧手、具身大模型、第一人称训练数据及基础设施的全栈闭环。投资人看重其在真实机器人数据获取上的壁垒，但也关注其能否在资本需求激增前实现规模化落地。
韩国 AIDIN Robotics 完成 160 亿韩元战略融资，现代机器人与三星风投领投。该公司源自成均馆大学机械工程实验室，专注于力触觉传感器与机器人控制系统。现代机器人计划将其技术整合至五指灵巧手及重工业人形机器人，并率先在造船打磨、去毛刺等场景落地。这体现了“卖铲子”策略在具身智能供应链中的价值：无论谁赢得整机竞赛，核心触觉感知部件均刚需。
印度高蛋白乳制品品牌 Provilac 获 Panthera Growth Partners 1400 万美元首轮机构融资。该公司通过垂直整合牧场、加工、冷链及直达 5 万家庭的日配网络建立护城河，模式虽重但已验证复购需求，显示投资人愿为已跑通供应链的消费健康赛道买单。
日本 nocall.ai 完成约 8 亿日元 A 轮融资，累计融资超 10 亿日元，JAFCO 与 Archetype Ventures 领投。其生成式 AI 电话代理已在汽车、金融、招聘等场景落地，客户数据显示预约取消率从 15% 降至 5.7%，催收承诺率提升 3-4 倍。其防御性在于拥有电话集成、工作流逻辑与结果数据，而非单纯语音模型。
美国纳什维尔初创 Enigmata 以 650 万美元种子轮出隐，Blockchange Ventures 领投。其 Cipher 密码系统允许 AI 在数据全程加密状态下训练、检索与分析，直击金融、医疗等行业不敢上云敏感数据的痛点。技术性能宣称尚待第三方验证，但隐私计算作为 AI 基础设施层的想象空间巨大。
北京悦典科技完成数千万元 Pre-A 轮融资，英方资本、水木创投投资。其产品源自明略知识图谱业务，主打将企业私有数据、知识与 Agent 融合，助力从找信息到决策执行的闭环。公司宣称近百家付费客户、连续三年复合增速超 300% 且已盈利，虽未经审计，但“懂业务流程的企业级 AI”路径极具防御性。
德国慕尼黑 Furo 获 400 万美元种子轮融资，TQ Ventures 领投。其软件优化工业储能电池充放电策略以降低电费，已签约德国铁路等客户。模式轻资产：不造电池，只做物理资产与电力市场间的优化层，创始团队从硅谷回流德国贴近工业客户。
日本滨松 Blue Farm 完成 3.5 亿日元 A 轮，累计 4.6 亿日元。其“MatchaaS”模式按需锁定茶园产能，协调种植加工全链路，实为农业供应链基建而非纯 SaaS。若抹茶需求持续超供给弹性，产能网络将形成护城河，但也承担天气、劳动力等农业风险。
东京 9lione（克里奥涅）获 1.2 亿日元 A 轮，横滨资本领投，累计 4.4 亿日元含债务融资。平台解决医疗机构间药品闲置与短缺并存的错配，通过合规追溯网络重新分配库存。监管门槛虽拖慢扩张，但一旦建立机构信任即具高转换成本。
东京 EdTechX 获 PKSHA Algorithm Fund 天使轮融资（金额未披露）。其“X Junior”少儿英语业务融合 AI 个性化教学、家庭平板与实体教室，人类教师负责激励与社交陪伴。实体教室既是服务场景也是产品迭代飞轮，挑战在于复制到非直营网点时学习效果能否保持。
报道总结五大趋势：一、具身智能资金同时流向全栈厂商与核心零部件商，资本结构迥异；二、AI 投资聚焦“控制权与上下文”，如加密计算、私有化部署、工作流嵌入、物理教学环境；三、战略投资人出现在商业化落地关键节点，现代提供造船厂场景、PKSHA 赋能 AI 能力、区域产业资本助力供应链建设；四、物理网络（乳品冷链、茶园产能、医药分销、工业储能）虽拖慢扩张但构筛更高壁垒；五、亚洲占比高受统计时间窗口影响（美东时间上午 6:15 截稿），且本轮融资以早期为主，反映投资人对新瓶颈形成位置的判断。
核心共识不再是智能本身，而是让智能在实体经济中可用的系统：触达世界的传感器、可信赖的数据、绑定可衡量结果的工作流、以及纯软件无法复制的物理网络。
综合自TechStartups.com报道