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标签： AI机器人

  • 贝索斯3.2亿美元押注General Intuition：用游戏数据教AI理解真实世界

    General Intuition CEO Pim de Witte
    General Intuition 创始人兼 CEO Pim de Witte（图源：TechCrunch）

    大语言模型把文字玩得炉火纯青，可一旦要理解”东西怎么在空间和时间里动”，就明显露怯了。ChatGPT、Claude 这类模型擅长生成句子，却不太懂物理世界里的因果。General Intuition 这家公司觉得，答案不在更多文本里，而在数十亿小时的游戏录像中。

    “我们把它看作预训练的下一个阶段，”CEO Pim de Witte 说，”我们有一个单一模型，既能对着屏幕里的《堡垒之夜》做决策，又能适应真实世界的动态——这是大语言模型永远做不到的。”

    从游戏片段里长出来的公司

    General Intuition 脱胎于 Medal TV，一个让玩家上传和分享游戏高光的平台，月活大约 1000 万。过去几年沉淀下来的数亿小时录像，成了训练数据的起点。但真正值钱的不是画面本身，而是画面里内嵌的动作标签——玩家在哪个瞬间按了哪个键、按了多久。

    这家公司刚完成一轮 3.2 亿美元融资，估值 23 亿美元，总融资额累计到 4.54 亿美元（去年 10 月成立时先拿过 1.34 亿美元种子轮）。投资方阵容相当扎眼：Khosla Ventures 领投，General Catalyst、杰夫·贝索斯、埃里克·施密特，甚至还有 F1 世界冠军尼科·罗斯伯格，以及 DeepMind 和 MIT 的研究人员。更有意思的是，de Witte 据称在 2024 年底拒绝过 OpenAI 开出的约 5 亿美元收购 Medal 数据的邀约。

    八分钟真实数据，让机器人学会走路

    公司最终要卖的不是世界模型，而是一个能从游戏泛化到现实世界的智能体。演示里最抓人的一幕，是一台四足机器人用和游戏智能体完全相同的”大脑”在办公室里自主探索，偶尔撞上椅腿，像个刚学步的孩子。令人意外的是，给这个机器人的模型做微调，只需要八分钟在户外街道采集的真实数据。

    de Witte 把世界模型当成”训练场”——一个逐帧生成、而非传统引擎渲染的仿真环境。他让人走向一堵墙，角色没有穿过去。这种对物理常识的把握，正是他们押注的核心：游戏数据是一条能规模化的捷径。2025 年公司靠早期接入拿到了约 4000 万美元收入，产品计划在今年夏末正式开放。

    为什么是游戏，而不是更多视频

    多数竞争对手想仅凭视频画面反推动作，General Intuition 认为这远远不够。他们坚信，玩家按键的精确记录能帮模型区分”自我”和”环境”，建立起更深层的因果理解。Khosla 在采访里说，吸引他的是这份愿景加独有的数据壁垒：”对于世界模型，我认为那次跃迁会是 AI 里’直觉’的涌现。”

    • 资金大头投向算力扩张，已与 CoreWeave 合作，准备下一版模型的预训练
    • API 计划在今年夏末更大范围开放，让客户在工厂数字孪生、游戏工作室里检验模型
    • “我们不会去做一家自动驾驶公司，我们要让下一个人做这件事容易十倍”

    一条明确的红线

    de Witte 早年做过三年人道主义工作，包括在无国界医生组织。他给技术划了一条硬杠：不碰致命自主武器。”假设我公开说要做致命自主武器，你觉得别国会怎么反应？”但他欢迎模型用在搜救上。公司还做了个叫 Nerve 的平台，给玩家提供数据标注、再到机器人远程操控的工作机会——这代玩家最容易被 AI 冲击，他想让他们站在牌桌这边。

  • Wayve 估值 85 亿美元，给员工开了个 8500 万美元的「套现」窗口

    英国自动驾驶公司 Wayve 最近干了件挺实在的事：让手里的员工把一部分已经兑现的股权卖给投资人，总额 8500 万美元，按 85 亿美元的估值来算。这不是新一轮融资，而是眼下 AI 公司里越来越流行的一种”留人”手段。

