刚刚，康养机器人赛道又落下一笔亿元融资。

机器人大讲堂获悉，上海如身机器人科技有限公司已于4月底完成亿元Pre-A轮融资，由清松资本、润泽科技及平湖泽新共同投资。所融资金将用于扩大具身智能机器人在养老机构和家庭场景中的部署，并推进真实场景数据训练。

公开信息显示，成立于2023年的如身，已在三年内连续完成五轮融资，累计融资规模达数亿元，成为养老机器人产业化早期阶段少数获得资本持续加注的企业之一。

拆开本轮投资方名单看，资本的落点已经很清楚：医疗康养场景与AI算力服务两端同发力。

清松资本的分量，不只在“知名医疗基金”这一标签。其长期投资创新医疗器械、医疗服务及AI医疗，熟悉技术产品如何穿过场景验证、机构准入、采购决策和长期服务周期。润泽科技则站在数据与算力一侧。作为A股上市的AIDC、IDC基础设施龙头，其核心能力集中在高功率液冷智算中心建设、跨区域算力节点布局和大规模基础设施运营。

对养老机器人而言，进入机构、嵌入护理流程只是第一关。机器人长期运行后产生的视觉、力觉、运动轨迹和人工接管数据，能否继续进入模型训练与产品迭代，同样决定了产品能走多远。

清松资本与润泽科技分别来自医疗健康和智算基础设施领域，与如身扩大场景部署、积累真实数据的下一阶段计划形成了呼应。

目前，如身机器人已经进入上海及京津冀部分养老、康养机构，累计获得超过1000小时真实运行数据。

01.

当机器人还在卷演示，如身先扎进养老场景

具身智能行业过去两年不缺热闹。

机器人跳舞、叠衣、搬箱子，机械臂自由度、负载和动作流畅度不断刷新。一段演示视频，往往决定一家公司能否率先获得关注。

如身很早便选择了另一条路线。它没有先做一台面向所有行业的通用机器人，再寻找落地场景。公司成立之初便聚焦养老，围绕载人移动、物品递送、辅助喂食、生活搬运和床旁照护，反向定义机器人本体与模型能力。

这个选择并不轻松。养老现场很难按照脚本运行，老人可能突然转身，家具和餐具的位置每天都在变化，身体状态与照护需求也存在明显差异。

机器人还要长期进入人的近距离空间。它既要具备搬运和辅助操作所需的力量，也要在接触老人时足够柔顺；既要完成一个动作，也要将移动、定位、抓取和照护连接成连续任务。

如身看中的，恰恰是这种复杂性。

高频、长期的人机交互会持续产生动作、力觉、任务失败和人工接管数据。这些数据很难通过公开数据集或标准仿真环境完整获得，却是具身模型理解物理世界的重要训练材料。

如身切入养老，也由此超出了一款养老单品的产品逻辑。养老现场被当作具身智能进入真实世界的长期训练场——机器人持续执行任务，运行数据推动模型更新，新的能力再回到机构与家庭接受验证。

当更多企业开始寻找垂直场景时，如身已经先进入养老现场，积累运行时间、真实任务和产品经验。

02.

载人+照护，“齐家”瞄准老人的完整生活流程

承接这条路线的，是如身最新推出的“齐家”养老护理机器人。

如身向大讲堂介绍，这是全球首款载人与服务双模态具身养老护理机器人，可以在轮椅形态与服务机器人形态之间切换。

当前市场上的养老机器人，大多只解决一个环节。智能轮椅负责移动，康复机器人负责训练，配送机器人负责送药送餐，陪伴机器人提供交互。

现实中的照护流程，却不会在移动结束时停止——老人从床边移动到餐桌后，往往还需要递水、拿药、取餐和辅助喂食；回到床边，又可能产生物品拿取、姿态辅助和生活用品搬运等需求。

“齐家”用一套本体承载整段流程。其“一键双模”设计瞄准的正是长期分散在不同设备上的移动与照护需求。载人模式下，可收纳座椅展开，机器人承担辅助出行任务；切换至服务模式后，座椅收起，为机械臂操作留出空间，机器人可以继续完成取物、递送、搬运和辅助喂食等任务。

要让这段连续流程平稳落地，机器人首先要解决狭窄空间中的移动与近身操作。

硬件上，“齐家”采用全向移动底盘，支持原地转向和左右平移，减少在家庭和机构狭窄空间中的转弯半径；七自由度、20kg级柔顺力控机械臂，则负责抓取、递送、搬运和近身操作。七自由度带来更大的姿态调整空间，20kg级负载为搬运与辅助操作提供余量，柔顺力控则负责在接触人和物体时及时调整轨迹与力度。

本体能力之外，“齐家”还把照护流程拆成可复用的基础技能。

喂食、递送、搬运和姿态辅助等任务，被进一步拆解为定位、靠近、抓取、移动、放置、递交、避障和力控制等任务原子。这意味着，新任务可以通过基础技能组合完成，降低机器人进入不同机构和家庭后的适配成本。

真实接触产生的数据，同样被放进了产品设计。

如身自研的双边力反馈数据采集系统，可以同步记录机械臂的运动轨迹与接触力。据介绍，系统力反馈精度优于±1N，可为后续模型训练补充视觉之外的力觉信息。

由此可见，如身机器人不单单局限于“轮椅加机械臂”。它把移动、操作、力控和数据采集压进同一套产品体系，承接老人从辅助出行到生活照护的完整生活流程。

03.

