文 | 创客公社 吴昊钰

90后清华博士在苏州创业，又一次站在了资本市场的聚光灯下！

近日，苏州清研精准汽车科技有限公司（以下简称“清研精准”）宣布完成数亿元B2轮融资，由星源资本领投，一汽富晟旗下吉晟资产、某央企产业基金跟投。

成立于2018年，清研精准由清华大学孵化。其以高壁垒垂类工业场景驱动，打通数采、仿真、验证、迭代全链路，公司解决方案已落地全球30多个国家，在新能源整车、动力电池、储能、核心零部件、矿山、电力等核心赛道深度服务百余家头部企业。

据企查查，其已完成多轮融资，过往资方名单上也赫然列着长城、陕汽、一汽、壳牌（Shell）、百度风投、奇绩创坛、水木清华校友基金等一长串产业与资本的名字。

但这一次融资，传递出的信号远不止“又拿到钱了”。清研精准正在谋划一次关键转向：从智能电动汽车全生命周期检测平台，升级为“工业物理AI的工程化底座”，全面布局具身智能领域。

换句话说，清研精准不只想做“卖铲子的人”，而是要成为定义下一代工业智能底层基础设施的玩家。

而书写这场宏大叙事的，一位年轻的90后博士董汉。他是北交大男神校友、伦敦大学学院高材生，师从中国工程院院士李克强教授，曾参与国家863电动汽车重大专项，获福布斯U30、胡润U30、“科创中国”青年创业榜U30等荣誉。

在过往的采访中，董汉曾提到：“我一直觉得，创业是我一定会做的事情，但是，我从没想过我会来苏州创业”。但如今，他已在苏州干出了一家“培育独角兽”企业。

为什么清华博士，最终将创业根据地选在了苏州？从自动驾驶安全检测起家，清研精准如何一步步走到了物理AI的最前沿？当AI从数字世界走向物理世界，谁才能成为真正的赢家？

答案，藏在董汉的创业故事里，也藏在苏州这片创业热土的肌理中。

从北京到苏州：

一次“偏离蓝图”的创业

如果按照董汉最初的设想，他的创业故事应该发生在北京。

出生于1991年，董汉小时候最爱干的事情，是把玩具汽车拆成各种零部件，然后试图重新拼回去。高考填志愿时，他没有犹豫，把兴趣爱好和职业规划结合在一起，选择在北京交通大学攻读机械工程及自动化专业。

本科阶段，董汉跟随导师参与了国家863电动汽车重大专项“下一代纯电驱动汽车整车及电子控制系统研发”，协助负责轮毂电机测试台架的开发。之后为了进一步深造，他远赴伦敦，攻读伦敦大学学院硕士学位。

学成归来后，董汉回到了从小生活、求学的北京。在过往的采访中，他也曾坦言：“我一直觉得，创业是我一定会做的事情，但是，我从没想过我会来苏州创业。”

但在2017年初，一次偶然到清华大学苏州汽车研究院的参访，却让他偏离了“蓝图”：

彼时的清华汽研院已从无到有摸索出了一套成熟的发展模式，研发、服务、孵化等业务板块初具规模，不到6年就已成功培育出数十家行业知名的创新企业。

在偌大的产业园里，上百家创业企业聚集，上千名年轻人在这里奋斗。董汉被深深触动了，他后来回忆道：“有研究院的‘庇护’和资源，创业路上的孤独与艰难应该会少一点吧。”

于是同年，董汉正式加入清华汽研院，担任清华大学苏州汽车研究院感知检测中心副主任，主要负责智能网联视觉感知系统检测平台的开发。在这期间，他更加明确了自己的创业方向。

彼时的中国，新能源汽车市场正在上演一场狂飙。 造车新势力如雨后春笋般涌现，传统车企纷纷宣布电动化转型。然而热闹的表象之下，一个巨大的行业痛点浮出水面：起火事故频发，如何追溯、如何检测？

董汉曾谈到，他在北京奔驰工作过，亲身感受到传统汽车巨头的技术先进，“但在一些新兴领域，我们确实有一些‘弯道超车’的机会。”他敏锐地发现，从研发测试到生产检测，再到售后维保，智能电动汽车在每一个环节都迫切需要全新的检测手段。

基于此，2018年6月，董汉在苏州工业园区创立了清研精准，并一路高歌猛进，不仅集结长城、陕汽、一汽、壳牌（Shell）、百度风投、奇绩创坛的一众头部资方，公司解决方案也已落地全球30多个国家。

从检测走向物理AI：

一场必然的跃迁

清研精准最初的业务，可以用一句话概括：给智能电动汽车做全身体检。

成立八年来，其已经搭建起研发仿真测试平台、生产检测设备、售后检测工具三大产品矩阵，成功应用车载通信测试、车云一体OTA可靠性测试、新能源检测等高精尖领域，客户名单几乎囊括了中国汽车产业的主力军团。