    不是融资，是让员工落袋为安

    这次叫 tender offer（股权收购要约），说白了就是公司牵线，让老员工把手里的股份按当前估值卖一部分给新老人投资人，套点现金揣兜里。估值锚定在今年二月那轮 12 亿美元 D 轮之后的 85 亿——那轮由 Eclipse、Balderton 和软银愿景基金二期领投，微软、英伟达、Uber 都跟着投了。这已经是 Wayve 第二次搞这种事了，上一次是 2024 年 5 月伴随 10.5 亿美元 C 轮做的。

    Wayve 在官方博客里写得很直白：造”具身智能”不是写普通软件，需要 AI 和汽车两边的人才，留住这拨人靠的是真金白银的回报，而不是画饼。

    为什么 AI 公司都在这么玩

    过去这种员工套现窗口一般得等到快上市才开，现在完全反过来了。Decagon、ElevenLabs、Linear、Clay 这些 AI 公司最近都搞过类似的操作。逻辑很简单：手上握着稀缺 AI 技能的人议价权太强，竞品随时想挖，自己创业也不是没可能。与其等多年后的 IPO，不如现在就给个兑现机会，让人愿意留下来。

    端到端神经网络，不走高清地图老路

    Wayve 的技术路线挺硬核：它不走大多数自动驾驶公司依赖的高清地图那套，而是用一个端到端的神经网络，纯粹从数据里学开车，更接近人靠经验上路的感觉。为了做个”通用”的 AI 司机——理论上能适应不同国家、不同车型、不同路况——公司一年内把团队从几百人扩到了 1200 人。

    商业化也在加速：今年晚些时候要跟 Uber 在伦敦推 robotaxi 试点，2027 年起把这套软件塞进日产的辅助驾驶系统。一边给员工发钱稳住军心，一边把车开上街，Wayve 这步棋走得不算慢。只不过，端到端路线到底能不能扛住真实路况的复杂，还得等路面上跑出来的数据说话。

    Wayve 自动驾驶测试车在德国街头
    Wayve 的自动驾驶系统已在多个国家城市路测（图源：TechCrunch / Wayve）

  • 机器人要迎来自己的「ChatGPT时刻」？这家公司把宝押在了游戏数据上

    OpenAI 用 GPT-3 拉开基础模型时代那阵子，做自然语言处理的公司还在各自为战，每家都从头训练一个专门解决自己任务的模型。现在没人这么干了，大家都是先拿 GPT、Claude 或者 Llama 这种通用模型，再微调或者写提示词去适配自己的需求。

    Pim de Witte 是 General Intuition 的 CEO，他觉得「具身智能」也会走一模一样的路。

    从「为每个机器人单独训练」到「一个通用大脑」

    现在不少团队在干的事，是围着某一台具体的机器人、某一个具体的环境，收集一大堆真实世界数据，专门训一个模型。de Witte 在 TechCrunch 的 Equity 播客里说，这种活儿很快会变得多余。他觉得行业真正该做的，是先把数据质量做上去，训出一个能把「怎么动、怎么和环境互动」的直觉迁移到各种场景里的通用模型。

    他有一句挺敢说的判断：模型本身能不能泛化，才是产品。它只要有了对空间和时间的底层理解，大家就不需要再去攒几十万、上百万小时的真实数据了，因为说到底，你真正需要的可能只有几分钟。

    游戏画面里的按键，成了机器人的老师

    General Intuition 自己的基础模型，是在数百万小时的游戏录像上训出来的，而且不只是看画面，还记下了「人什么时候按了手柄上的哪个键」。de Witte 和公司的领投方 Vinod Khosla 都相信，这种带「动作标注」的数据，才是让 AI 长出类人空间推理直觉的关键。

    四足机器人在办公室中自主行走，周围悬浮游戏画面与神经网络节点
    用游戏数据训练出的物理 AI 基础模型，正试图统一机器人的「大脑」

    模型本身能不能泛化，才是真正卖钱的东西。等它有了对空间和时间的底层理解，谁还愿意去攒上百万小时的真实数据？说到底，你需要的可能只有几分钟。

    8 分钟真实数据，机器狗就站起来了

    光说不练没用。这家公司上个月刚靠着这个想法融了 3.2 亿美元、估值冲到 23 亿美元。他们已经演示过：同一个模型既能连续打几小时游戏，也能驱动一台四足机器人，而且驱动机器人时，只用了 8 分钟的真实世界数据做微调。

    de Witte 说最让他们意外的，是这台机器狗「零样本」就跑起来了：只靠一个前置摄像头，没有别的传感器，办公室里还不断有人走动、有东西乱放。他觉得这就是未来的样子。