QiCare OS：让现场运行数据进入模型迭代

养老机器人的竞争，很快会越过单次动作，落到长期稳定运行和持续迭代上。

基于机器人本体硬件、任务技能、力觉数据和安全控制能力的积累，如身进一步搭建了面向养老照护的自主模型架构QiCare OS。

其中，VLM视觉语言大脑负责理解环境和规划任务，Skill Policy技能小脑负责调用技能、生成连续动作，Safety Supervisor则对接触力和运动边界进行安全约束。

基于 Vision-Language-Action 框架的辅助喂食系统架构
 

这套分层架构体现了如身对养老机器人的判断：大模型负责理解现场，技能系统保证动作稳定，安全模块独立守住近身照护的底线。机器人在机构和家庭运行中产生的视觉、力觉、运动轨迹、失败及人工介入数据，会继续进入模型训练和评测，再用于更新任务策略。

这条技术路线背后，是一支兼具产业化经验与前沿研究背景的团队。

如身的创始人兼CEO师云雷博士毕业于德国汉堡大学信息学系，曾联合创立微创医疗机器人和欧洲具身智能公司Agile Robots SE，兼具手术机器人严格产业化锤炼与前沿具身智能研究背景。首席科学家由中国工程院外籍院士、德国国家工程院院士张建伟教授担任。

如身创始人师云雷与机器人合影
 

核心团队成员来自德国、美国等海外机器人与AI研究机构，以及清华大学、上海交通大学、牛津大学、慕尼黑工业大学等高校，整体形成“具身智能技术体系+医疗康养落地能力”的复合结构。公司从研发初期即锚定真实照护场景需求，规避了纯算法或纯硬件团队“重Demo、轻落地”的行业通病。

04.

1000小时之后，机器人开始真正留在现场

技术架构搭建完成，产品定义逐步清晰，接下来的问题是：机器人能不能在真实场景中持续留下来。

在具身养老行业，做出样机并不难，真正稀缺的是长期运行记录。截至目前，如身机器人已累计完成超过1000小时真实养老场景运行数据采集。

典型的落地场景首先发生在养老机构里。如身机器人已经进入上海及京津冀部分养老、康养机构，累计运行周期达到45天。机构场景用户集中、照护任务高频，是验证稳定性和打磨标准化方案的理想起点。

但机构只是第一步。上月，如身完成首台机器人家庭入户交付，并启动“千户计划”。

这一步的难度被行业普遍低估。相比机构，家庭环境更加分散和非标准化，户型各异，家具布局不固定，老人身体状态和生活习惯千差万别。产品还要同步处理上门安装、现场调试、用户教学和持续运维。在这里，考验的不再是单项技术指标，而是产品的跨环境适配能力和交付体系的成熟度。

由此看，如身的落地推进逻辑很清晰：先在任务密度更高的养老机构中打磨能力，再把经过长期验证的系统带进更复杂的家庭场景。

超1000小时机构运行、首台家庭入户、“千户计划”同步推进——这条链条的价值不在于某一环的参数领先，而在于它串联起了从技术验证到规模复制的完整通路。

05.

从机构试点到千户计划，进一步推进规模化部署

养老正在成为具身智能最具确定性的长期场景之一。截至2025年末，我国60岁及以上人口达到3.2338亿，占全国人口的23%；65岁及以上人口达到2.2365亿，占15.9%。而护理人力紧张、照护任务高频、机构与家庭需求并存，给了机器人持续运行和反复使用的现实基础。

如身已经提前卡住机构与家庭两个入口，并进一步扩大场景部署。

机构端，公司正在推进数十家养老与康养机构试点，围绕喂食、递送、搬运和姿态辅助等高频任务，打磨标准化照护方案。养老机构用户集中、任务稳定，适合持续提高机器人的运行深度，并验证产品能否嵌入现有护理流程。

家庭端，“千户计划”的启动将把机器人带入更多不同户型、生活习惯和身体状态的真实环境。随着入户数量增加，安装、培训、远程运维和家庭服务能力也将同步接受检验。

机构端负责打磨标准化方案，家庭端检验跨环境适配和服务能力。两类场景产生的任务、环境与交互数据，则继续扩大模型和技能的覆盖范围。

据如身透露，公司商业模式也正从一次性单一产品交付，延伸至“机器人+服务+数据”的长期运营。机器人负责进入场景，服务覆盖安装、培训、运维和能力更新，真实运行数据持续推动任务成功率、技能种类和用户体验提升。

从这一模式看，部署范围扩大将带来更多真实数据，数据回流推动模型和任务能力迭代，更新后的能力再进入更多机构和家庭——一个自我强化的飞轮正在形成。

具身养老的竞争，已从单点技术突破进入系统能力比拼。能否长期运行、能否嵌入照护流程、能否在机构与家庭中稳定复制，构成了下一阶段产业化的核心考题。如身用1000小时运行和“千户计划”的启动，先交出了一份答卷。