亮相GTC，硅谷機器人公司RoboForce再融3.6億，估值25億領跑重裝勞動力 | 融資首發

作者 ｜ 張瀟雪
郵箱 ｜ JessicaZhang@pingwest.com

這一周，全球科技圈的目光聚焦在圣何塞SAP中心。今年GTC有兩大主題被討論最多：Agentic AI讓軟件學會自主行動，Physical AI讓智能走進物理世界。黃仁勛說，機器人與物理智能將重塑人類文明。

而具身智能的戰場，也正從"實驗室里的后空翻"，悄悄轉向"工業現場的體力活"。

硅星人Pro獨家獲悉，近日，物理AI驅動的硅谷具身智能機器人公司RoboForce完成5200萬美元pre-A輪超額認購融資，累計融資額近7000萬美元。本輪融資由YZi Labs領投，Yahoo!聯合創始人兼前CEO楊致遠參投，RoboForce估值由此升至3.5億美元，約合人民幣25億元。在此前的輪次中，諾貝爾經濟學獎得主Myron Scholes、啟明創投創始主管合伙人Gary Rieschel，以及卡內基梅隆大學（CMU）已相繼入局。

三年前，當大多數具身智能公司仍在實驗室訓練機器人完成各種“演示動作”時，硅谷這家極為低調的公司已經做出了不同選擇。它沒有跟風內卷"情緒價值"，而是直接瞄準了一個更硬核的方向——成為全球最早提出并系統性探索“機器人勞動力（Robo-Labor）”方向的 Physical AI 公司之一，專為高強度工業環境而生，聚焦可規模化、可部署的Physical AI技術突破。

1

從英偉達巨幕走出的RoboForce

在硅谷，判斷一家具身智能公司是否處于風暴中心，最直觀的坐標系就是英偉達。

去年的GTC大會上，黃仁勛在主旨演講中拉開了一道貫穿人類科技史的巨幕。

RoboForce與SpaceX、xAI、OpenAI、萊特兄弟、貝爾實驗室等名字并肩出現——作為其中最年輕的成員，RoboForce代表了物理AI在真實世界落地的新銳力量。

GTC 2026 上，NVIDIA 發布了面向 Physical AI 的核心基礎設施——Physical AI 數據工廠藍圖（Physical AI Data Factory Blueprint）。在該體系中，RoboForce是目前NVIDIA全球唯一選中的機器人公司，作為合作伙伴深度參與其在機器人領域的落地應用。

在 World Model（世界模型）方向，RoboForce 正基于 NVIDIA Cosmos 世界模型能力，將該體系應用于真實工業場景的機器人模型訓練，使機器人能夠更好地理解與預測復雜物理環境，在動態工業環境中實現更穩定的感知與決策。

在機器人仿真與合成數據層面，雙方協同打造接近真實世界物理特性的訓練環境，通過仿真與合成數據擴展真實場景數據，大幅縮短機器人從實驗室研發到真實工業部署之間的遷移周期。這一合作也將繼續加速RoboForce Physical AI技術能力的持續演進。

1

物理AI的工業解藥：不僅是人形，更是"勞動力"

然而，技術合作只是故事的一面。當前具身智能賽道存在一個更根本的爭議：人形機器人到底是"昂貴的玩具"，還是"真正的生產力"？爭議背后，是真實落地場景的稀缺——目前市場上多數產品仍停留在演示階段，能在非結構化工業環境中穩定完成生產任務的系統，為數不多。

對此，RoboForce給出的答案是：TITAN。

2024 年，RoboForce 發布了全球首個重裝大負載超人形機器人TITAN。 與追求輕量化、生活化應用的機器人不同，TITAN 從設計之初便面向高強度、高風險的工業環境——雙臂負載 40 公斤，操作精度達到 1 毫米級，可在戶外與室內復雜環境中穩定作業。

RoboForce創始人兼CEO Leo Ma曾說得很直接："我們的機器人不炒菜、不端咖啡、不疊衣服，只幫人干最苦最累最危險的活。"他認為，全球工業領域正面臨人力短缺與安全成本的雙重擠壓——在光伏安裝、數據中心、礦業、制造業、港口等場景，大量枯燥且危險的任務仍依賴人力。"我們的使命，就是讓機器人承擔人類不該承擔的工作。"

而這一邏輯也正在被市場逐步驗證。自2025年初亮相以來，RoboForce的客戶伙伴遍布12個國家、涉及六大行業，累計意向訂單突破11,000臺。對于一家成立不到三年的初創公司，這個數字背后的商業化勢能不言而喻。

1

硅谷機器人夢之隊，打造Physical AI數據飛輪

在硅谷的機器人創業版圖中，RoboForce擁有一支人才密度極高的團隊——核心成員的履歷，幾乎涵蓋了全球具身智能與機器人領域的半壁江山。

RoboForce成立于行業爆發前夕的2023年。團隊成員來自特斯拉機器人、亞馬遜機器人、Waymo、Cruise、ABB、蘋果、小鵬機器人、優必選，以及卡內基梅隆大學、密歇根大學、清華大學等頂尖公司與實驗室。"學術+工程"的混合基因，決定了RoboForce從第一天起就奔著"規模化部署"而去，而非停留在純科研路線。

尤其值得注意的是，這支團隊具備罕見的"全范式"機器人研發經驗：從輪式、足式到人型，從輕量化協同手臂到重型工業機械，團隊成員曾主導或參與過覆蓋全業態、全形態的機器人項目。這樣的實操底蘊，使RoboForce在面對復雜的"重裝超人形機器人"研發時，能夠規避路徑陷阱，實現算法與硬件的高效協同。

在硅谷人才競爭極度白熱化的當下，RoboForce始終保持著硅谷精英公司典型的"小而精"文化：公司過去一年里收到近2萬份入職申請，錄取率僅約千分之一。

技術路徑上，RoboForce正在打造面向真實工業環境的Physical AI機器人系統。其核心判斷是：規模化應用必須從高價值、強需求的真實場景出發，而非實驗室的理想化環境。為此，RoboForce構建了一個以真實世界數據為核心的Physical AI數據飛輪——機器人在真實任務執行過程中持續采集感知、操作與環境交互數據，并通過仿真、合成數據與大規模訓練不斷強化模型能力。

這一閉環體系，使機器人能夠在現實環境中實現持續學習、快速迭代，并不斷提升任務能力與泛化能力。在此基礎上，RoboForce還搭建了結合模塊化硬件架構的具身智能機器人平臺，使機器人能夠可靠運行并快速遷移至多元工業場景。與英偉達在World Models與高保真仿真方向的深度合作，也在為這套飛輪持續提供技術支撐。

1

全球版圖：從硅谷實驗室走向全球工業現場

本輪融資的完成，將顯著加速RoboForce邁向全球的規模化商業部署, 全面強化其Physical AI 平臺建設。

RoboForce正沿三條主線推進：持續強化Physical AI模型與數據飛輪，通過真實工業數據與仿真訓練提升機器人能力；加速TITAN機器人平臺的量產與供應鏈建設，為規模化部署做好準備；同時推動商業化落地，將試點項目轉化為在能源、制造與基礎設施等行業的規模應用。

在RoboForce看來，行業正處在一個關鍵交匯點：AI算力對能源需求呈指數級增長，全球勞動力出現結構性短缺，而Physical AI的技術窗口也正在同步開啟。

這家公司正在完成一次從硅谷實驗室向全球工業現場的全面遷徙。當許多機器人公司還在討論"機器人的GPT時刻"何時真正到來，已經有人在用重裝機器人勞動力，將這一愿景一步一步變成現實。

點個“愛心”，再走 吧