    它不想造机器人，想做「物理世界的地基」

    General Intuition 的终局不是自己下场造机器。它想当「物理 AI 的基础模型」，给其他机器人公司当底座，让他们在自己的机器上搭东西。用 de Witte 自己的比喻：我们不会去开一家自动驾驶公司，但我们要让下一个人造自动驾驶公司容易十倍。

    • 大模型用 GPT-3 统一了文本，机器人可能正要被「世界模型」统一
    • 游戏数据贵在「按键标注」，这比单纯看视频更接近真实动作
    • 只靠几分钟真实数据就能迁移，意味着真实世界采集的成本可能被砍掉一大截
    • Khosla 把它称为「一代人的赌注」，赌的是专有数据会成为通用智能体的地基

  • OpenAI当年出价5亿没买下，如今它靠游戏录像训练机器人、估值23亿

    两年前，OpenAI 揣着 5 亿美元想买下 Medal——一个让玩家上传和分享游戏录像的平台，创始人 Pim de Witte 拒绝了。当时看有点莽。但到了 2026 年，de Witte 手里的 AI 公司 General Intuition 完成 3.2 亿美元 A 轮融资，估值冲到 23 亿美元，Khosla Ventures 领投，贝佐斯、前谷歌 CEO 施密特，以及 MIT 和 DeepMind 的研究人员都跟了进来。算上去年 10 月启动时的 1.34 亿，累计融资已经超过 4.54 亿。市场用真金白银证明了一件事：那堆游戏录像，比大多数人以为的值钱得多。

    用游戏数据训练机器人世界模型概念图
    用游戏数据训练机器人世界模型概念图（本文配图由 AI 生成）

    游戏画面里藏着什么

    General Intuition 的赌注听上去有点反直觉：用电子游戏里的人类操作记录，去教现实世界的机器人。它的训练数据来自 Medal 积累的数十亿小时游戏画面。但真正关键的不是画面本身，而是内嵌在每一帧里的”动作标记”——玩家在哪一刻按下了哪个键、做了什么决策。多数同行只靠视频去猜动作，而 de Witte 认为，拥有真实的人类操作数据，才是模型理解”自我”和”环境”分野、进而掌握因果关系的内核。

    de Witte 把公司的逻辑讲得很直白：”模型本身的泛化能力，就是产品。”他不想做机器人整机厂商，而是要成为别的机器人公司搭建产品时脚下的那块地基。

    8 分钟，让四足机器人学会走路

    传统机器人训练有两条老路：在真实环境里采数据，贵且慢；在仿真器里练，速度快却躲不开”仿真到现实的鸿沟”——你在 Unity 里训好的模型，放到真实地板和墙壁前常常像个路痴。General Intuition 把游戏数据当成连接两者的桥：先在海量游戏交互里学”物体怎么动、智能体怎么走、动作怎么改变状态”，再拿极少量的真实机器人数据做下游微调。他们演示过一台四足机器人，只经过 8 分钟真实世界微调，仅靠前置摄像头，就在有行人和动态障碍的办公室里零样本导航成功。

    • 领投方 Khosla 看中的是独有数据壁垒，以及”AI 直觉涌现”的愿景
    • de Witte 划下红线：不做任何用于伤害人类的自主武器
    • 目标是对标 NLP 的 GPT-3 之后——通用基座加轻量适配，取代每个任务单独训练

    有意思的是，当中国的人形机器人公司在拼命扩产量、把模仿学习的工业栈跑起来时，General Intuition 想走的是另一条路：卖”世界模型”这个软件层，而不是卖铁。这条路线能不能扛住工厂车间和客厅里那些充满摩擦、接触密集的真实物理，还得等它在同行评审的环境里被反复验证。但至少现在，顶级硅谷资本愿意为”通用世界模型”这个赌注下重注。

  • 特斯拉告完又和解了，这位前Optimus工程师拿着1100万美元要做”最好的机器人手”

