樞途科技完成近億元人民幣Pre-A輪融資，本輪由鼎暉百孚、鯤鵬基金（大數據方向國家級基金）聯合領投，廣州產投、億合資本聯合投資，老股東趨勢投資超額追投。這已是該公司一個月內完成的第三輪融資，密集的資本節奏在具身智慧賽道中並不多見。

本輪資金將投向觸覺資料表徵訓練的研發與驗證，推動SynaTac觸覺產品線的技術與產品迭代，並加快拓展面向機器人接觸策略訓練與端側部署的業務佈局。在持續完善現有影片升維資料產品、提升交付能力的基礎上，樞途正試圖從資料供給向接觸智慧延伸。

樞途的核心技術團隊以Covariant AI成建制演算法團隊為班底。公司CTO慕巍博士曾任矽谷具身先驅企業Covariant AI研發副總裁及中國區軟體負責人，團隊擁有從demo到產品、到場景、到穩定執行的完整落地經驗。這一背景使樞途對具身演算法落地的核心鴻溝有明確判斷：大腦層對世界理解不足，小腦層接觸執行不穩定。

在樞途看來，海量人類行為影片升維資料可以幫助機器人理解任務、知道「怎麼做」；而觸覺表徵建模的核心價值在於支撐可靠執行，實現「做得好」。具身模型不僅要理解任務，還要判斷接觸是否穩定，並根據滑移、形變與阻力及時調整力度和動作。增加感測器、採集更多訊號並不等於獲得接觸能力，關鍵在於讓這些資訊有效參與學習與操作。

統一表徵是樞途佈局接觸端基建的關鍵切入點。針對不同感測器的資料差異，公司圍繞操作所需的接觸資訊建立模型可學習的結構化表達，讓不同來源的經驗進入共同的學習體系。機器人還需通過策略訓練學習應對不同接觸狀態，並在執行中利用即時反饋修正動作。樞途據此協同推進表徵、訓練與部署，以真實任務檢驗能力改進。

目前，樞途已建立面向世界理解和接觸執行的兩條人類行為學習引擎。SynaData以真實場景中的人類行為資料為基礎，通過影片升維、人-物互動重建與跨本體對映，將人類操作影片轉化為包含動作軌跡、物體位姿與接觸資訊的結構化、多模態訓練資料。該產品線已形成Syna-Ego、Syna-Exo和Syna-RR三類產品，持續服務超過60%的百億估值具身智慧獨角獸企業，並獲得頭部科技廠商批次採購。

SynaTac則以觸覺資料的統一結構化表徵為基礎，研發重點包括物體、動作與接觸狀態的對齊，以及視覺、觸覺和機器人狀態的融合。公司通過示教、互動與試錯訓練接觸策略，以高頻反饋修正動作，推進接觸智慧在靈巧手及不同機器人本體上的端側訓練與部署。兩條產品線共同形成面向世界理解與接觸執行的雙引擎矩陣。

從產業分工看，這一佈局的潛在價值在於錨定物理AI基礎設施生態位，為觸覺資料處理、策略訓練與裝置適配中的共性需求提供底層解決方案，減少產業鏈上下游團隊在新裝置、新任務中的重複投入。資料規模增長並不會自動帶來能力提升，還需要將人類行為中的空間關係、物體狀態、接觸與互動等物理資訊轉化為可學習的表達。

樞途同時首次公開具身資料與技能評測體系，以真實任務為起點，覆蓋資料指標評測、可訓練性評測、任務與真實環境驗證三個階段，分別關注資料本身的質量、資料對模型訓練的貢獻，以及相關能力在實際操作中的表現。評測結果將反饋至資料生產、表徵最佳化、模型訓練與技能迭代。

從產業協作角度看，當資料供給、模型訓練與機器人執行涉及不同參與方時，各方需要圍繞一致的任務目標和測試條件，判斷問題發生在哪個環節、改進是否真正產生作用。將資料質量、訓練貢獻和任務表現納入同一條驗證鏈路，有助於把各環節的技術指標與最終任務結果聯絡起來，為協作提供可對照的依據。據樞途介紹，隨著真實專案與開放驗證的推進，公司將與產業夥伴逐步積累可複用的任務基準、評測方法和測試流程，為具身資料與機器人技能相關標準研究提供實踐基礎。