36Kr Exclusive | Robotics Solutions Provider Serving Foxconn Completes Angel Funding Round with Over 20 Million Yuan in Revenue Within Six Months

乘物机器人的故事，是从一个被许多人视为“笨重”但极其实在的切入点开始的。在具身智能的叙事大多还停留在炫技、家庭服务或通用机器人的宏大愿景时，这家公司却近乎执拗地扎根在轰鸣的工厂产线里。他们看到的不是科幻电影里的未来，而是眼前非标自动化需求与笨拙解决方案之间的巨大落差。获得工业自动化巨头和椿科技的战略投资，与其说是资本的青睐，不如看作是一次来自产业深处的握手——认可其路径的，正是那些深知工厂痛点的“老兵”。

这家2025年才成立的公司，骨子里却透着一股沉稳的“老厂”气质。创始人团队的背景很有意思：黄金龙是机器人全栈研发的产业化老手，单玉虎博士则带着腾讯、小鹏、美团等明星科技公司锤炼出的算法与量产经验。这两种气质的融合，决定了乘物机器人的基本盘：他们绝不满足于只做个酷炫的技术Demo，也不甘心只做硬件的集成商。他们的策略是“两手抓，两手都硬”——一手迅速整合成熟供应链，造出能干活的机器人本体，解决眼前的吃饭问题；另一手则全力押注工业垂类VLA大模型，图谋未来的制高点。

这种布局透着一种精明的现实主义。工业场景的核心矛盾，从来不是造不出一个机械臂，而是如何用一套相对标准化的方案，去应对千奇百怪的非标需求。定制化是昂贵且难以复制的，因此乘物机器人试图打包出“标准化的技术产品包”，这本质上是在寻找工业领域那条“产品化”与“定制化”之间的狭窄通道。他们为头部机器人本体厂商提供定制服务并获得授权，这步棋走得很妙：既积累了丰富的场景数据和know-how，又避免了陷入硬件红海的竞争，将自己定位为更上游的“场景赋能者”和“模型供应商”。

真正体现其战略野心的，是他们正在全力推进的“一脑多形”工业VLA大模型（BFM-1）。这直接瞄准了当前具身智能最核心的瓶颈：模型泛化能力。一个模型只能在一个特定环境、特定机械臂上工作，这根本无法支撑起规模化产业应用。乘物机器人的解法，是让模型学会理解物理世界的通用规则，而非记忆特定任务的固定轨迹。他们自研数据采集装置，通过遥操作来高效获取真实的、多模态的工厂数据，试图用这种“数字孪生”的方式，喂养出一个能理解“抓取”、“放置”、“装配”这些动作本质的“工业大脑”。

当然，前路挑战巨大。工业客户极为务实，他们为“价值”付费，而非“技术”。创始人黄金龙那句“如果传统自动化能解决，就优先用传统方案”非常清醒，这恰恰点明了具身智能商业化的铁律：它必须证明自己能解决传统方案解决不了、或解决成本过高的问题，比如处理更复杂的异形物体、适应频繁换线生产、或实现更精细的力控操作。VLA模型的技术验证只是第一步，如何在苛刻的工业环境中稳定、可靠、经济地运行，并形成可度量的投资回报，才是真正的试金石。

乘物机器人的路径，或许揭示了中国具身智能产业一条更务实的成长脉络：从产业中来，到产业中去。不空谈颠覆，而是深入钢铁与电路板构成的现实世界，用数据和场景喂养模型，再让模型反哺于更高效、更柔性的工业自动化。与和椿科技的联姻，为其注入了宝贵的产业资源，但能否将资源转化为扎实的订单和持续的技术壁垒，仍取决于他们能否在喧嚣的AI热潮中，保持那份对工厂车间复杂性的敬畏，并将这种敬畏转化为可靠的产品力。这不仅仅是一场技术竞赛，更是一场关于产业理解深度与商业化耐心的长跑。