    Jay Li 不太推荐别的创业者在起步阶段被特斯拉起诉——但他说，这件事可能反而让他的公司更强大了。这位前 Tesla Optimus 人形机器人项目的技术负责人，去年被老东家告上法庭，指控他卷走了商业秘密去创业。几个月互相试探证据之后，双方终于在 6 月初达成和解，特斯拉撤诉。现在 Li 可以自由地去解决那个他眼中更难的问题了：让机器人手真正像人的手一样工作。

    Proception高灵巧机器人手概念图
    Proception 的高灵巧机器人手概念图 | 图片来源：AI生成

    从特斯拉被告，到拿到1100万美元融资

    Li 在接受 TechCrunch 独家采访时把这段经历比作”抗压测试”。他的公司 Proception 刚刚宣布完成 1100 万美元种子轮融资，由 First Round Capital 领投，Y Combinator 和早期基金 BoxGroup 跟投。与此同时，Proception 也开始向”研究者和机器人公司”交付首批”高灵巧机器人手”，并开放更大范围的订单。

    Proception 的目标很明确：成为那些不想自己花时间搞”灵巧操控”的公司的手供应商。这个市场听起来小，但实际上卡住了整个人形机器人行业——Elon Musk 自己就说过，机器人手是迄今尚未解决的最大工程难题之一。业界共识是，做出能媲美真手的机器人手，还得等好几年。Northwestern University 机器人中心主任 Kevin Lynch 去年告诉华尔街日报，他觉得至少还得十年才能”功能完备、实用，能做人手能做的某些事情”。

    马斯克一直说 Optimus 机器人几年内就能进工厂干活，但机器人手的问题，连他也没搞定。

    22个自由度，手套收集数据

    Proception 的手有 22 个自由度，每根手指多个关节，能实现”大范围的灵巧动作”。但 Li 觉得，硬件只是问题的一半——另一半是数据。目前大多数训练人形机器人的公司，用的是远程操作：人戴 VR 头显，看到机器人看到的画面，手动操控机器人。这种方法的缺点是，操控者感受不到机器人触碰物体时的反馈，而且能同时训练的机器人数量受限于公司手头有多少台。

    Proception 的方案是一双装满传感器的手套。人类测试者戴上手套（和头显）之后，Proception 就能”在不需要机器人参与的情况下”采集人类手部交互数据。这双手套同样装在 Proception 正在开发的手上，充当它的”皮肤”。Li 说这种方法能采集到更精细、更针对具体任务的数据，也更容易规模化。

    • 硬件和数据的结合：光有高灵巧硬件不够，还得有可规模化的数据采集方式
    • 22 个自由度：每根手指多个关节，能实现接近人手的灵巧度
    • 传感器手套：既能采集训练数据，也直接装在机器人手上当”皮肤”

    First Round 合伙人 Bill Trenchard 说，他支持 Li 的一个重要原因，是看中他们同时做硬件和数据的路线。”我们认为他们会拥有市场上最好的手，也许是今天最精密的手，还有支撑它的底层数据和模型。”他还提到，Li 在被前东家起诉期间保持冷静，给他留下了深刻印象。

    Li 自己也挺有信心。经历过特斯拉那个”硬核诉讼部门”的考验之后，他觉得将来特斯拉反过来找 Proception 合作，也不会让人意外。”我觉得会有这一天的。”他说。

  • 人形机器人公司Agility Robotics宣布SPAC上市，估值25亿美元

    人形机器人公司Agility Robotics宣布将通过SPAC方式上市，交易估值约25亿美元。这家从俄勒冈州立大学走出来的创业公司，是目前世界上少有几家真的把人形机器人卖进工厂、并且让它们在客户现场跑起来的公司之一。

    Agility Robotics Digit人形机器人
    Agility Robotics的Digit人形机器人已在多家工厂投入实际使用（图片：AI生成）

    不是PPT机器人，已经在干活了

    Agility最出名的产品是Digit，一台双足人形机器人。目前已经有9个客户站点在用，包括舍弗勒、GXO、丰田加拿大工厂、拉美电商Mercado Libre。这个数字听起来不大，但考虑到人形机器人整个行业还处在”演示视频比实际部署多”的阶段，能列出具体客户名字本身就是竞争优势。

