
具身涌现消息,近日,海外人形机器人初创公司Minerva Humanoids刚刚完成1000万美元PreSeed轮融资,本轮由General Catalyst 领投,Long Journey Ventures、Credo Ventures参与跟投,还有多名AI行业知名天使投资人入局。

这家成立仅一年的旧金山企业,没有追逐全自主具身智能的行业热潮,选择打造半自主遥操作人形机器人Roger,面向油气、排爆等高风险作业场景,试图把人类从业者从致命危险环境中剥离出去,这一思路也为人形机器人商业化打开了不一样的思考角度。
01
跨界团队为何敢反潮流?
Minerva Humanoids的核心团队,集合了特斯拉与波士顿动力两大派系的工程人才。CEO Sandor Felber曾参与特斯拉Optimus人形机器人项目,同时拥有MIT CSAIL人形机器人AI控制研究经历;CTO Maurice Rahme拥有波士顿动力6年任职履历,主导Stretch机器人从原型机走向商业落地的全部工程工作。

行业内普遍认知里,特斯拉代表低成本AI视觉驱动路线,波士顿动力代表高性能运动控制路线,两大方向各有取舍。而Minerva没有照搬任何一方的成熟范式,团队内部认为,当下通用人形机器人全自主能力还达不到高危作业的安全门槛,盲目追求完全自主,会直接带来现实场景下的安全隐患。
General Catalyst合伙人Robin Dechant也曾公开表示,团队只用5个月就完成可行走人形原型机,这种硬件迭代速度,才是资本下注的关键理由。资本看重的不完全是Roger原型本身,而是两套顶尖工程经验融合之后,在特种场景落地的可能性。
02
遥操作是技术倒退吗?
Roger采用半共享自主架构,整套系统分成两套能力分工,操作人员佩戴VR头显获取机器人第一视角画面,穿戴触觉反馈手套完成精细动作操控;机器人本体负责自主平衡、导航、摔倒自恢复,把平衡、行走这些重复性运动交给机器算法处理,人只专注处理风险最高、需要主观判断的精细操作环节。

从工程数据来看,团队5个月完成从设计、加工到可行走原型的完整开发,首批样机选择在德国完成组装,优先对接欧洲油气行业试点项目。对比市面上主流PackBot、Talon这类传统履带式特种排爆机器人,Roger人形机身最大优势,就是适配按照人类人体尺寸设计的现实工业环境,管道阀门、舱门把手、操作杆,人形结构可以直接复刻人类作业姿态;传统履带机器人会被狭窄通道、阶梯结构限制活动范围,但它也绕不开遥操作固有的技术短板,无线通信信号波动带来的延迟、力反馈设备硬件成本居高不下,都会直接影响现场作业安全。
油气泄漏处置、爆炸物拆解这类任务容错率趋近于零,一旦信号抖动、操作滞后就会酿成事故。这也是具身涌现看来,这款产品真正的矛盾点:它用“人做决策”绕开了AI认知的短板,却又把系统可靠性压力转移到通信链路与力反馈硬件之上。
03
特种场景能撑起人形商业化?
如今整个人形机器人行业弥漫对全自主、端到端大模型的狂热追捧,大量产品把Demo视频效果当成核心宣传点,但落地时很难应付现实世界的不确定性,多家头部企业的人形项目量产时间表持续延后。Minerva选择遥操作人形路线,本质是接受行业当下的技术边界,不去追求机器彻底替代劳动者,而是把机器人变成人类专业人员的物理替身。

具身涌现认为,这给行业抛出一个值得深思的命题:人形机器人价值,一定是大规模替代流水线工人吗?在通用能力尚未成熟阶段,垂直高危特种场景,是人形机器人最务实的商业化试验田。传统特种机器人大多停留在履带底盘,缺少灵巧双臂与人形通过能力,市场长期被老产品垄断,但客户的真实需求一直存在。
当然这条路径同样存在商业天花板。遥操作模式下一人对应一台机器人,很难实现大规模并发作业;油气、公共安全客户采购周期漫长,定制化需求繁多,创业公司会承受不小交付压力。即便技术原型验证成功,如何控制整机成本、建立稳定的运维服务体系,都是绕不开的现实考验。
04
行业该重新定义成功标准?
很多市场舆论会简单把遥操作等同于“技术妥协甚至倒退”,具身涌现看来恰恰相反,真正的工程创新,不是一味追逐概念热点,而是敢于直面技术现实。人形机器人行业长期陷入一个评价误区,大家习惯比拼步态炫酷、大模型能力,却很少去衡量产品能不能解决真实世界里的具体风险。

Roger不一定会成为颠覆市场的爆款产品,但它提供了重要的参照样本:人形机器人的意义,未必是把人类赶出工作岗位,也可以是延伸人的能力,把人隔绝在死亡风险之外。
当全自主技术还处在实验室阶段,先让机器人完成小范围、高价值、保护生命的任务,再在真实作业中积累数据反哺自主算法迭代,或许是比一味鼓吹机器换人的更健康发展路径。未来行业也需要建立一套新的评判标尺,比起花哨演示,更要看重机器人在真实工况下的安全性与实用价值。
原文标题 : 特斯拉+波士顿动力联合创业!这家机器人公司融了1000万美金

