近日,硅谷具身智能賽道再傳重磅消息:由物理AI驅動的RoboForce完成5200 萬美元 Pre?A 輪融資,本輪融資實現超額認購,公司投后估值達3.5 億美元,折合人民幣約25 億元。
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本輪融資由YZi Labs 領投,雅虎聯合創始人、前 CEO 楊致遠親自參投。疊加此前已入局的諾貝爾經濟學獎得主邁倫?斯科爾斯(Myron Scholes)、啟明創投創始主管合伙人蓋瑞?里斯切爾(Gary Rieschel),以及卡內基梅隆大學,這家成立僅三年的初創公司,一舉匯聚了科技、投資、學術三大領域的頂尖力量。
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截至本輪融資完成,RoboForce 累計融資額已達6700 萬美元,手握超1.1 萬臺機器人意向訂單,合作客戶遍及12 個國家、覆蓋六大行業。
當前,多數具身智能企業仍聚焦實驗室演示與生活化場景的技術炫技,而 RoboForce 走出了一條差異化路徑:摒棄機器人的 “情緒價值”,深耕工業場景,專注研發可替代人類從事苦、累、高危作業的機器人勞動力,讓物理 AI 真正對接工業領域的真實需求。
01.
RoboForce 是如何定義物理AI工業化的?
在硅谷,英偉達的合作選擇,向來是判斷具身智能企業是否踩中技術風口的重要標尺。而RoboForce,正是英偉達在物理 AI 賽道的核心合作伙伴,也是其2026 年 GTC 大會發布的Physical AI 數據工廠藍圖中,全球唯一入選的機器人企業。
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圖片來源于X平臺(YZi Labs賬號發布)
在去年 GTC 大會上,黃仁勛便在主旨演講中將RoboForce與 SpaceX、xAI、OpenAI 等頂尖機構并列。作為其中最年輕的成員,RoboForce 也成為物理 AI 從虛擬仿真走向現實應用的典型代表。黃仁勛當時直言,機器人與物理智能將重塑人類文明,而這一愿景的落地,正需要能夠承接技術、落地真實場景的企業,RoboForce 正是其中關鍵一環。
雙方的合作深入物理 AI 底層研發。在 World Model 世界模型方向,RoboForce 基于 NVIDIA Cosmos 技術體系,將其直接應用于光伏安裝、數據中心運維、礦業開采等工業場景的機器人模型訓練,讓機器人能夠精準感知復雜物理環境變化、預判作業風險,在動態工業現場實現穩定操作與智能決策。在機器人仿真與合成數據層面,雙方聯手打造高度還原真實物理特性的訓練環境,用仿真數據補齊真實場景數據缺口,大幅縮短機器人從實驗室研發到工業現場落地的周期。
02.
告別 “中看不中用”,工業人形機器人終于找對方向!
當下具身智能賽道始終存在一個核心爭議:人形機器人究竟是中看不中用的昂貴展品,還是能真正創造價值的生產力工具。答案的關鍵,從來不在技術有多炫酷,而在于能否找到真實落地場景、解決行業實際痛點。對此,RoboForce 給出了明確答案,公司在2025年5月就推出了全球首款重裝大負載超人形機器人TITAN,專門解決工業場景下的行業痛點。
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圖片來源于RoboForce官網
與市面上主打輕量化、聚焦服務場景的機器人不同,TITAN 從設計之初就瞄準工業領域高強度、高風險作業場景。雙臂 40 公斤負載能力、1 毫米級操作精度,使其可在戶外與室內復雜工業環境中穩定作業。高空光伏安裝、數據中心重型設備搬運、港口貨物裝卸、礦山井下作業等人類不愿做、不敢做、效率低的工作,正是 TITAN 的核心應用場景。
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圖片來源于RoboForce官網
RoboForce 創始人兼 CEO Leo Ma 曾明確表示,公司機器人不涉足炒菜、端咖啡、疊衣服等生活化服務,只專注為人類分擔工業場景中最艱苦的體力勞動。
當前全球工業正面臨人力短缺與安全成本高企的雙重壓力,光伏、制造、港口、礦業等行業中,大量重復性、高危險體力勞動仍高度依賴人工,這正是物理 AI 機器人的核心機遇。
2025年底,RoboForce開啟首批商業化試點生產階段,首批在能源領域試點部署,同時拓展太陽能、采礦、制造、航天等行業客戶。目前累計超 1.1 萬臺意向訂單、覆蓋 12 個國家的客戶布局,對于一家成立不到三年的公司而言,這樣的商業化成績,打破了外界對具身智能機器人 “落地難、不實用” 的刻板印象。
RoboForce對物理AI的核心理解在于:工業機器人的核心不是極致人形化,而是貼合工業需求的實用化,能解決問題的機器人,才是真正有價值的機器人。
03.
