FieldAI获4.05亿美元融资：通用机器人大脑引爆AI+机器人赛道-优快云博客

当贝佐斯、英伟达、比尔·盖茨这些名字同时出现在一家初创公司的投资人名单上时，你就知道，这绝不是一次普通的融资。

2025年8月，一家名为FieldAI的美国机器人公司悄然完成了两轮总计4.05亿美元的融资，估值飙升至20亿美元。投资方阵容堪称“科技圈顶流"：亚马逊创始人杰夫·贝佐斯的家族办公室、英伟达风投部门NVentures、比尔·盖茨的风险投资公司，还有淡马锡、英特尔资本等国际资本巨头。

这笔融资不仅刷新了今年AI+机器人赛道的融资纪录，更向全球释放了一个强烈信号：通用机器人大脑的时代正在加速到来。

FieldAI究竟有何魔力，能让这些平时挑剔的顶级资本集体下注？它的物理优先基础模型与传统AI有何本质不同？这场融资狂欢背后，又隐藏着怎样的技术革命与产业变局？

4.05亿美元融资背后：FieldAI的“物理优先"革命

FieldAI的总部位于加州尔湾，这家成立于2023年的初创公司，用短短两年时间就完成了从技术突破到资本认可的跨越。公司创始人兼CEO阿里·阿格哈（Ali Agha）曾在美国宇航局（NASA）和麻省理工学院（MIT）从事机器人研究数十年，他的梦想是打造一个"能够跨不同机器人类型和多样化环境进行泛化的单一机器人大脑"。

传统AI的致命短板

在理解FieldAI的技术突破之前，我们必须先看清传统AI在机器人领域的致命短板。目前市面上的大多数机器人AI，本质上都是将处理文本或图像的大语言模型（LLM）或视觉模型"硬套"到机器人系统上。这种做法导致两个严重问题：

一是缺乏物理常识。传统AI模型不理解重力、摩擦力、惯性等基本物理法则，导致机器人在现实世界中经常做出反物理的荒谬动作。比如，让机器人拿起一个鸡蛋，它可能会用捏碎核桃的力度；让机器人走过湿滑地面，它可能像在旱冰场一样失控。

二是风险意识缺失。传统AI模型只会机械地执行“下一步动作”，完全不考虑动作的后果和安全性。在工厂、建筑工地、能源设施等危险环境中，这种“无知者无畏”的态度可能酿成灾难。

FieldAI的“物理优先”解决方案

FieldAI的核心技术被称为“Field基础模型”（Field Foundation Models，FFMs），其最大特点是在AI模型中添加了一层物理知识，让机器人真正理解物理世界。

阿里·阿格哈在接受采访时解释：“我们的方法使机器人能够快速学习并适应新环境，同时具备风险意识。要实现这一目标，你需要在进入这些新环境时管理风险和安全。这一直是机器人技术的根本差距，传统模型从未被设计来管理这种风险和安全。”

具体来说，FieldAI的技术创新体现在三个方面：

物理知识嵌入：将力学、运动学等物理法则直接编码到AI模型中，使机器人具备"物理直觉"，能够预测动作的物理后果。
风险意识机制：机器人不仅能执行动作，还能评估自己"有多自信"，并根据风险阈值调整行为。阿格哈举例："突然你开始有了这种感觉，我知道多少，如果我不知道某事，或者如果我在做决定，我对此有多自信。一旦网络开始获得这种访问权限，它就开始做出更安全的决定。"
跨平台通用性：同一套"大脑"可以适配从人形机器人到四足机器人，再到自动驾驶汽车等各种设备。只要具备基本遥控能力的机器人，都能快速加装FieldAI的"智能大脑"，实现自主运行。

商业落地：从实验室到真实场景

FieldAI的技术已在建筑、能源和城市配送等行业获得实际合同，虽然公司拒绝透露具体客户名称，但据知情人士透露，这些客户包括多家财富500强企业。FieldAI的机器人能在无GPS、无预先绘图的情况下安全执行任务，这种能力在复杂工业环境中尤为珍贵。

此次融资将主要用于三个方面：加速研发、扩大生产能力、推进全球扩张。FieldAI计划在年底将团队规模翻倍，并推出更多支持运动与操控任务的模型版本。

技术参数大比拼：FieldAI vs 宇树科技 vs Figure 02

为了更直观地理解FieldAI的技术实力，我们将其与国内领先的宇树科技、国际知名的Figure 02进行了详细对比。以下是三家企业核心产品的技术参数对比表：

从表格中我们可以看出几个关键差异：

技术路径不同：FieldAI专注于"大脑"的通用性，不绑定具体硬件；宇树科技和Figure 02则是"大脑+本体"一体化方案。FieldAI更像是一个"机器人操作系统"，而宇树和Figure更像是"整机厂商"。
应用场景侧重不同：FieldAI瞄准的是工业领域的"硬场景"，强调安全性和可靠性；宇树科技的"芭蕾舞者"明显偏向消费级和轻工业，注重灵活性和性价比；Figure 02则介于两者之间，兼顾工业和服务场景。
商业化策略不同：FieldAI采取"平台化"策略，通过赋能第三方机器人厂商实现规模化；宇树科技和Figure 02则采取"产品化"策略，直接向终端用户提供完整解决方案。

AI+机器人赛道的投资逻辑变局

FieldAI的4.05亿美元融资并非孤例，而是AI+机器人赛道资本狂潮的一个缩影。根据高工机器人产业研究所数据，2025年上半年国内具身智能产业链上下游总计发生144次融资事件，融资金额达到195亿元，平均单笔融资规模达到1.35亿元。

与几年前机器人赛道的投资热潮相比，当前的投资逻辑发生了显著变化：

从硬件到软件：早期机器人投资主要集中在机械结构、传感器等硬件领域，而现在资本更青睐AI算法、操作系统等软件层面。"硬件可以快速复制，但软件壁垒才是真正的护城河。"
从专用到通用：过去资本追捧的是针对特定场景的专用机器人，而现在更看好能够跨场景应用的通用智能平台。FieldAI的"通用机器人大脑"概念之所以吸引资本，正是因为它打破了传统机器人"一机一用"的局限。
从单点突破到生态构建：早期投资往往聚焦于单一技术或产品，而现在资本更看重企业构建生态系统的能力。FieldAI的跨平台适配性，正是生态构建能力的体现。

国内资本的“中国式”偏好

虽然国际资本对FieldAI这类通用平台趋之若鹜，但国内资本却表现出明显的“中国式”偏好。赛智伯乐创始人陈斌指出：“中国投资人更看重短期商业化能力，对需要长期培育的通用平台相对谨慎。”

这种偏好导致国内AI+机器人投资呈现出两个特点：一是更青睐垂直场景解决方案，如物流机器人、医疗机器人等；二是更注重性价比，像宇树科技这样推出3.99万元人形机器人的企业更容易获得资本青睐。

人机共生的未来愿景

最终，AI+机器人赛道的蓬勃发展，指向的是一个人机共生的未来。在这个未来中，机器人不是取代人类，而是成为人类的延伸和伙伴。它们将承担危险、重复、繁重的工作，让人类能够专注于更具创造性和情感价值的活动。

FieldAI的“物理优先”模型，本质上是在为这种人机共生关系奠定技术基础。只有当机器人真正理解物理世界、具备风险意识时，人类才能放心地与它们共事、共存。