旗下矩阵

  • 投资界
  • 天天IPO
  • 解码LP
  • 并购
  • 前哨
  • 投资界AI

首发|今年最豪华产业轮诞生:江行智能融资数亿元

物理AI模型公司江行智能完成数亿元B++轮融资,产业方集体下场。其团队年轻,从工业场景出发,构建物理AI引擎,已实现技术到产品闭环,C轮融资也接近交割。
·投资界吴琼

AI投资人解读

· 江行智能完成数亿元B++轮融资,由朝希资本领投,多家产业机构参与。团队由清华系90后博士带队,打造物理AI引擎,已服务多个工业场景,过去三年复合增长率近70%,2025年实现盈利。
· 物理AI规模化落地面临数据难题;行业竞争加剧可能影响市场份额。
总结:江行智能凭借技术与市场优势具备投资价值,但需关注数据和竞争风险。其发展顺应物理AI趋势,有望成为行业领导者,建议持续跟踪其技术创新与市场拓展能力。内容由AI生成,仅供参考

难得看到如此豪华的产业面孔——

投资界获悉,物理AI模型公司江行智能宣布已完成数亿元B++轮融资,由朝希资本领投,宁德系产业投资机构晨道资本、晶科能源、山东能源集团兖矿资本、厦门建发新兴投资共同参与,老股东卓源亚洲持续加注。

以往创投圈多为财投主导,但这一次,产业方集体下场。

大家共同押注了一支清华系团队——创始人刘江川院士1999年毕业于清华大学计算机系;董事长、CEO庞海天,清华本科,后又获得清华计算机系博士学位。早在2018年,师徒联手创业,江行智能应运而生。

一晃八年过去,江行智能亲历了AI走入物理世界的趋势变迁,找上门的投资人愈发拥挤起来。

90后博士带队

打造物理AI世界“大脑”

江行智能的故事,始于庞海天博士——出生于1993年,他本科毕业于清华大学自动化系,仅25周岁又获得清华大学计算机系博士学位:兼具硬件基础与软件能力,如此复合背景也为日后的物理AI创业埋下伏笔。

时间回到2018年,庞海天在读博期间参与了一个前往加拿大访问交流的项目,刘江川院士正是他当时的导师。外界可能对刘江川这位行事低调的教授稍感陌生:1999年毕业于清华计算机系,后获得香港科技大学博士学位,并相继当选加拿大工程院院士、加拿大皇家科学院院士,系多媒体网络和边缘计算方向国际知名的专家。

正是这段生涯,让师生二人产生了将科研成果产业化的念头。“当时我们看到:工业场景中拥有海量数据,但价值却远远没有被发挥出来。而边缘计算的蓬勃发展,让一切都有了可能”,庞海天向投资界回忆。随后,两人一拍即合,并联合实验室同窗,成立江行智能。

团队年轻,却一开始就选择扎进工业场景。“那时我们带着研发的同事到变电站的现场,一待就是几个月。”庞海天记忆犹新,由于工业现场高精度、高强度、强抗干扰、连续运行的要求,任何一个细微因素变化,都有可能带来严重后果。如此,形成了江行团队“从现场长出来”的基因。

可以说,正是在零下20度变电站设备操作、高危煤矿巷道巡检等具体场景中,公司团队走近客户的真实需求,客户也得以真正看到AI技术带来的安全和效率提升。一个里程碑是2022年,公司产品通过中国电科院检测,自此订单开始纷至沓来。

期间,AI以超乎想象的速度演进。正如大家普遍感受到,AI开始从数字世界迈向物理世界。

这一幕,庞海天早已看在眼里,“边缘计算相当于让AI在数字世界里长了大脑和眼睛;进入物理AI时代,又相当于长出手和脚”。背后意义在于,当AI的能力逐步补全,才能真正理解物理世界,交互时代来临。

对应到江行智能身上,则是团队基于过往产业积累,以及边缘计算时代的多源数据融合、工业控制能力,构建起一套物理AI引擎:多模态空间智能大模型、具身智能操作模型、一脑多体。

具体来看,这是一套从感知到执行的完整物理AI体系——首先是多模态空间智能大模型,江行智能已经实现从任意多模态空间信息输入,到三维空间模型的一站式输出。在具身智能操作模型环节,则赋予AI在物理世界的“灵活手脚”。最后是一脑多体——以AI Agent Fleet为核心载体,做到“一脑统管多类设备,协同完成规模化作业”。