集齊特斯拉、英偉達等頂尖力量,RoboForce創業團隊有多強?
不到三年的時間,讓RoboForce能夠在短時間內實現技術突破與商業落地,背后在于其強大的研發團隊。這家2023年成立的公司,核心成員幾乎覆蓋了全球具身智能與機器人領域的核心陣地:特斯拉機器人、亞馬遜機器人、Waymo、Cruise、ABB、蘋果、小鵬機器人、優必選等頂尖企業,以及卡內基梅隆大學、密歇根大學、清華大學等知名實驗室。
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RoboForce 創始人兼 CEO Leo Ma(圖片來自于2025年夏季達沃斯論壇公開報道)
創始人 Leo Ma 畢業于卡內基梅隆大學,此前任職于百度美國研發中心,擔任自動駕駛軟件架構師,主導自動駕駛汽車核心技術研發。此外,他曾于 2013 年以聯合創始人身份參與自動駕駛公司 Cyngn 的早期建設,并在 2021 年推動公司成功在納斯達克上市。
值得一提的是,硅谷人才競爭向來白熱化,RoboForce 卻始終堅持“小而精”的企業文化 。過去一年,公司收到近兩萬份求職申請,最終錄取率僅千分之一。嚴苛的篩選標準,保證了研發團隊的專業度與核心競爭力,也為物理 AI 技術的持續突破筑牢了人才根基。
技術層面,RoboForce 自主構建的Physical AI 數據飛輪,是其實現規模化部署的關鍵。機器人在工業現場執行真實任務時,會持續采集感知、操作、環境交互等多維度數據,與仿真數據、合成數據相結合,通過大規模訓練持續優化機器人基礎模型。
這套閉環體系,讓機器人在實際作業中不斷學習、快速迭代,能把現有工作做深做精,同時也能快速適配新場景、提升泛化能力。搭配模塊化硬件架構,機器人可快速對接光伏、制造、港口等多個行業,真正實現一臺機器人適配多類工業場景。
04.
RoboForce打響物理AI工業化突圍戰第一槍
5200萬美元融資的落地,成為RoboForce加速全球化商業化部署的關鍵推力。按照公司規劃,新資金將重點投向三大方向:持續打磨 Physical AI 模型與數據飛輪體系,依托真實工業作業數據結合仿真訓練,持續提升機器人實際作業能力;加快 TITAN 機器人平臺的量產進程與供應鏈搭建,為后續大規模訂單交付筑牢基礎;全力推進商業化落地,將現有各行業試點項目,轉化為能源、制造、基礎設施等領域的規模化應用。
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圖片來源于RoboForce官網
當下的具身智能與工業自動化行業,正站在關鍵的發展交匯點,AI算力的爆發式增長持續推動機器人智能水平迭代,全球工業領域的結構性勞動力短缺問題日益凸顯,而物理 AI 的技術成熟窗口也恰好同步開啟。三大趨勢的疊加,讓工業機器人成為科技賽道的新風口,也讓 RoboForce 這類深耕工業實際場景的企業,迎來了發展的黃金機遇期。
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圖片來源于RoboForce官網
當不少具身智能公司還停留在實驗室里,爭論機器人的“GPT 時刻”何時到來,為打磨一個炫酷的演示動作耗費大量研發精力時,RoboForce 已經帶著重裝機器人走進全球各地的工業現場,用1.1 萬臺的意向訂單,印證了物理 AI 的商業價值。從光伏電站的高空作業面、數據中心的設備機房、礦業的井下現場再到港口的裝卸碼頭,這家公司正推動物理 AI 完成從技術研發到產業落地的全面跨越。
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