具身涌现消息,近日,海外人形机器人初创公司Minerva Humanoids刚刚完成1000万美元PreSeed轮融资,本轮由General Catalyst 领投,Long Journey Ventures、Credo Ventures参与跟投,还有多名AI行业知名天使投资人入局。

这家成立仅一年的旧金山企业,没有追逐全自主具身智能的行业热潮,选择打造半自主遥操作人形机器人Roger,面向油气、排爆等高风险作业场景,试图把人类从业者从致命危险环境中剥离出去,这一思路也为人形机器人商业化打开了不一样的思考角度。
01
跨界团队为何敢反潮流?
Minerva Humanoids的核心团队,集合了特斯拉与波士顿动力两大派系的工程人才。CEO Sandor Felber曾参与特斯拉Optimus人形机器人项目,同时拥有MIT CSAIL人形机器人AI控制研究经历;CTO Maurice Rahme拥有波士顿动力6年任职履历,主导Stretch机器人从原型机走向商业落地的全部工程工作。

行业内普遍认知里,特斯拉代表低成本AI视觉驱动路线,波士顿动力代表高性能运动控制路线,两大方向各有取舍。而Minerva没有照搬任何一方的成熟范式,团队内部认为,当下通用人形机器人全自主能力还达不到高危作业的安全门槛,盲目追求完全自主,会直接带来现实场景下的安全隐患。
General Catalyst合伙人Robin Dechant也曾公开表示,团队只用5个月就完成可行走人形原型机,这种硬件迭代速度,才是资本下注的关键理由。资本看重的不完全是Roger原型本身,而是两套顶尖工程经验融合之后,在特种场景落地的可能性。
02
遥操作是技术倒退吗?
Roger采用半共享自主架构,整套系统分成两套能力分工,操作人员佩戴VR头显获取机器人第一视角画面,穿戴触觉反馈手套完成精细动作操控;机器人本体负责自主平衡、导航、摔倒自恢复,把平衡、行走这些重复性运动交给机器算法处理,人只专注处理风险最高、需要主观判断的精细操作环节。

从工程数据来看,团队5个月完成从设计、加工到可行走原型的完整开发,首批样机选择在德国完成组装,优先对接欧洲油气行业试点项目。对比市面上主流PackBot、Talon这类传统履带式特种排爆机器人,Roger人形机身最大优势,就是适配按照人类人体尺寸设计的现实工业环境,管道阀门、舱门把手、操作杆,人形结构可以直接复刻人类作业姿态;传统履带机器人会被狭窄通道、阶梯结构限制活动范围,但它也绕不开遥操作固有的技术短板,无线通信信号波动带来的延迟、力反馈设备硬件成本居高不下,都会直接影响现场作业安全。
油气泄漏处置、爆炸物拆解这类任务容错率趋近于零,一旦信号抖动、操作滞后就会酿成事故。这也是具身涌现看来,这款产品真正的矛盾点:它用“人做决策”绕开了AI认知的短板,却又把系统可靠性压力转移到通信链路与力反馈硬件之上。
03
特种场景能撑起人形商业化?
如今整个人形机器人行业弥漫对全自主、端到端大模型的狂热追捧,大量产品把Demo视频效果当成核心宣传点,但落地时很难应付现实世界的不确定性,多家头部企业的人形项目量产时间表持续延后。Minerva选择遥操作人形路线,本质是接受行业当下的技术边界,不去追求机器彻底替代劳动者,而是把机器人变成人类专业人员的物理替身。

具身涌现认为,这给行业抛出一个值得深思的命题:人形机器人价值,一定是大规模替代流水线工人吗?在通用能力尚未成熟阶段,垂直高危特种场景,是人形机器人最务实的商业化试验田。传统特种机器人大多停留在履带底盘,缺少灵巧双臂与人形通过能力,市场长期被老产品垄断,但客户的真实需求一直存在。
当然这条路径同样存在商业天花板。遥操作模式下一人对应一台机器人,很难实现大规模并发作业;油气、公共安全客户采购周期漫长,定制化需求繁多,创业公司会承受不小交付压力。即便技术原型验证成功,如何控制整机成本、建立稳定的运维服务体系,都是绕不开的现实考验。
04
行业该重新定义成功标准?
很多市场舆论会简单把遥操作等同于“技术妥协甚至倒退”,具身涌现看来恰恰相反,真正的工程创新,不是一味追逐概念热点,而是敢于直面技术现实。人形机器人行业长期陷入一个评价误区,大家习惯比拼步态炫酷、大模型能力,却很少去衡量产品能不能解决真实世界里的具体风险。

Roger不一定会成为颠覆市场的爆款产品,但它提供了重要的参照样本:人形机器人的意义,未必是把人类赶出工作岗位,也可以是延伸人的能力,把人隔绝在死亡风险之外。
当全自主技术还处在实验室阶段,先让机器人完成小范围、高价值、保护生命的任务,再在真实作业中积累数据反哺自主算法迭代,或许是比一味鼓吹机器换人的更健康发展路径。未来行业也需要建立一套新的评判标尺,比起花哨演示,更要看重机器人在真实工况下的安全性与实用价值。
原文标题 : 特斯拉+波士顿动力联合创业!这家机器人公司融了1000万美金