至简动力宣布在半年内连续完成5轮融资，总融资额达20亿元。财务投资机构包括元璟资本、蓝驰创投、红杉中国、君联资本、中科创星、高榕创投，战略投资方则为腾讯和阿里巴巴集团。该公司最新一轮融资由光源资本担任财务顾问。

至简动力成立于2025年7月，核心团队方面，至简动力CEO为贾鹏（前理想智驾研发负责人）、董事长王凯（前理想CTO）、COO王佳佳（前理想智驾量产负责人）。

据了解，创始人兼CEO贾鹏是曾任理想汽车智能驾驶技术研发负责人，推动BEV感知、动态/静态环境融合等模块化技术、AD Max 3.0等系统落地。

此外，贾鹏还担任过IBM高性能计算工程师，在英伟达担任高级架构师，是英伟达首批切入智能驾驶领域的核心成员。

至简动力董事长王凯为前理想汽车CTO，于2022年加盟元璟资本担任投资合伙人。

至简动力打造了世界模型与VLA一体化的模型，通过统一的Transformer实现语言逻辑、视觉语义、3D空间结构以及机器人状态的联合建模理解及生成预测，在实现更高上限的模型架构的同时，减少人为设计，具备更好的scaling效果。

至简动力已经推出LaST₀基座模型、ManualVLA超长程任务模型、TwinRL真机强化学习框架，至简动力的其他模型研究成果正在陆续发布中。

据悉，至简动力最近提出了一种Human data is all you need的机器人学习范式，并已验证适用于各种灵巧操作（包括夹爪和各灵巧手）。

在预训练阶段，通过人手高效采集海量操作数据，显著提升模型的泛化能力；在下游任务阶段，人类示范能够快速收集任务数据，扩展任务探索空间并提升执行精度；在后训练阶段，人类通过实时指导参与post-training，使机器人能够实现高效的在线学习与持续能力提升。

目前，至简动力实现北京、上海、苏州三地战略布局。至简动力表示，未来将全面投入训练基座模型、本体研发及迭代、数据采集、核心算法研发等领域，完成从工厂到制造业、服务业，从国内到海外的场景拓展，持续发力技术创新与产业合作，以技术赋能具身智能产业规模化落地，加速具身智能技术在多场景的规模化应用。

至简动力宣布在半年内连续完成5轮融资，总融资额达20亿元。财务投资机构包括元璟资本、蓝驰创投、红杉中国、君联资本、中科创星、高榕创投，战略投资方则为腾讯和阿里巴巴集团。该公司最新一轮融资由光源资本担任财务顾问。

至简动力成立于2025年7月，核心团队方面，至简动力CEO为贾鹏（前理想智驾研发负责人）、董事长王凯（前理想CTO）、COO王佳佳（前理想智驾量产负责人）。

据了解，创始人兼CEO贾鹏是曾任理想汽车智能驾驶技术研发负责人，推动BEV感知、动态/静态环境融合等模块化技术、AD Max 3.0等系统落地。

此外，贾鹏还担任过IBM高性能计算工程师，在英伟达担任高级架构师，是英伟达首批切入智能驾驶领域的核心成员。

至简动力董事长王凯为前理想汽车CTO，于2022年加盟元璟资本担任投资合伙人。

至简动力打造了世界模型与VLA一体化的模型，通过统一的Transformer实现语言逻辑、视觉语义、3D空间结构以及机器人状态的联合建模理解及生成预测，在实现更高上限的模型架构的同时，减少人为设计，具备更好的scaling效果。

至简动力已经推出LaST₀基座模型、ManualVLA超长程任务模型、TwinRL真机强化学习框架，至简动力的其他模型研究成果正在陆续发布中。

据悉，至简动力最近提出了一种Human data is all you need的机器人学习范式，并已验证适用于各种灵巧操作（包括夹爪和各灵巧手）。

在预训练阶段，通过人手高效采集海量操作数据，显著提升模型的泛化能力；在下游任务阶段，人类示范能够快速收集任务数据，扩展任务探索空间并提升执行精度；在后训练阶段，人类通过实时指导参与post-training，使机器人能够实现高效的在线学习与持续能力提升。

目前，至简动力实现北京、上海、苏州三地战略布局。至简动力表示，未来将全面投入训练基座模型、本体研发及迭代、数据采集、核心算法研发等领域，完成从工厂到制造业、服务业，从国内到海外的场景拓展，持续发力技术创新与产业合作，以技术赋能具身智能产业规模化落地，加速具身智能技术在多场景的规模化应用。

至简动力宣布在半年内连续完成5轮融资，总融资额达20亿元。财务投资机构包括元璟资本、蓝驰创投、红杉中国、君联资本、中科创星、高榕创投，战略投资方则为腾讯和阿里巴巴集团。该公司最新一轮融资由光源资本担任财务顾问。

至简动力成立于2025年7月，核心团队方面，至简动力CEO为贾鹏（前理想智驾研发负责人）、董事长王凯（前理想CTO）、COO王佳佳（前理想智驾量产负责人）。

据了解，创始人兼CEO贾鹏是曾任理想汽车智能驾驶技术研发负责人，推动BEV感知、动态/静态环境融合等模块化技术、AD Max 3.0等系统落地。

此外，贾鹏还担任过IBM高性能计算工程师，在英伟达担任高级架构师，是英伟达首批切入智能驾驶领域的核心成员。

至简动力董事长王凯为前理想汽车CTO，于2022年加盟元璟资本担任投资合伙人。

至简动力打造了世界模型与VLA一体化的模型，通过统一的Transformer实现语言逻辑、视觉语义、3D空间结构以及机器人状态的联合建模理解及生成预测，在实现更高上限的模型架构的同时，减少人为设计，具备更好的scaling效果。