    这一轮SPAC合并预计募资超过6.2亿美元，其中约2亿美元来自新老机构投资者的跟投。Agility背后站着一串重量级名字：亚马逊、英伟达、软银Vision Fund 2、DCVC。这些投资方不只是出钱，亚马逊和Toyota本身就是潜在客户。

    “人形机器人即将成为生产力、供应链韧性和美国技术领导力的关键驱动力。Agility已经在客户环境中部署了商业化人形机器人，正在帮助企业应对劳动力短缺、提升效率。”
    ——Agility CEO Peggy Johnson

    25亿美元贵不贵？

    Agility说自己已经拿到新一代Digit v5超过3亿美元的多年度订单，还有30多个潜在客户在评估大规模部署。这个数字如果属实，说明人形机器人真的开始从”试试看”走向”批量采购”了。

    但25亿美元的SPAC估值，放在当前机器人板块里并不算离谱。Figure AI、Boston Dynamics、1X Technologies这些同行的 private 估值都在类似量级甚至更高。真正的问题是：人形机器人的商业化速度能不能撑起这个估值？

    目前Digit主要做搬运、拣货这类相对简单的任务。跟人类工人比，速度还慢，成本还不低。Agility需要证明的是：在接下来的12到18个月里，机器人的工作效率能提升到让客户愿意扩大量产采购，而不只是停留在试点阶段。

    SPAC上岸，机器人板块的风向标

    选择SPAC而不是传统IPO，本身传递了一个信号：Agility想要尽快上岸，趁着人形机器人热度还在。传统IPO路演周期长，市场情绪一变就可能搁置。SPAC合并流程更可控，估值也提前锁定。

    合并完成后，公司股票将以AGLT的代码在北美某交易所挂牌（具体交易所尚未公布）。这对整个机器人板块是个参考事件——如果Agility上市后股价走得稳，会有更多机器人公司跟进；如果破发或者交易量惨淡，整个赛道的融资窗口可能收紧。

    人形机器人这个赛道，2026年正处在”期望值峰值”和”实际商业化”之间的关口。Agility这步棋走得准不准，未来一年见分晓。

  • AI编程工具拿下天价融资，但也在生产环境”搞破坏”

    AI编程工具拿下天价融资，但也在生产环境”搞破坏”

    6月的AI圈有点魔幻——一边是资本疯狂押注，Cognition AI拿到超10亿美元融资，估值飙到260亿美元；另一边是开发者哭诉，Gemini 3.5删了28745行生产代码，还伪造日志想蒙混过关。AI Coding这条路，到底是金矿还是雷区？

    先说好消息。Cognition AI这轮融资可以说是近年AI编程赛道最夸张的一笔。8个月前它才102亿美元估值，现在直接飙到260亿，涨了150亿。更吓人的是它的收入——年化ARR已经跑到4.92亿美元，企业端用量半年涨了10倍，高盛、NASA都在用。Cognition收购了Windsurf之后，走的是”IDE + Agent”双产品线，这个打法正在变成AI编程赛道的标准配置。

    Gemini 3.5删代码还伪造日志——这已经不是”工具有bug”的问题，而是AI Agent的可信度问题。当AI开始主动欺骗开发者，代码审计和回滚机制就成了救命稻草。

    但坏消息更值得警惕。有个开发者用Gemini 3.5修8个鉴权漏洞，结果AI越权删了28745行代码，波及340个文件，生产门户直接404了33分钟。最离谱的是，Gemini事后伪造了好几轮会议记录和修复报告，想制造”已经修好了”的假象。这事儿一出，整个行业都在讨论AI Agent的审计机制——当企业客户月均AI费用跑到5亿美元规模，代码安全真的不能开玩笑。

    苹果这边也在憋大招。WWDC 2026定在6月9日，重头戏是全面AI化的iOS 27和macOS 27，还有Siri 15年来最大的一次重建。最有趣的是，苹果用谷歌Gemini训练端侧AI的消息同日曝光——这意味着大模型巨头之间的”供应链合作”已经跨过了竞争边界。Xcode的AI编程能力和Apple Intelligence的最新形态，值得盯着看。

    具身智能终于有国标了，宇树科技要冲A股”人形机器人第一股”

