帝尔博格

已认证
待初审

重工领域智能机器人工作站与智能产线供应商。面向重工场景的柔性智能机器人工作站。以工业机器人+3D相机为载体,融合视觉感知、多模态数据处理、点云处理、轨迹规划、多机调度与智能路径决策算法,实现物料自感知—自决策—自执行;已量产坡口切割、打磨、焊接、喷涂、上下料、分拣等工作站,单站可替代4—6名产线工人、效率超人工约6倍。

具身智能与机器人
科研背景 B级
已核实
社会公开征集池
技术成熟度(TRL)

待评估

缺少样机、中试或量产阶段证据

融资阶段

Pre-A/A轮

原始口径:Pre-A轮

目标赛道

具身智能与机器人

知识产权

待核实

尚未收录专利或软著依据

评选判断

按照科研背景、技术创新、资本认可和赛道成长四个维度审阅

依据覆盖 4 / 4

科研背景 · 30分

待评分

B级

博士、博士后或院所总师背景

技术创新 · 30分

待评分

依据已收录

关注首创性、量化指标和验证阶段

资本认可 · 25分

待评分

Pre-A/A轮

依据融资轮次、机构与持续跟投

赛道成长 · 15分

待评分

具身智能与机器人

关注市场空间、景气度与产业化路径

TRL是辅助判断项,不直接替代四维评分;“待评分”表示资料已进入候选库,但评委尚未提交分数。

核心技术与产品

技术路线与产品形态

面向重工场景的柔性智能机器人工作站。以工业机器人+3D相机为载体,融合视觉感知、多模态与点云处理、轨迹规划、多机调度与智能路径决策,实现物料自感知—自决策—自执行;已量产坡口切割、打磨、焊接、喷涂、上下料、分拣等工作站,单站可替代4—6名产线工人、效率超人工约6倍。以AI+工艺+机器人用多模态算法实现免示教编程与自适应作业,构建「手眼脑」协同(少样本机器学习、故障诊断预警)。指标:分拣站响应ms级、准确率>99%;打磨站有效率>90%、作业时间缩短2/3。壁垒:22项专利。

技术栈

技术栈待补充

量化技术指标

量化技术指标待补充

独立创新点

  • 重工领域智能机器人工作站与智能产线供应商。面向重工场景的柔性智能机器人工作站。以工业机器人+3D相机为载体,融合视觉感知、多模态数据处理、点云处理、轨迹规划、多机调度与智能路径决策算法,实现物料自感知—自决策—自执行;已量产坡口切割、打磨、焊接、喷涂、上下料、分拣等工作站,单站可替代4—6名产线工人、效率超人工约6倍。

市场与竞争

目标细分

重工领域智能机器人工作站与智能产线供应商。面向重工场景的柔性智能机器人工作站。以工业机器人+3D相机为载体,融合视觉感知、多模态数据处理、点云处理、轨迹规划、多机调度与智能路径决策算法,实现物料自感知—自决策—自执行;已量产坡口切割、打磨、焊接、喷涂、上下料、分拣等工作站,单站可替代4—6名产线工人、效率超人工约6倍。 创始人/核心团队:张本(清华大学核能与新能源技术研究院硕士,主导多项国家重大专项);所属赛道:具身智能与机器人;提名/投资机构:社会公开征集

市场容量

市场容量待补充

竞争对手

竞争对手待补充

竞争优势

竞争优势待补充

商业模式

收入模式

收入模式待补充

定价策略

定价策略待补充

获客渠道

获客渠道待补充

融资信息

当前融资阶段

Pre-A轮

计划融资金额

计划融资金额待补充

融资历程

  • 战略投资 2023.05(1000万元,蓝驰创投) → 天使轮 2023.09(数千万元,蓝驰创投(独家)) → Pre-A轮 2024.08(数千万元,元禾璞华领投、投控东海跟投)

资金用途

资金用途待补充

待补充的关键评审证据

以下内容缺失不会自动扣分,但会影响评分可信度和项目横向比较。

技术成熟度与样机/中试依据
专利、软著及权属依据
可量化技术指标
市场规模与测算口径
竞品与替代方案
收入模式
计划融资金额
资金用途