字数 1793，阅读大约需 9 分钟
Apptronik获3.5亿美元融资，人形机器人领域热度飙升
近日，从德克萨斯大学孵化出来的公司Apptronik宣布完成了3.5亿美元的A轮融资。在人形机器人概念逐渐风靡之前，Apptronik就已投身该领域研发。本轮融资由B Capital和Capital Factory共同领投，谷歌旗下的DeepMind部门也参与其中，并与Apptronik合作，为人形机器人提供具身人工智能。
融资目的与过往成绩
Apptronik首席执行官Jeff Cardenas表示，2025年对于Apptronik和整个人形机器人行业，关键在于与早期采用者和客户合作，展示人形机器人在实际应用中的价值，真正的商业化和大规模推广将在2026年及以后展开，此次融资正是为此目标服务。在此轮融资前，这家位于奥斯汀的初创公司仅累计筹集2800万美元。Cardenas透露，过去公司目标是实现营收超过融资金额，这家成立8年的公司达成了这一目标。此前营收主要来自与梅赛德斯、GXO Logistics等公司的试点项目，以及机器人的直接销售。
技术积累与竞争优势
Apptronik在人形机器人领域的研究可追溯至2013年，早于公司成立时间。当时，德州大学奥斯汀分校人类中心机器人实验室的成员参与了NASA – DARPA机器人挑战赛，核心项目围绕名为Valkyrie的人形机器人展开。从那时起，美国国家航空航天局（NASA）便与Apptronik保持合作关系，助力公司研发出包括当前的Apollo在内的多代人形机器人。Cardenas指出，这十多年在人形机器人领域的经验积累，是Apptronik与Figure、1X和特斯拉等竞争对手相比的主要优势。波士顿动力（Boston Dynamics）和敏捷机器人（Agility Robotics）同样拥有悠久历史，但与众多竞争对手相比，Apptronik在该领域经验依然丰富。
行业合作与技术趋势
谷歌DeepMind AI团队与Apptronik合作构建机器人行为模型，这种 “战略伙伴关系” 在行业内并非个例。例如，波士顿动力宣布与机器人与人工智能研究所建立合作，此前还与丰田研究所达成类似协议，旨在提升机器人学习能力。同时，OpenAI投资了1X和Figure。去年8月，Figure宣布利用OpenAI模型为其02机器人开发自然语言对话功能，上周又宣布将所有AI开发工作转移至内部进行。Figure首席执行官Brett Adcock表示：“要在现实世界中大规模解决具身人工智能问题，必须垂直整合机器人AI，不能外包AI，如同不能外包硬件一样。”目前，对于Apptronik而言，与谷歌DeepMind合作比投入更多资金在内部构建定制化人形机器人AI模型更为明智。Cardenas称：“谷歌在该领域处于领先地位，正在构建一些世界上最优秀的模型。”
扩张计划与应用领域
融资之后，Apptronik的关键词是 “扩张和量产”。目前公司员工人数略超170人，计划明年增加50%。尽管如此，Cardenas对于人形机器人行业的发展时间表保持务实态度，毕竟该领域常出现过度承诺却难以兑现的情况。Apptronik目前与所有合作伙伴的合作仍处于试点阶段。在人形机器人备受瞩目的当下，公司在大规模推广技术之前，谨慎处理安全和可靠性等问题至关重要。
目前，Apptronik有多个正在进行的试点项目，其中与梅赛德斯的合作是典型案例。汽车制造一直是此类试点的主要应用场景，工厂车间需要搬运物料等体力劳动。同样，波士顿动力与其母公司现代汽车合作，Figure为宝马部署机器人，特斯拉的Optimus最终也将应用于自家电动汽车的生产。
除工厂和仓库外，Apptronik也在探索Apollo在家庭场景中的应用。Cardenas尤其看好人形机器人在老年科技领域的应用前景。随着人口老龄化加剧，越来越多老年人希望独立生活，人形机器人有望提供帮助。不过，目前像Apptronik这样的大多数人形机器人制造商仍将重点放在工业领域。工厂和仓库是很好的起点，因为企业拥有开展试点项目所需的资金和其他资源。尽管扩大这些项目的制造规模将继续降低成本，但目前相关系统对于家庭甚至护理机构来说，价格仍然过高，尚不具备实际应用条件。Cardenas表示，Apollo的目标价格是低于5万美元，但Apptronik目前尚未达到这一目标。他说：“我们正处于经济可行性显现的阶段，并且我们知道如何实现更经济实惠的系统。”
从行业数据来看，据某知名市场研究机构报告，全球人形机器人市场规模在未来五年内将以每年一定速度增长，投资方面，去年全球人形机器人初创企业的融资总额创历史新高。这一系列数据表明，人形机器人领域正迎来发展机遇。众多类似Apptronik的公司不断涌现，推动着整个行业发展。
在技术层面，目前人形机器人的关键技术如运动控制、人工智能算法等不断取得突破。以运动控制为例，相关技术改进使得人形机器人在复杂环境中的行动更加灵活和稳定。在人工智能算法方面，算法改进为人形机器人的智能决策和交互能力提供有力支持。
在应用场景拓展上，除工业和家庭场景外，人形机器人在医疗、教育等领域也展现潜力。例如在医疗领域，人形机器人可辅助医护人员进行一些重复性工作，如药品配送；在教育领域，人形机器人可充当智能学习伙伴，为学生提供个性化学习指导。这些潜在应用场景的挖掘，凸显了人形机器人行业的广阔前景。