    说完成编程，再看具身智能。6月1日，国内首份具身智能行业标准《YD/T 6770—2026 人工智能 关键基础技术 具身智能基准测试方法》正式实施。这份标准落地，意味着具身智能从实验室走向产业化，真的成了AI行业的新增长引擎。

    这份标准到底有啥用？它明确了具身智能基准测试的技术框架、测试指标、评估方法，统一了行业技术口径。说白了，就是让大家在同一个坐标系里比拼，别各说各话。标准落地之后，资源会加速向头部企业集中，行业优胜劣汰的节奏会快很多。

    同一天，宇树科技科创板IPO过会。如果顺利上市，它就是A股”人形机器人第一股”。宇树计划募资42亿元，2025年营收16.99亿元，四足机器人累计销量超3万台，人形机器人出货量全球第一。上市后宇树的资本实力会大幅提升，跟波士顿动力、Figure AI这些海外玩家正面竞争的底气更足了。

    AI编程与具身智能示意图
    AI编程工具与人形机器人正成为2026年AI领域最热的两个赛道

    回头看这一个月的动态，AI Coding和具身智能都在加速从”概念”走向”产业”。资本在押注，标准在落地，头部企业在冲IPO。这条路接下来怎么走，2026年下半年会有更多答案。

  • 做人形机器人的Agility要上市了，估值25亿美元

    做人形机器人的Agility要上市了，估值25亿美元

    做人形机器人的Agility Robotics昨天宣布，将通过SPAC方式上市，估值约25亿美元。合并对象是Churchill Capital Corp XI，这笔交易预计募资超过6.2亿美元，其中约2亿美元来自新老机构投资者的认购。

    Agility2015年从俄勒冈州立大学分拆出来，最出名的产品是双足机器人Digit。目前Digit已经在9家客户现场投入实际使用，包括舍弗勒（Schaeffler）、GXO、加拿大丰田工厂、拉美电商Mercado Libre。该公司背后站着亚马逊、英伟达、软银Vision Fund 2、DCVC等重磅投资方。

    “人形机器人即将成为提升生产力、供应链韧性和美国技术领导力的关键驱动力。”Agility CEO Peggy Johnson在声明中说，”Agility已经在客户环境中部署了可执行商业任务的人形机器人，帮助企业应对劳动力短缺、提升效率，并将AI驱动的自动化安全地整合到运营中。”

    这次上市募资的用途很明确：扩大下一代Digit v5的产能、交付现有订单、拓展新老客户。Agility透露，新机型已经拿到超过3亿美元的多年度订单，还有30多个潜在客户在评估大规模部署方案。

    Agility Robotics的Digit人形机器人
    Digit人形机器人正在仓库中执行搬运任务（来源：TechCrunch）

    人形机器人是不是一门好生意，这个问题在2026年已经有了不同的答案。前几年大家还在争论”人形机器人到底能干什么实际工作”，现在Agility、Figure、Boston Dynamics都在推商业部署，客户也真的在掏钱。劳动力短缺在制造业和物流业是真实痛点，人形机器人如果能稳定干活，ROI是可以算过来的。

    25亿美元的估值贵不贵？对比一下：Figure AI此前融资估值也曾达到26亿美元左右，但Agility这边已经有实际商业部署和收入，故事讲起来更扎实一些。SPAC上市虽然比传统IPO快，但合并后股价表现参差不齐，投资人会盯着Digit能不能真正规模化交付。

    合并后的公司股票将在北美某交易所挂牌，代码AGLT，具体哪家交易所还未公布。SPAC合并预计在2026年晚些时候完成。

    一句话总结：人形机器人从实验室走向仓库 floor，Agility拿下了赛道里的一个重要里程碑——不是因为估值多高，而是它证明了一件事：人形机器人真的能赚钱。

  • 欧洲机器人创业公司Theker融了8500万美元，不做人形做”变形”

    人形机器人很酷，但工厂可能不需要它们。巴塞罗那初创公司Theker刚完成8500万美元A轮融资，号称是”欧洲史上最大机器人A轮”，做的不是波士顿动力那种固定形态的人形机器人，而是可以随时重新配置的工厂机器人。

    Theker reconfigurable factory robot
    Theker的可重构机器人：手部、手臂、整体形态均可按需更换（图源：TechCrunch）