但我们不能就此认为，清研精准只是一家“高级检测设备商”。

根据公司官方消息，这一次B2轮融资后，清研精准正在推动一次关键转向：以跑通新能源物理智能的闭环为起点，逐步迈向更广阔的工业场景，致力于打造工业物理AI的工程化底座，深度布局具身智能领域。

为什么要从“汽车检测”转向做“物理AI工程化底座”？这背后是一个深刻的产业洞察。

过去几年，大模型取得的惊人突破，让全世界看到了AI的可能性。但大语言模型有一个根本性的局限：它靠互联网上已有的文本和图像来训练，并没有真正“接触”过物理世界。

董汉和他的团队发现，无论是具身智能、自动驾驶还是新能源系统，行业正在从“规则驱动”走向“数据驱动+世界模型驱动”。但物理AI面临一个第一性瓶颈：不是缺模型，而是缺数据与工程化底座。

而这种数据短缺，在工业现场表现得尤为突出，比如数据孤岛，研发、量产、售后各环节数据割裂；质量低，采集标准和标注口径不统一；存量小，真机、长尾故障等稀缺数据难以获取；还有场景碎片，光照、材质、布局一变，模型就失效。

但这些恰恰是清研精准过去八年积累的本事。

数据显示，清研精准在真实工业现场部署了2000余个工业感知节点，沉淀了PB级真实工况数据。这些数据都是来自汽车产线、电池检测工位、矿山机械等真实物理环境，包含了设备状态、工艺参数、故障模式等关键信息。

对此，董汉也提到，“清研精准从创立第一天起就扎根工业现场。我们坚信，物理AI的真正突破不在实验室，而在真实的产线里。”他的目标是，让世界模型真正理解工业现场的物理因果，在跨工位、跨产线、跨本体的真实环境中稳定泛化。

根据公司规划，清研精准接下来的重点是打造一座“世界模型工厂”，即：

前端以真实工业场景为入口，持续采集多模态数据；中间通过跨本体异构平台，让数据不被锁死在单一设备或单一场景；后端再通过仿真评测、测试验证、工程认知系统，把这些数据转化为可训练、可评估、可迁移的工业智能能力，并最终回到真实现场接受执行反馈。

这座“世界模型工厂”的核心是数据闭环，打造一套长在真实工业现场里的工程化底座，让数据被训练，让模型被验证，让经验能够跨场景迁移。

苏州“AI+制造”的野心

董汉曾笑称，自己从没想过会来苏州创业。但如今回头看，清研精准的成长，也离不开苏州这片创业热土的培养。

作为全国乃至全球工业体系最完备的城市之一，苏州目前拥有工业企业超16万家，已形成电子信息、装备制造、新材料三个万亿级产业集群，获批6个国家先进制造业集群，制造业增加值占GDP比重保持在40%以上。

2025年，苏州规上工业总产值预计达到4.89万亿元，其中高技术制造业产值同比增长5.5%，对全市规上工业总产值增长贡献率达53.2%。

依托这样的产业基础，苏州近年来在“AI+制造”上持续加码。2026年1月，苏州市召开新型工业化推进会议暨“AI+制造”创新发展大会，发布了《苏州市推进新型工业化2026年行动方案》及“AI+制造”八大行动，明确提出力争到2026年实现规上工业总产值突破5万亿元的战略目标。

具体而言，苏州计划动态培育150个工业大模型，建设200个以上高质量工业数据集，打造超100个可复制可推广的典型应用场景，培育入库智能终端产品300个以上，并遴选建设10个制造业重点行业人工智能应用赋能中心。

在新能源汽车领域，苏州同样有着深远的布局。

作为与清华大学合作共建汽车研究院的城市，苏州在智能汽车产业链上的积累早已不限于整车制造，而是延伸到了关键零部件、检测设备、车路协同等环节。

截至2025年底，苏州已集聚智能车联网相关企业超800家，产业规模达1100亿元。累计投入道路测试和示范应用车辆超过1200辆，开通无人驾驶巴士路线11条，建设智能车联网应用场景超100个。

为什么苏州能长出这样的生态？

一个核心原因是，苏州不追风口，但善于在风口来临之前就默默铺好基础设施。 

当别的城市还在为“要不要建自动驾驶测试区”讨论时，苏州早在2018年就建成了国内首个面向城市交通的自动驾驶测试路段；当别的城市还在补贴整车厂时，苏州选择了一条难而正确的路——扶持检测、验证、数据这些“卖铲子”环节。

事实证明，这一策略正在收获回报，清研精准的快速成长便是一个缩影。

在苏州工业园区、相城区智驾运维产业园里，每天都有数百名工程师在调试自动驾驶算法、标定感知系统、采集工业数据。他们的成果，最终会随着一辆辆智能电动车、一台台工业机器人，驶向全国乃至全球的生产线。

物理AI的公司，只能在物理世界最密集的地方生长。而苏州，正好是这样的地方。

文章素材来源：

清研精准：《官宣｜清研精准完成数亿元B2轮融资，全面跃升“物理AI工程化底座”》

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