“最终目标就是把商业闭环打通。”至今,江行智能已完成从边缘计算解决方案提供商到全球物理AI技术领导者的升级。从边缘计算走向物理AI,这对江行智能而言并非突变,而是水到渠成的技术延伸——当数据被采集、被理解,下一步必然走向执行。

红杉多轮投

产业轮出炉:宁德系也来了

投资人真金白银的押注,最具风向标意味。

追溯起来,江行智能很早就进入投资人视野。2018年,彼时公司刚成立不久,就获得了红杉中国天使轮数千万元投资,“当时我们刚回国,短短几天时间,就收到多家机构投资意向。”清华团队配置,让江行智能一成立便受到关注。“投资人敲定得很快”,庞海天回忆。

值得一提的是,此后红杉成为江行智能重要股东,并一路跟投。2019年,江行智能完成3000万元A轮融资,由松禾资本领投,红杉中国、BV百度风投跟投;2020年又完成近亿元A+轮融资,由保利资本领投,联想创投、临港科创投、水木资本跟投,老股东红杉中国继续加码。

彼时,江行智能成立短短两年时间,就已实现了技术研发到产品落地的完整闭环,完成多个物联网软硬件产品与解决方案的落地并实现批量化规模复制,拿下国家电网、南方电网、大唐集团、华电集团、京能集团、中国石油、北控水务等行业龙头企业订单。

这些年,江行智能基本保持着一年一轮的融资速度:2021年,完成数千万元人民币A++轮融资,由中关村发展启航基金领投,复奇资本、卓源亚洲跟投,老股东红杉中国、保利资本继续加码。算下来,红杉中国已连投江行智能四轮,认可意义不言而喻。

转至2022年,虽然一级市场寒意瑟瑟,但江行智能依旧顺利完成1.5亿元B轮融资,由朗玛峰创投、联想创投、卓源亚洲、光跃资本等机构联合投资。2024年B+轮融资出炉,朗玛峰创投、卓源亚洲、松禾资本、联想创投、百度风投等联合战略投资。

交流下来,多位投资人聊起投资江行智能几乎都提到一个关键点——产品闭环和落地。投资界拿到一组数据:过去八年,江行智能已经服务400+变电站、600+新能源场站,数十家煤矿、油田、钢铁厂、化工厂、污水厂,以及数百公里天然气管网,过去三年复合增长率近70%。2025年,公司年订单达到5亿量级并实现盈利。

最新一幕,江行智能已完成B++轮融资,此番资方产业色彩浓厚——朝希资本是一家深耕能源与科技领域的产业投资机构,其产业生态中紧密联合数十家包括隆基、阿特斯、晶澳、正泰等在内的龙头企业和上市公司;晨道资本是宁德系产业投资机构,主要围绕宁德时代产业链的中下游应用、新兴场景孵化等展开投资;

晶科能源,全球知名的太阳能科技企业;兖矿能源是山东能源集团的上市平台,为中国唯一拥有全球六家上市平台的特大型能源企业;建发新兴投资,则是厦门物流国企建发集团旗下专业的权益类资产管理机构;而作为江行智能的长期伙伴,卓源亚洲至今已支持一批清华系人工智能及集成电路企业成长。

据了解,这当中有一个细节:投资方团队专门跑了好几个省份,实地勘查了风电场、变电站等场景,直观感受到江行智能的现场效果。

聊起这笔投资,朝希资本合伙人汪彬坦言,江行智能引领真正“活在”工业场景的物理AI,让工业机器人从“大白”进化为“师傅”。这是朝希资本基于能源场景出发,布局工业智能化已经跑通商业闭环的机会,也是工业机器人规模化落地的窗口期正在打开。期待江行成为各行各业智能化升级的底层基础设施。

晶科能源控股投资总经理杜威也分享,江行团队在边缘AI与物理智能领域的前瞻性技术路径与卓越执行力——其领先的边云协同架构与“AI大脑+机器人”融合方案,已在电力/新能源巡检等真实工业场景中验证了规模化落地能力,展现出深厚的行业know-how与强大的产品化潜力。

在兖矿资本董事长、总经理宋聪看来,“面对AI与实体产业深度结合的时代机遇,江行智能构筑了坚实的技术底座,并在电力能源领域展现出卓越的规模化落地能力。”

厦门建发新兴投资则补充,“江行智能的出现让我们看到AI在工业落地的飞速进步,目前江行在能源领域的优秀实践,也期待其在矿山、化工、轨交等更多领域给我们带来惊喜。”这再次验证一个朴素道理:每一波技术浪潮,最后还是要落到真实的价值和企业收获的真金白银中去。