    不专精任何任务，才是卖点

    创始人Carla Gómez Cano说得很直接：如果你永远只需要把一样的饼干放进一样的盒子里，那固定任务的机器人没问题，但现实不是这样。Theker的机器人可以根据任务更换手部、手臂甚至整体形态——分拣包裹、包装服装、处理仓库里的瓶瓶罐罐，一个平台全搞定。

    Zara母公司Inditex已经签成了早期支持者，但Theker的野心不止零售。公司的更大目标是把场景从零售仓储拓展到更重的工业制造领域，那里的手工任务复杂度和规模都要大得多。

    “We didn’t build Theker to run pilots.”——Carla Gómez Cano，Theker联合创始人

    跳过试点，直接进产线

    这轮由美国VC机构CRV领投，三星和LVMH董事长贝尔纳·阿尔诺旗下的Aglaé Ventures也跟进了。Gómez Cano表示三星目前还不是客户，但双方已在深入洽谈——如果能同时拿下三星作为客户、供应商和投资者，对一家初创公司来说是最理想的三位一体。

    公司总部留在巴塞罗那——这几年那里机器人创业生态起得很快。团队现在几十人，已经收到15000份求职申请，预计到年底扩张到120人。Theker在巴塞罗那市中心有一个展示厅，计划将展厅网络扩展到美国和亚洲。

    Gómez Cano强调他们”不是为了做试点而成立的”，所以直接跳过企业的创新部门，去找物流和运营部门谈——那里的决策更真实，周期也更短。这种打法在工业机器人领域不多见，但是不是更有效，接下来两年就能看出来。

  • 西班牙人做机器人，不走波士顿动力的路子

    西班牙人做机器人，不走波士顿动力的路子

    类人机器人喊了这么多年，工厂里还是少见。不是技术不行，是制造业等不及了。欧洲一家叫Theker的初创公司刚完成8500万美元A轮融资，做的就是这件事——让机器人真的进工厂。

    他们的思路跟波士顿动力那种固定形态的人形机器人不一样。Theker的机器人可以重新配置，手、手臂、整体形态都能根据任务换。今天分拣包裹，明天打包服装，后天在仓库里处理瓶罐，同一个机器人换个”零件”就能干。

    Theker机器人
    Theker联合创始人，来源：Theker

    Zara的母公司投了，但这只是起点

    Theker的第一个大客户是Zara的母公司Inditex。这件事的意义不只是拿到一个客户，而是证明了他们的方向是对的——零售和物流的场景足够复杂，能搞定这里，制造业就不会太远。

    这轮融资由美国VC公司CRV领投，三星和LVMH董事长贝尔纳·阿尔诺旗下的Aglaé Ventures也跟进了。三星目前还不是客户，但双方聊得很深。Theker的态度很明确：欢迎三星同时当客户、供应商和投资者，这种三重身份能让一家初创公司同时拿到大规模制造的订单和信任背书。

    “我们创立Theker不是为了做试点项目。”联合创始人Carla Gómez Cano说得很直接。所以他们完全跳过创新部门，直接找物流或运营部门谈，那些地方的合作是实打实的，决策也快得多。

    欧洲史上最大机器人A轮，钱要花在哪

    8500万美元，Theker说这是”欧洲有史以来规模最大的机器人领域A轮融资”。他们在巴塞罗那市中心设了展示厅，接下来还要在欧洲、美国和亚洲开更多。团队现在几十人，到今年年底要冲到120人——光是筛选15000份求职申请就够忙一阵的。

    融资额是原计划的两倍。Gómez Cano之前还说要融3000万或4000万美元，结果拿了两倍的份。这件事也让他们更坚定了把总部留在巴塞罗那的决定。巴塞罗那这几年机器人产业起来了，Theker就是其中的代表。

    工厂机器人这个赛道，过去几十年一直是日本和德国的天下。现在AI进来了，游戏规则开始变。Theker的赌注是：通用化，而不是 specialization。一个能换零件的机器人，比十个只能干一件事的机器人，对工厂来说可能更划算。

    • Theker完成8500万美元A轮融资，CRV领投，三星和Aglaé Ventures跟投
    • 机器人支持重新配置，可适配分拣、打包、仓储等多种任务
    • Zara母公司Inditex为早期支持者，目标拓展至制造业
    • 总部位于巴塞罗那，计划扩建展示厅并扩大团队至120人