至简动力已经推出LaST₀基座模型、ManualVLA超长程任务模型、TwinRL真机强化学习框架，至简动力的其他模型研究成果正在陆续发布中。

据悉，至简动力最近提出了一种Human data is all you need的机器人学习范式，并已验证适用于各种灵巧操作（包括夹爪和各灵巧手）。

在预训练阶段，通过人手高效采集海量操作数据，显著提升模型的泛化能力；在下游任务阶段，人类示范能够快速收集任务数据，扩展任务探索空间并提升执行精度；在后训练阶段，人类通过实时指导参与post-training，使机器人能够实现高效的在线学习与持续能力提升。

目前，至简动力实现北京、上海、苏州三地战略布局。至简动力表示，未来将全面投入训练基座模型、本体研发及迭代、数据采集、核心算法研发等领域，完成从工厂到制造业、服务业，从国内到海外的场景拓展，持续发力技术创新与产业合作，以技术赋能具身智能产业规模化落地，加速具身智能技术在多场景的规模化应用。

至简动力宣布在半年内连续完成5轮融资，总融资额达20亿元。财务投资机构包括元璟资本、蓝驰创投、红杉中国、君联资本、中科创星、高榕创投，战略投资方则为腾讯和阿里巴巴集团。该公司最新一轮融资由光源资本担任财务顾问。

至简动力成立于2025年7月，核心团队方面，至简动力CEO为贾鹏（前理想智驾研发负责人）、董事长王凯（前理想CTO）、COO王佳佳（前理想智驾量产负责人）。

据了解，创始人兼CEO贾鹏是曾任理想汽车智能驾驶技术研发负责人，推动BEV感知、动态/静态环境融合等模块化技术、AD Max 3.0等系统落地。

此外，贾鹏还担任过IBM高性能计算工程师，在英伟达担任高级架构师，是英伟达首批切入智能驾驶领域的核心成员。

至简动力董事长王凯为前理想汽车CTO，于2022年加盟元璟资本担任投资合伙人。

至简动力打造了世界模型与VLA一体化的模型，通过统一的Transformer实现语言逻辑、视觉语义、3D空间结构以及机器人状态的联合建模理解及生成预测，在实现更高上限的模型架构的同时，减少人为设计，具备更好的scaling效果。

至简动力已经推出LaST₀基座模型、ManualVLA超长程任务模型、TwinRL真机强化学习框架，至简动力的其他模型研究成果正在陆续发布中。

据悉，至简动力最近提出了一种Human data is all you need的机器人学习范式，并已验证适用于各种灵巧操作（包括夹爪和各灵巧手）。

在预训练阶段，通过人手高效采集海量操作数据，显著提升模型的泛化能力；在下游任务阶段，人类示范能够快速收集任务数据，扩展任务探索空间并提升执行精度；在后训练阶段，人类通过实时指导参与post-training，使机器人能够实现高效的在线学习与持续能力提升。

目前，至简动力实现北京、上海、苏州三地战略布局。至简动力表示，未来将全面投入训练基座模型、本体研发及迭代、数据采集、核心算法研发等领域，完成从工厂到制造业、服务业，从国内到海外的场景拓展，持续发力技术创新与产业合作，以技术赋能具身智能产业规模化落地，加速具身智能技术在多场景的规模化应用。

至简动力宣布在半年内连续完成5轮融资，总融资额达20亿元。财务投资机构包括元璟资本、蓝驰创投、红杉中国、君联资本、中科创星、高榕创投，战略投资方则为腾讯和阿里巴巴集团。该公司最新一轮融资由光源资本担任财务顾问。

至简动力成立于2025年7月，核心团队方面，至简动力CEO为贾鹏（前理想智驾研发负责人）、董事长王凯（前理想CTO）、COO王佳佳（前理想智驾量产负责人）。

据了解，创始人兼CEO贾鹏是曾任理想汽车智能驾驶技术研发负责人，推动BEV感知、动态/静态环境融合等模块化技术、AD Max 3.0等系统落地。

此外，贾鹏还担任过IBM高性能计算工程师，在英伟达担任高级架构师，是英伟达首批切入智能驾驶领域的核心成员。

至简动力董事长王凯为前理想汽车CTO，于2022年加盟元璟资本担任投资合伙人。

至简动力打造了世界模型与VLA一体化的模型，通过统一的Transformer实现语言逻辑、视觉语义、3D空间结构以及机器人状态的联合建模理解及生成预测，在实现更高上限的模型架构的同时，减少人为设计，具备更好的scaling效果。

至简动力已经推出LaST₀基座模型、ManualVLA超长程任务模型、TwinRL真机强化学习框架，至简动力的其他模型研究成果正在陆续发布中。

据悉，至简动力最近提出了一种Human data is all you need的机器人学习范式，并已验证适用于各种灵巧操作（包括夹爪和各灵巧手）。

在预训练阶段，通过人手高效采集海量操作数据，显著提升模型的泛化能力；在下游任务阶段，人类示范能够快速收集任务数据，扩展任务探索空间并提升执行精度；在后训练阶段，人类通过实时指导参与post-training，使机器人能够实现高效的在线学习与持续能力提升。

目前，至简动力实现北京、上海、苏州三地战略布局。至简动力表示，未来将全面投入训练基座模型、本体研发及迭代、数据采集、核心算法研发等领域，完成从工厂到制造业、服务业，从国内到海外的场景拓展，持续发力技术创新与产业合作，以技术赋能具身智能产业规模化落地，加速具身智能技术在多场景的规模化应用。