生命最初诞生于海洋，如今，人工智能的应用领域正从陆地向深海拓展。在深海环境中，人类面临的往往是那些难以直接从事、执行效果有限或经济成本过高的作业任务。人工智能技术的引入，正在为这些任务催生一场深刻的效率革新。

通用具身智能所追求的规模化商业落地，也将在深蓝水域这一特殊场景当中率先寻得切实可行的实现路径。

作者 | 方文三

图片来源 | 网络

十亿级A轮融资的背后，资本所押注的是水下作业领域所具备的确定性。

具身智能的技术应用领域，正在从陆地向海洋延伸。近期，世航智能通过完成超过10亿元的A轮融资，成功实现了在海洋机器人赛道上的重大资本布局，这一金额刷新了全球该领域的单轮融资规模纪录。

新一轮融资的参与方涵盖了上河动量基金、Vertex Growth、中信集团旗下农业产业基金、誉尊资本以及大洋电机等新进投资者，原有的股东金沙江创投、祥峰中国、华映资本和长石资本也参与了本轮融资。

这类确定性，来自三层需求叠加。

① 存量运维方面：全球范围内的商船、港口以及海洋工程设施规模庞大，其中船体清洗、巡检、维护以及安保等作业需求长期存在。

国际海事组织在相关规范中明确指出，船体表面所形成的生物污损会显著增加船舶在航行过程中所遭遇的水体阻力，这一效应直接导致船舶燃油消耗量的上升，并随之加剧了空气污染物以及温室气体的排放。因此，开展有效的生物污损管理，对于提升船舶整体能效具有至关重要的意义。

② 在增量建设方面：海上风电、海上光伏、海洋牧场以及深海勘探等新兴领域，正在持续推动海洋工程边界在不断扩展。

根据自然资源部所发布的数据，2025年我国海洋生产总值达到110180亿元，相较于前一年实现了5.5%的增长，在国内生产总值中所占比重为7.9%。

其中海洋工程装备制造业增加值相较于去年同期实现了10.2%的增长，海上风电领域所新增的并网容量则取得了超过60%的同比增长。

海洋经济的规模持续扩大，水下巡检、施工、运维以及应急等领域所产生的刚性需求也在随之增强。

③ 数据空白：根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）所公开的资料，截至2026年4月，全球海底仅有28.7%的部分借助了现代高分辨率技术来完成测绘工作，而深海海底所被人类有效探明的比例则不足0.001%。

这意味着，海洋作为一个空间尚未被充分实现数字化，它依然是地球上最大的未被充分感知的领域。

谁能在海洋中持续开展作业，谁就有机会积累那些别人所无法获取的数据。

将这三个层面的需求结合起来，便能够解释为什么资本市场愿意为海洋机器人企业赋予更高的估值：这是因为其不仅具备了在技术层面所具有的高度稀缺性（体现在那些难以被轻易复制或替代的核心研发能力上），而且已经拥有可以直接产生现金流的、明确的商业化应用场景，并且具备了在长期运营中积累起难以被跨越的数据资产的可能性。

「沧穹」大模型的价值，在于成功将AI技术融入动作执行链条之中。

世航智能所发布的「沧穹 CEORION」，其核心差异体现在它专注于海洋作业机器人领域，将模型能力深度融入到巡检、检测、清洗、抓取、切割、焊接、勘探、搜救、应急等多个真实动作场景之中。

过去，许多海洋智能化系统主要解决海况、航线和目标的观测，以及路径、风险和能耗的计算；而沧穹则要解决「看懂之后怎么动」这一问题，实现了从海洋信息智能向海洋具身智能的演进。

沧穹CEORION运用了统一的端到端架构，将环境感知、任务理解以及动作生成功能集成到同一个模型之中，结合真实作业数据与仿真数据进行训练，并基于百万小时级商业作业数据构建了海洋世界模型。

它运用了统一的端到端架构，将环境感知、任务理解以及动作生成集成于同一个模型当中，而非像传统方案那样依赖于多个子系统拼接所形成的模式。

借助这一架构设计，机器人得以直接从原始传感器数据出发来输出控制指令，从而将处理环节之间的延迟大幅削减。

在仿真环境中的任务执行成功率达到了90%以上，而进行精细控制下的定位与抓取操作成功率同样超过了90%。即使面对未曾训练过的海域、水质、光照条件以及各类机器人平台，系统依然展现出超过70%的零样本适应能力。

内置物理推理模块所具备的预判功能，能够在动作执行前评估潜在风险，由此实现了将碰撞事故率降低80%的成效。

海洋机器人所面临的核心竞争壁垒，并非体现在其首次下水的那个节点，而是在于其能否在每一次实际作业完成之后持续地提升自身的作业能力。

海洋机器人数据与互联网数据存在本质差异，其水下第一视角作业数据面临着极度稀缺的状况。

凭借世航智能在实际商业作业中所积累的百万小时级数据，使其得以具备对海洋世界模型进行训练的数据基础。

此处的「商业作业」四个字具有极其重要的意义，它所指代的是，此类数据源自于真实客户在真实海况下执行真实任务所产生的结果，而非来源于受控的封闭水池或演示性场景。

诸如光线条件、水体浊度、海流扰动、目标物表面状态、附着物累积厚度、设备物理磨损以及操作过程中的误差等一系列现实作业中的变量，在持续的作业过程中会不断地转化为模型迭代更新的数据基础。

