OpenAI投资人，投了一位广州博士
投资界AI消息，近日广州云蝶科技完成数亿元B+轮系列融资，参与方包括StellarS Capital、亚洲联合基建（00711.HK）、长浙投资、图灵量子等机构及个人。资金将用于提升具身智能技术并推动其在真实场景中的规模化应用。
在投资者名单中，StellarS Capital引起关注。外界可能对其不熟悉，这是一家2017年由Mao Zhang在纽约创立的投资机构，截至2026年7月，管理资产约150亿美元。
然而，其过往投资成果令人瞩目——字节跳动、OpenAI、Anthropic等全球知名AI企业背后均有StellarS Capital的身影。如今，他们选择投资一家中国的具身智能公司。
从OpenAI、Anthropic到广州
回顾2019年，田雪松与一群博士伙伴在广州创立云蝶科技。
当时，大模型和具身智能并非热门话题，应用场景也不明晰。云蝶科技从成立之初就选择了一条独特商业化路径：并非先开发通用机器人再寻找用途，而是从具体岗位切入，在酒店、物业、医疗康养和园区巡检等垂直场景中寻找可持续交付的任务。
这反过来决定了云蝶科技的技术路线。例如酒店送物任务，机器人需读取工单、调用电梯和门禁，并在到达房间后确认结果。医疗导诊、药房作业和园区巡检涉及更多系统，现场环境也时常变化。
对客户而言，核心关注点始终是机器人的稳定运行、人工接管频率以及任务完成成本。
基于此，云蝶科技提出具身环境智能EEI：在机器人能力有限时，将电梯、门禁、摄像头和业务系统纳入任务体系，由机器人、环境与人共同协作完成工作。
产品层面，RoboForge系统级具身大脑负责任务拆解、规划、技能调用和异常恢复，WING任务型本体则执行现场操作。
商业模式上，云蝶科技推行RaaS，即机器人即服务。机器人、场景部署和后续运维整合为持续服务，运行数据经授权和脱敏后反馈至研发环节，用于改进模型与技能。
据悉，过去几年云蝶科技服务了数千家政企客户，并实现持续盈利；长期积累的客户关系和交付团队为新业务提供了场景入口，形成了难以复制的正向循环。
国际资本押注背后
此次云蝶科技为何能吸引国际资本？
在StellarS Capital的投资方法中，他们更看重两个指标：斜率和曲率。简而言之，收入、估值和客户数量仅是公司某一时点的位置。斜率衡量这些指标变化的速度；曲率则观察增长是加速还是放缓。
这一投资准则体现在StellarS Capital过往项目中。例如，Anthropic在不到18个月内实现了47倍年化收入增长；OpenAI的增长速度同样惊人，它们都是全球顶尖AI公司，不仅规模壮大，还长期保持正向增长。
如果说斜率代表公司成长速度，曲率则体现更长久的生命力。对投资机构而言，两者同等重要。
具体到云蝶科技，斜率来自新增场景、任务量和具身业务收入；曲率最终体现在交付效率上。每完成一个项目，能否为下一个项目留下可复用的技能、接口和异常处理经验，决定了公司是在增加项目还是形成规模能力。
在Mao Zhang看来，云蝶科技属于后者。他表示，看中的是以环境增强技术路线为核心，依托系统级具身大脑构建“智能复利”增长路径，“现场任务持续产生成功、失败与接管数据，数据用于改善系统，提升后的能力再服务更多场景。随着这一循环持续运转，云蝶科技将这些积累沉淀为可复用的技能和系统能力。”
当AI进入物理世界
目前，具身智能正处于拐点。
一方面，监管和二级市场开始为收入真实性重新定价，讲故事的公司曲线衰减，交订单的公司曲线上升；另一方面，机器人从一次性交付转向持续运营，RaaS正在改写行业收入斜率。双重拐点叠加，行业资金和资源正快速向少数增长曲率为正的企业集中。
OpenAI和Anthropic的产品运行在数字世界，软件能以近乎零成本触达海量用户；具身智能则更慢、更重——机器人需经过制造、部署和运维，适应现场环境并对任务结果负责。资产更重、交付更慢、现金流压力更大，这是两者最本质的区别。
但无论哪类公司，都绕不开同一个核心命题：技术进步能否转化为持续收入。真正的比拼始终在于商业化能力。
大模型公司的复利来自模型能力、用户规模与算力投入；具身智能公司的复利则发生在现场——机器人完成任务后的结果、失败记录与人工接管数据，如果能反向改进系统，就会直接影响下次交付的速度与成本。这是具身智能区别于纯软件生意的价值来源，也是其更难被复制之处。
这也正是资本选择押注云蝶科技的原因。通过不断积累真实客户与数据，并将其用于迭代技术与产品，从而提升产品实力，进一步夯实并拓展客户范围。
接下来，云蝶科技有清晰路径规划：本轮融资后，计划继续提升机器人稳定性与部署效率，完善持续运营能力，并扩大RoboForge对不同任务与本体的适配。或许不久后，正向飞轮的潜力就将显现。
“希望从一个个真实岗位出发，让机器人在实际业务中稳定运行，用持续交付的结果检验具身智能的价值”，正如云蝶科技创始人田雪松所说，当AI从数字空间走向物理世界，真正的比拼才刚刚开始。
本文来自微信公众号“投资界AI”，作者：吴琼，36氪经授权发布。如需获取更多资讯，可访问开元网页版入口。