YZi Labs 领投 5200 万美元，押注 RoboForce 打造新一代实体 AI 机器人劳动力

YZi Labs 加码布局实体 AI 领域

（来源：yzilabs）

投资机构 YZi Labs 近期宣布主导一轮 5200 万美元融资，投资对象为矽谷 AI 机器人公司 RoboForce。这项投资不仅代表资金支持，也反映出 YZi Labs 对实体 AI（Physical AI）长期发展潜力的看好，除了资金挹注，YZi Labs 管理合伙人 Ella Zhang 也将加入 RoboForce 董事会。

锁定高强度产业的人力缺口

RoboForce 的核心目标是解决当前多个产业面临的劳动力不足问题。

这些产业包括：

• 再生能源（如太阳能建设）

• 数据中心与 AI 基础设施

• 物流与运输

• 采矿与制造业

这些工作普遍具有以下特点：

• 高风险与高强度

• 重复性高

• 工作环境恶劣

RoboForce 将这种现象称为产业成长与人力供给之间的落差，并试图透过机器人技术填补这一缺口。

TITAN：面向工业场景的 AI 机器人

RoboForce 的核心产品为 TITAN 机器人，专为极端工业环境设计。

其主要特点包括：

• 毫米级精度操作能力

• 长时间高强度运作能力

• 可应对户外高温或复杂地形

（The TITAN Robot by RoboForce）

该系统属于“Physical AI”应用，强调 AI 不仅存在于数位世界，也能直接参与现实环境中的生产活动。

来自顶尖工程团队的背景

RoboForce 成立于 2023 年，其团队成员来自多个知名机构与企业，包括：Carnegie Mellon University、University of Michigan、Amazon Robotics、Google、Waymo、Cruise，以及 Tesla Robotics、ABB、Apple。

共同创办人 Leo Ma 曾参与自动驾驶技术开发，并创立自动驾驶公司 CYNGN，具备丰富的 AI 与机器人经验。

AI 数据飞轮：让机器人持续进化

RoboForce 的技术核心在于其“数据飞轮（Data Flywheel）”架构。

运作方式如下：

1. 机器人在实际场景中执行任务

2. 收集大量操作数据

3. 数据回馈至 AI 模型进行训练

4. 提升下一代机器人性能

透过这种循环，整个机器人系统会随时间持续优化，形成规模化优势。

与 NVIDIA 深度合作

RoboForce 与 NVIDIA 建立了紧密合作关系，使用其多项 AI 基础设施：

• Jetson Thor（边缘运算）

• Isaac Sim / Isaac Lab（模拟与训练）

• Cosmos（合成数据生成）

• OSMO（云端与边缘协调）

此外，NVIDIA 执行长 Jensen Huang 也曾在 GTC 大会中公开提及 RoboForce，视其为 AI 工业应用的重要案例。

市场需求已逐步验证

目前 RoboForce 已取得超过 11,000 台机器人的订单意向（LOI），并从测试部署逐步迈向规模化生产。

这显示市场对于自动化工业劳动解决方案已有明确需求，特别是在太阳能大型建设、矿业与资源开采，以及大型物流系统这些领域对效率与安全性的要求极高。

YZi Labs 投资的四大原因

YZi Labs 选择领投本轮融资，主要基于以下几个关键因素：

1. 创办人执行力强

团队具备实际部署复杂系统的经验，并深入理解产业需求。

2. 工程能力具备累积优势

跨领域技术整合，使产品在实际应用中具有竞争力。

3. 市场需求明确

工业人力短缺已成为全球性问题，市场规模庞大。

4. 技术时机成熟

边缘运算、模拟技术与 AI 模型的进步，使实体 AI 开始具备商业化条件。

资金用途与未来发展

本轮融资将主要投入三大方向：

• 强化 AI 模型与数据飞轮系统

• 扩大机器人生产与部署能力

• 加速商业化进程，将试点转为实际应用

对 YZi Labs 而言，这笔投资也代表其从数位经济基础设施，进一步拓展至 AI 与生物科技领域的策略转变。

实体 AI 的下一阶段

随著 AI 技术从软体走向硬体，实体世界的应用场景正在快速扩展。RoboForce 所代表的方向，是让 AI 不再只是数据处理工具，而是直接参与建设与生产的劳动力。

总结

YZi Labs 对 RoboForce 的投资不仅是对单一企业的支持，更反映出市场对实体 AI 发展潜力的高度关注。随著工业领域人力短缺问题持续扩大，结合 AI 与机器人的解决方案正逐渐成为关键选项。未来随著技术成熟与规模化部署推进，像 RoboForce 这类公司有望在能源、制造与基础设施建设中扮演更重要的角色，也可能重新定义人类与机器协作的方式。