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美团龙珠首次下注外骨骼,九合创投重仓庭院机器人,资本涌向AI“硬内核”

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短短数月内,从消费级外骨骼到庭院机器人,再到AI基础设施,三家看似赛道迥异的企业相继斩获巨额融资。“AI+”赛道持续升温的背后,是关于创新技术与场景深度的价值量化,勾勒出AI与机器人产业从基础设施到消费终端的发展图景。

三笔融资总吸金超10亿

01

消费级外骨骼品牌极壳科技(Hypershell)在数月内连续完成Pre-B和B两轮融资,总金额为7000万美元,五源资本连续加注,美团龙珠入局,投后估值逼近4亿美元。


其主打的Hypershell外骨骼系统,定位是消费电子级的"体力增强设备"。首创将机械外骨骼从医疗和工业领域引入消费市场,主打轻量化、AI驱动的户外运动辅助设备,产品包括Hypershell X Ultra等型号,重量仅1.8kg,可提升30%-40%行动力,覆盖徒步、骑行等场景。截至目前,极壳科技在全球70多个国家销量累计超数万台,用户涵盖户外爱好者、物流工作者等群体。


外骨骼技术已有二十年积累,在B端医疗、工业等场景已经有了成熟的技术积累。极壳用AI算法补偿硬件性能,精准预测用户动作,提前输出助力,用小功率电机实现"四两拨千斤"的效果。

极壳通过“从小众破圈”“先出海”的策略,先撬动徒步、登山等强需求户外人群,打造外骨骼不只是"残疾辅助",也是"超能力装备"的共识。

02

近日,割草机器人新锐来牟科技完成了数千万A+轮融资,由九合创投领投,清波基金、兴富资本、正景资本跟投。这是来牟科技今年的第五次融资,截至目前,来牟科技累计融资金额已超亿元。


来牟科技成立于2022年,创始人为前云鲸智能联合创始人高望书。其主打产品Lymow One采用履带式底盘和RTK厘米级定位技术,能适应45度陡坡等复杂地形,主要面向北美市场。产品在Kickstarter众筹超750万美元,半年营收突破1亿元,精准切入美国郊区中产家庭大草坪场景,解决人工割草痛点。


庭院场景的非标化,意味着任何单一算法都无法完美适配这个场景,来牟科技让机器做它擅长的重复劳动,如大面积草坪修剪,把创造性工作留给人类。截至今年9月,来牟科技交付量已超数千台,且单日产能已稳定在200台,预计今年交付量将突破数万台。

03

成立于2023年的大模型软硬件协同优化平台无问芯穹宣布完成近5亿元A+轮融资,累计融资额逼近15亿元,创下国内AI基础设施(AI Infra)赛道融资速度纪录。


无问芯穹不做芯片,也不做大模型,而是瞄准了异构算力调度与管理。其无穹AI云目前已服务百川智能、Kimi、理想汽车、智谱等头部大模型公司。无界智算平台‌支持上海人工智能实验室、之江实验室等顶级科研机构的模型训练与推理‌。

而无垠终端智能解决方案主要面向端侧AI推理的加速引擎,实现时延降低与能效提升。在主流硬件上,如消费级显卡,支持轻量化AI部署‌。

AI应用正从数据中心向AI眼镜等多形态的智能终端扩散,无问芯穹的全栈协同,从底层驱动、中间件到上层调度,打通端到端。这种 "端云联动" 能力,是未来AI普惠的关键。理想汽车、中兴终端等众多品牌方成为其客户,也说明了端侧AI的迫切需求。

产业趋势

纵观这三起融资,硬迹总结三个产业趋势。

首先,是AI硬件的能力重构。极壳的外骨骼不是简单的机械助力,而是通过实时学习用户步态实现个性化辅助;来牟的庭院机器人也不再是单一功能的自动化设备,而是构建了一个完整的户外维护生态系统。

正如硬迹的slogan“大部分硬件都值得用AI再革新一遍”,现在也是一场物理世界AI化的硬件复兴,而AI也需要搭载在物理实体才能实现价值闭环。

其次,是垂直场景的深度智能化。无论是极壳的户外运动场景,还是来牟的庭院管理场景,都体现了这种“深耕一米宽、挖掘百米深”的发展逻辑。而场景驱动的应用,也是对产品能力和市场用户付费意愿的双重验证。

还有端侧AI的强需求。AI的重心正从庞大的云端数据中心,向我们身边的各种终端设备迁移。过去硬件创新是"应用倒逼技术",比如先有了智能手机,才优化移动芯片,但端侧AI的逻辑是反过来的。

市场上的各类消费类AI硬件产品,有将AI作为体验增强器,而非技术核心竞争力的;也有AI作为专业工具融入场景应用的,逐渐向AI原生收敛。而端侧AI的能力最终或许是让用户感觉不到AI的存在,隐入可穿戴设备、家用机器人等产品中,用户能很自然地使用AI能力。

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AING硬迹

AING,取自“AI+ING”的缩写,中文谐音“硬迹”,寓意着“人工智能正当其时”,致力于追寻硬科技发展的足迹,不断探索人工智能与智能硬件的深度融合。

未来,AING硬迹将不断发布AI大模型技术、AI产业生态、AI硬件产品等行业资讯、发展趋势与市场动态,我们相信大多数硬件都值得用AI重做一遍,AING硬迹期望与AI大模型厂商、与AI硬件厂商共同成长,迎接AI时代的来临。


人工智能正当时

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