作为长期见证江行成长的投资人,卓源亚洲创始合伙人、董事长林海卓颇为感慨,“如同珍妮纺织机之于第一次工业革命,我们高度认可江行智能的‘通用物理AI底座’将会助力中国在第四次工业革命成为全球的领导者。”

一个产业协同效应正在显现。目前江行智能正探索与宁德时代、晶科能源、兖矿能源产品与业务合作,探索在出海领域的智能巡检、运维操作方面的合作机会。由此,更多投资人正在赶来,据悉江行智能C轮融资也已接近交割。

从工业场景出发

开启物理AI时代

犹记得2025年7月,英伟达掌门人黄仁勋首次明确提出,人工智能的下个浪潮是“物理AI”。而在最新CES 2026展会上,他再度宣告,物理AI的“ChatGPT时刻”即将到来。黄仁勋把物理AI从机器人/汽车延伸到工业设计和制造,视为物理AI与世界最大实体产业的交汇点。

这与江行智能的多年实践不谋而合。在庞海天看来,物理AI的规模化落地是2026年的关注焦点。“我们认为,无论是表演还是面向科研机构的场景,都很难真正形成规模化,而工业恰恰是最能形成批量订单的场景。”

要知道,工业赛道是典型“需求先行”的场景方向。能源、电力等工业场景对机器人替代的需求长期存在且刚性,厂商们不只需要机器人有“眼睛”,还需要它们拥有更高自主性,在极少人工干预下完成缺陷监测、流程调整和安全保障,而这恰恰指向了物理AI的核心能力。

于是我们看到,这几年不少创业公司从拿着机器人找场景,到开始扎根工业。这也造就了江行智能独特的壁垒——从一开始,团队就是从产业、从场景出发。

然而,尽管场景路线逐渐清晰,但物理AI要真正实现规模化落地仍有一段路。庞海天坦言,当前最重要也最难突破的是基于真实物理场景的数据难题。不同于大语言模型可以从互联网长久积累的语言数据中提取规则,物理世界的经验不存在于任何过往数据库中,只能通过与真实世界的交互来生成。因此,谁能直接接触到第一线现场、掌握更多物理世界的数据,成为这场竞速赛的关键。

将视野拉回江行智能,目前公司已经构建业内领先的“真实场景数据+真机操作数据+世界模型仿真数据”三维融合数据底座:真实场景数据筑牢行业适配性,真机操作数据支撑Sim-to-Real迁移,仿真数据缩短模型学习周期。

于江行智能而言,真实场景数据和真机操作数据构成了其数据获取的基本盘。这两类数据来自真正运行场景,具备更高的物理真实性与多模态细节还原,但很难获取,量小且珍贵。而江行的商业化落地,让这些数据变得唾手可得——其服务的数千个工业项目,覆盖电力、能源等核心赛道,积累了每日10万小时的实时生产数据。

更重要的在于,不同场景往往存在类型各异的物理数据,从而在一定程度上导致Scaling Law碰壁。而江行智能同时覆盖三类物理AI数据能力,让数据获取更快速、低成本、高质量。最终,一个“数据采集-模型训练-迭代下发-数据再生”的数据飞轮形成,越落地越智能、越扩张越高效

见证物理AI浪潮,人人都期待着通用机器人走进千家万户。庞海天却有着不同的思考:“虽然通用人工智能是个热门的话题,但是在不同场景中,我们发现对机器人的要求是极度分化的”。他认为,机器人领域很难实现通用也没必要通用,而是术业有专攻。

这体现到江行智能身上,便是先在短期巩固电力能源领域领先地位,持续优化迭代飞轮,让技术适配更多细分场景,为后续扩张筑牢根基;未来3-5年内,再快速拓展至矿山、化工、轨交等高价值赛道,打造物理世界的“工业大脑”。

AI时代,浪潮更迭。想起硅谷顶级风投a16z此前一个判断——2026年的机会窗口在于:谁先建起AI原生的工业基础设施、谁先把物理世界的数据纳入训练闭环,谁就定义下一个工业时代。

这趟征途才刚刚开始。

本文来源投资界,作者:吴琼,原文:https://news.pedaily.cn/202603/562001.shtml

【本文为投资界原创,网页转载须在文首注明来源投资界(微信公众号ID:PEdaily2012)及作者名字。微信转载,须在微信原文评论区联系授权。违规转载必究责。】