世航智能所对外公开披露的这套完整技术体系，正是围绕这一核心方向来展开构建工作的。

通过实现动力、控制、传感、导航、密封以及布放回收这六大核心系统的全栈自主研发，该机器人具备了从0米至10000米全海深范围内的全自由度作业能力，并支持自主导航与多机器人协同作业。其技术体系已在船舶清洗、水下安保、海洋风电设施维护、海洋牧场管理以及海底巡检等多个实际场景中得到应用验证。

唯有掌握在真实海况条件下进行作业所积累的数据，才具备了将模型训练成真正具备生产力工具的可能性。

一种新的深海经济模式正在成型，其核心特征体现为从传统的单点式海上作业模式，开始向具备全场景覆盖能力的智能化系统进行转变。这种转变所依赖于的是技术迭代、场景打通以及商业模式变革这三个方面的协同重塑。其中，从单点作业到全场景智能的演进，所反映的正是海洋生产力从机械化的单一设备操作，向网络化的系统智能协同演进的过程。

市场空间的想象潜力正不断被打开，根据Fortune Business Insights所提供的数据，2025年全球水下机器人的市场规模已达到58.2亿美元，预计到2034年将增至196.6亿美元，年复合增长率保持在14.49%。

相较于全球市场的稳健扩张，中国市场展现出更为强劲的增长势头。据智研咨询的数据揭示，2025年国内水下机器人市场规模已达到146亿元。从2020年至2024年这一时期来看，该市场实现了高达24.14%的年复合增长率，这一数据直观地反映了国内海洋工程、资源开发及相关领域对智能化装备需求的快速释放与持续高涨。

这其背后所体现的，是海上风电、海洋光伏、深远海养殖以及海底管线运维等多个百亿级应用场景的集中涌现。

海洋机器人正悄然开启一场深蓝领域的叙事革新。昔日，它们主要承担船舶清洗这类相对单一的任务，如同专注的匠人。如今，这道身影正毅然游向更辽阔的蔚蓝深处，驶向一个蕴藏着无限可能的水下作业新纪元。

海洋光伏、海上风电、海洋牧场、海底管线、水下安保、应急救援以及深海科考等作业场景，均具备了作业难度高、对人力替代需求强以及付费能力充足这三方面的共同特征。

世航智能在2025年1月服务于中核集团田湾光伏站的项目，又于同年4月成功入选新加坡海事局的水下船体检测与清洗计划。这些具体的商业落地案例共同表明，该公司的市场应用范围正呈现出外延扩展的态势。

随着大模型能力的提升，机器人也将从清洗、巡检这类基础作业任务，逐步拓展至切割、焊接、装配等复杂运维环节之中。

当前，技术层面的竞争正朝着全栈式深耕的方向深化。世航智能为此围绕动力、控制、传感、导航、密封以及布放回收这六大核心系统，成功完成了自主研发工作，并运用「盘古」万小时磁耦合推进器来着手解决使用寿命与可靠性这一核心难题。

全栈投入具备了开发周期漫长以及投入成本高昂这两个显著特征，然而，一旦这一过程得以顺利贯通，便使得硬件与算法两个核心要素之间能够实现深度协同，从而构建起更为坚实深厚的技术护城河。

海洋机器人领域正逐步从分散的试水阶段，过渡到生态协同的发展模式。芯片—算法—本体—运维—数据这一核心链条，也随之逐步形成了一个完整的结构。

摩尔线程与昆仑芯承担了提供算力底座的任务，世航智能则输出了整机与大模型系统，大洋电机等企业提供了关键部件的支撑，下游的航运与能源企业则释放了应用场景。

成本的下降以及迭代速度的提升，将成功推动行业告别其小众且硬核的状态。

政策层面的持续发力为国产化替代进程带来了显著的推进作用。「十四五」规划已明确将深海作业机器人与智能潜航器列为海洋高端装备领域的重点发展方向，并设定了在2025年实现关键零部件国产化率超过70%的具体目标。

2025年发布的《海洋强国建设三年行动方案》配套了总额达28.6亿元的专项资金。在资金的具体分配结构当中，接近半数的份额被明确指定用于水下机器人领域核心部件的技术攻关工作以及相关示范应用的补贴支持。

山东、海南以及广东等沿海省份相继设立了产业基金，致力于推动产学研协同的落地实施。

全球市场格局也正在发生松动。欧美企业在高端市场当中长期占据着主导地位，中国企业则正在借助工程效率、成本优势以及具身大模型路线来实现加速追赶。

借助于“一带一路”沿线港口基础设施互联互通的持续加强以及海洋能源开发需求的不断升温，中国的海洋机器人产业有望在全球市场中获得更强的竞争力、更大的影响力以及更深的嵌入度。

