2024年超70亿美元涌入机器人领域，风投巨头看好未来前景
快速阅读: 过去半年，机器人领域提案激增，风险投资超70亿美元，市场预计快速增长。投资者需跨学科评估，重视实际表现而非仅潜力，确保技术与市场需求匹配。
六个月前，我们开始积极进入机器人领域，主动寻找机会——但每月收到的提案依然寥寥。如今，这一数字急剧上升。仅仅半年时间，我们就接触到了涵盖从构建机器人基础模型（RFMs）到全栈机器人、人形机器人及其动力工具的各类机器人公司。
该行业正在蓬勃发展，风险投资家在2024年单独向机器人公司投入了超过70亿美元。像Figure（6.75亿美元B轮融资）、Physical Intelligence（4亿美元A轮融资）和Skild（3亿美元A轮融资）这样的大型融资轮次表明，投资者对机器人的兴趣大幅增加。全球机器人市场预计将以指数级增长，仅工业机器人市场就预计到2034年达到约600亿美元，服务机器人市场预计到2029年将增长至约990亿美元。
当前的机会
虽然机器人技术迅速成为人工智能中最活跃和快速发展的领域之一，但它也是技术上最复杂的领域之一，具有陡峭的学习曲线——尤其是对于评估新企业的投资者来说。与语言模型不同——后者有标准化的基准提供明确的性能指标——机器人没有普遍接受的能力比较框架。这种复杂性源于该领域在人工智能、硬件设计与工程、供应链、制造和实际部署等多个领域的交叉位置——所有这些都需要不同的专业知识来构建成功的公司，同时也需要投资者有一套不同的评估标准。简而言之，将AI引入物理世界比将其引入数字世界更为困难。
作为投资者，我们的目标是尽早参与——不仅是为了支持有前景的企业，还要在技术发展中发挥建设性作用。机器人不再是科幻小说中的概念；它是一个迅速展开的现实，有可能彻底改变我们的生活方式、工作方式和建设方式。
随着AI开始塑造物理世界，我们看到了技术进步和实质性机遇的罕见交汇。从仓库自动化到通用型机器人形态，这些系统不仅能执行任务，还能学习、适应并在真实环境中不断改进。构建这些系统的公司在为一个更加高效和韧性的未来奠定基础——并且如果能够审慎地发展，它们将增强工作而不削弱人们在其中扮演的关键角色。
为了支持探索这一领域的其他人，我们最近编写了一份关于市场机遇、投资机器人所面临的独特挑战以及我们评估该领域公司的框架的入门指南。这是一份深入的分析，因此我们在此概述了评估机器人初创企业的三大要点：
1. 寻找跨学科卓越和面向未来的领导力。
机器人不仅是AI问题，而是软件、硬件、数据、制造和运营的融合。成功的公司需要在每个领域都有顶尖人才，但仅有资历是不够的。我们寻找的是那些以第一原理思维运作、建立现代技术架构并拥有与行业发展方向一致的长期愿景的团队——而不是只关注过去。
2. 不要轻信演示——要质疑它。
要真正评估机器人的能力，了解演示背后的上下文至关重要。该系统是完全自主运行还是需要一定程度的远程操作？物体或环境是否被安排以简化任务？尽可能亲自观察系统。在不受控制的环境中——尤其是在事情不按计划进行时——的表现通常比精心制作的演示更有用。如果合适，可以温和地打断机器人的工作流程，看看它的反应如何。
3. 评估实际表现，而不仅仅是潜力。
由于缺乏通用的基准，投资者必须依赖公司自己对成功的定义。询问有关任务成功率、吞吐量和自主运行时间等可衡量的指标。了解部署所需的时间、所需培训以及数据策略是否能创建持续改进的反馈循环。最终，最有前景的机器人创业公司将技术深度与可扩展的部署模式和对客户的明确投资回报率叙述相结合。这是上一波机器人浪潮带来的一个重要教训——不要陷入POC困境。
前进的道路
随着机器人初创企业在人工智能领域的成熟，风险投资家需要从过去的周期中吸取教训。许多2014-2015年期间的机器人公司因每个客户都需要进行一次性集成而陷入困境，缺乏清晰的广泛实施和规模化路径。如今的机器人公司受益于硬件效率的显著提升、可扩展的数据收集方法以及之前周期所不具备的人工智能能力。这些领域的进步汇聚在一起，使机器人技术终于有望成为主流。
随着数字人工智能的迅速发展，物理世界代表了下一个重大的自动化前沿。尽管AI模型已经在软件工程、客户服务和数据分析等领域增强了白领工作者的能力，但体力劳动解决方案仍处于相对未开发的状态。在软件领域，技术壁垒因AI普及化而逐渐消失，而在机器人领域，由于物理世界集成的复杂性，这些壁垒依然坚固。
这一前景不仅仅在于自动化劳动力，而是建立能够增强人类能力并通过对现实世界的部署不断学习和改进的系统。这些是长期、高度技术性的企业——随着时间的推移，它们通过累积的数据优势和与物理环境的深度整合，形成了纯粹基于软件的模式难以复制的竞争壁垒。愿意深思熟虑地评估这些跨学科公司的投资者，将成为帮助构建和转型未来物理世界的助力。
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