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TARS 15个月融资超50亿元：押注端到端
陈亦伦与华为、百度、大疆团队于2025年2月创立TARS；天使轮2.42亿美元，Pre-A轮4.55亿美元，两次打破纪录。
TARS（它石智航）
做的是什么生意
A company building embodied-intelligence robots: it developed the general-purpose embodied large model AWE3.0 in-house and uses robots and AI models to complete flexible manufacturing tasks such as wire harness assembly for factories.
启动资金：Angel round of USD 242 million (Q2 2025) + Pre-A round of USD 455 million (April 2026), cumulative financing of over RMB 5 billion.
起因
In February 2025, Chen Yilun (陈亦伦), former CTO and Chief Scientist of Huawei (华为)'s Car BU autonomous driving system, co-founded TARS (它石智航) with Li Zhenyu (李震宇), former head of Baidu (百度) Apollo/Apollo Go (萝卜快跑), Ding Wenchao (丁文超), a Huawei 'Genius Youth' (华为天才少年), and others. At Huawei, Chen had advanced end-to-end from a five-layer rule-based system to solving urban-village scenarios with fewer than 30,000 lines of code; in the second half of 2024, he concluded that the 'data + end-to-end' path could work for robots, so he formed a team to start the company.
经过
In Q2 of the year the company was founded, it completed a USD 242 million angel round, setting the record for the largest angel round in China's embodied-intelligence sector; in April 2026, it completed a Pre-A round of more than USD 450 million, again setting the industry's highest single-round record. The team focuses on human-centered data collection (rejecting teleoperation data), released the world's first 'work-capable' general-purpose embodied large model AWE3.0, and uses wire harness robots and embroidery robots to validate generalization capability.
结果
In 15 months since founding, cumulative financing exceeded RMB 5 billion; the wire harness robot completed a Guinness-record-level operation, customer expansion exceeded expectations, and the CEO said a 'small success' would be achieved in as fast as one year or as slow as two to three years.
背景
TARS（它石智航）是一家具身智能创业公司，成立于2025年2月。创始人兼CEO陈亦伦是华为车BU自动驾驶系统前CTO、首席科学家；联合创始人包括百度Apollo/萝卜快跑前负责人李震宇、华为“天才少年”丁文超等。15个月内累计融资超50亿元，包括2.42亿美元天使轮和4.55亿美元Pre-A轮，两次打破中国具身智能融资纪录。
公司的押注是：具身智能必须有一个跨机器人的通用基座模型，且只能通过端到端学习加大规模高质量数据来实现。陈亦伦在华为验证了这条路——用不到3万行代码的端到端系统解决城中村自动驾驶，传统方法用30万行代码都解决不了；他判断机器人至少需要1000万小时数据，因此拒绝遥操作采集，选择人本“无感”数据范式。
TARS（它石智航）的第一个切入点是汽车产线线束装配，团队称之为“工业预装第四大主线”：这是全行业最难柔性操作场景，约有100万线束工人支撑，一旦解决可泛化到更低难度任务。2026年4月完成Pre-A轮时，公司已发布通用具身大模型AWE3.0，并展示了线束机器人和绣花机器人的部署进展。
这件事要成立，得有什么
- 创始团队将自动驾驶中验证过的端到端结论带入机器人：该方法对自动驾驶有效，对具身智能也可能有效。
- 数据是这条路径的最大瓶颈；他们押注遥操作数据无法规模化，必须采用新的人本数据采集范式。
- 线束装配是工业中最难、劳动力最密集的单点场景；解决它相当于占领一系列后续问题的高地。
- 投资者在技术尚未形成商业闭环前就愿意连续三轮注资；他们押注的是团队和高密度人才组织，而非现有收入。
可借鉴之处
在技术路线未收敛时，最难场景是清晰切入点：证明端到端能解决线束，再泛化到更简单任务。
后续进展
截至2026年4月16日，TARS完成Pre-A轮超4.5亿美元，累计融资超50亿元人民币，在技术突破和客户拓展方面均有进展。线束机器人能做人工活；绣花机器人展示了泛化能力。CEO陈亦伦称“小成功”在1-3年内；收入与估值未披露。
资料来源
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轮到你了
你刚读完一家。说说你在做什么，看看谁在赌同一件事。
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