通用具身智能所追求的规模化商业落地，也将在深蓝水域这一特殊场景当中率先寻得切实可行的实现路径。

场景碎片化、制造成本高昂、通用能力不足以及安全合规风险等多重因素的存在，共同制约着人形机器人实现规模化商业应用的可能性，使其大规模商用仍停留在预期层面。

在海洋领域所取得的进展，正在改变行业对具身智能实际应用路径的原有认知。

生命起源于海洋，而通用具身智能的规模化商业落地，同样有望在深蓝水域这一复杂环境中率先实现。

海洋场景所具备的刚性需求属性表现得更为显著，其商业化验证所经历的路径也相对更为简短。

人形机器人所试图替代的，乃是人类在生活与工业领域内所从事的泛化劳动，这类劳动的场景通常较为分散，且需求弹性显著。

海洋机器人凭借其水下自主作业与远程操控能力，直接替代了那些环境危险、人力成本高昂且技术门槛较高的水下人工操作。这种替代关系所对应的需求具备高度的刚性特征，其产生的经济效益与安全价值也易于进行量化评估。

海洋环境的规则性特征更为显著，因而更加契合具身智能所开展的迭代进化过程。

陆地环境具有复杂多变的特征，其中行人、车辆以及障碍物的出现呈现无规律性，这对机器人所具备的通用决策能力提出了极高的要求。

相比之下，水下环境虽然感知条件存在局限，然而作业场景具有相对封闭的特征，任务流程的标准化程度较高，因而为模型划定了更为清晰的决策边界。

与此同时，海洋作业的容错空间被评估为相对可控。当机器人在水下执行任务时，它并不会面临像陆地自动驾驶那样的严峻生命安全伦理压力，这使得技术落地的合规成本更低。

「数据飞轮」这一机制在海洋场景当中更易于构建起完整的闭环体系，这是因为具身智能的核心竞争力源自于其积累的数据资产，而这类数据又只能在真实的作业过程之中逐步沉淀。海洋环境所具备的刚性作业需求、相对标准化的任务流程以及更为可控的容错空间，共同为这一闭环的形成创造了有利条件，使得模型能够在持续的实际任务执行中不断获取数据并进行迭代优化。

因为人形机器人的实际应用落地场景较为分散，导致在单一场景中所能够获取的数据量相对有限，所以往往难以在短时间内构建起规模化的数据积累。

一旦海洋机器人进入某个特定的垂直应用场景，其就能够借助持续性的作业来不断产生数据，并据此对模型能力开展反向迭代优化。模型能力的提升进而拓展了可服务的更多场景，从而形成了一个正向的增长循环。

结尾：

AI产业的关注视野已从屏幕显示、工厂生产以及城市道路等传统应用领域逐步延展，下一轮硬科技竞争的核心战场之一，正在向深蓝水域持续下潜。

海洋机器人能否成为具身智能领域最早实现规模化盈利的分支方向，目前仍需要时间来进行验证。

据36氪、文汇报、中国基金报及网易科技等多家权威媒体报道，近期，海洋机器人企业世航智能成功完成了一笔金额超过10亿元人民币的新一轮融资。此轮融资不仅刷新了全球海洋机器人领域的单笔融资记录，更标志着资本市场对该赛道发展前景的高度认可与坚定押注。作为本轮投资方的代表人物，知名投资人朱啸虎的连续出手，进一步凸显了此次资本运作的战略意义。借助本轮巨额融资，世航智能将其技术体系的核心从传统的船体清洗等基础作业，向涵盖更复杂环境与任务的“全场景智能”方向拓展。公司所推出的“沧穹 CEORION”大模型，旨在将人工智能技术深度融入具体的动作执行链条中，从而为海洋机器人赋予在复杂水下环境中进行感知、决策与操作的能力。这一系列进展共同指向一个趋势：海洋具身智能正从概念走向大规模商业化应用，其市场潜力正在被重新评估与释放。

海洋机器人正悄然开启一场深蓝领域的叙事革新，标志着行业进入新的发展阶段。近期，世航智能通过完成超过10亿元的A轮融资，成功实现了在海洋机器人赛道上的重大资本布局，这一金额刷新了全球该领域的单笔融资纪录。资本所押注的是水下作业领域所具备的确定性，以及其背后蕴含的明确商业路径和广阔市场空间。

通用具身智能所追求的规模化商业落地，也将在深蓝水域这一特殊场景当中率先寻得切实可行的实现路径。生命起源于海洋，如今，人工智能的应用领域正从陆地向深海拓展。在深海环境中，人类面临的往往是那些难以直接从事、执行效果有限或经济成本过高的作业任务。人工智能技术的引入，正在为这些任务催生一场深刻的效率革新。

来源：科创丨全球首个海洋具身大模型诞生，10亿刷新海洋机器人融资纪录 | OFweek机器人网