招商局创投、蔚来资本联手押注 一家号称“不采数据”的具身智能公司浮出水面

《科创板日报》8月10日讯（记者 李明明） 近日，具身智能公司橡木果机器人（Acorn Robot）宣布完成数亿元天使轮融资，本轮由招商局创投与蔚来资本共同领投，水木清华校友种子基金跟投。

此时距离其今年3月完成的近亿元种子轮融资仅过去四个月——种子轮领投方为钱唐材料实验室与普华资本——两轮累计融资额已达数亿元人民币。同日，公司发布了据称“全球首个以触觉感知为核心”的通用操作基座模型Natus AGE-0。

在2026年的具身智能赛道，数亿元的融资算不上大新闻。这笔交易真正值得注意的，是钱投给了一条“反共识”的技术路线：目前绝大多数做机器人大模型的团队，都默认“数据是第一生产力”，愿意投入大量成本去采集、标注真机和仿真场景数据，把预训练环节当成绕不开的必经之路。

而橡木果的方案跳出了这个惯性框架：其模型不依赖前置预训练数据，机器人可以直接进入工作场景完成实操动作。

“本能”对抗“数据”

橡木果的发起人姜峣，1989年出生于江苏盐城，2011年进入清华大学攻读机械工程博士，研究方向是机器人操作——用他自己的话说，“这波具身智能创业者里，应该没人做操作的时间比我长”。

博士毕业后，姜峣赴哈佛大学工程与应用科学学院（SEAS）当博士后，从力学跨进认知神经科学。在哈佛的实验室里通过屏蔽视觉、干扰触觉来观察人的操作行为如何变化。

他由此注意到一个反直觉的细节：人的操作存在本能。在后续的研究中，他也看到同样的证据：人的触觉信号传到大脑需要约250毫秒，一个来回就是半秒，但人接住一个即将滑落的杯子时，反应速度远快于此。“这说明触觉信号压根没传到大脑，是在‘本地’直接反射处理完的。”姜峣对《科创板日报》记者表示。

2017年，他提出“本能驱动”的具身操作技术路线；2018年回国在清华重建实验室，现任清华大学机械工程系副研究员。

橡木果把自己定位为“具身操作公司”，核心产品是搭载Natus模型的标准化双臂柔性生产单元，内部称之为“具身生产岛”，面向快消、食品、3C等SKU多、批量小、换产频繁的离散制造场景。

目前橡木果的商业化已有了第一个注脚。据公司方面介绍，今年上半年，橡木果在一家全球头部化妆品ODM厂商的产线上完成首个柔性产线POC（概念验证），从签约到验证通过历时约两个月，随即实现商业营收。

姜峣对《科创板日报》记者分析，现阶段做业务“不只是为了营收，而是用场景需求打磨产品”。小批量阶段，生产单元以租赁形式交付，客户以最小代价使用，橡木果换取粘性和真实产线数据；待客户扩产建厂，商业模式再切换为“一次性投入＋耗材＋服务”。生产环节则全部交给国内供应链代工。

8月10日公司刚刚发布了 Natus AGE-0 具身本能模型。

据姜峣介绍，与行业主流的VLA（视觉-语言-动作）路线相比，Natus的差异是根本性的：它不依赖任何预训练数据，而是以触觉感知为核心，让机器人靠“本能反射”完成操作。抓取一个从未见过的物体时，模型不去识别“这是什么”，而是通过触觉感知滑移、软硬和质感，把抓力实时维持在“要掉不掉”的临界状态；随后在端侧自主探索中沉淀“肌肉记忆”，越用越熟练。整个过程绕开了大模型的高频推理链路，响应达到毫秒级。他称之为“零数据冷启动”：无需采集示教数据、无需针对场景微调，即插即用。

这条路线直指VLA的两个痛点。其一是数据依赖；其二是泛化脆弱，“一瓶可乐，天气潮湿时表面有水，需要的抓力就差一倍，预训练模型就崩了。”

不过，需要厘清的是，这套方案摆脱的是落地前必须准备的定制化离线预训练数据集，并非让机器人脱离一切数据，机器人持续作业产生的现场交互数据，会持续沉淀。

滚烫赛道与未收敛的路线

橡木果所在的具身智能无疑是一个滚烫又焦虑的赛道。

滚烫在于资本密度。截至2026年6月，国内已有约20家具身智能公司估值超过百亿元，其中宇树科技、智元机器人、银河通用、星海图、自变量、智平方、千寻智能、灵心巧手八家跨过200亿元关口。

焦虑则在于商业化：多数押注“机器人大脑”的公司出货量仍在百台级徘徊，收入与估值严重倒挂。跑得最快的宇树科技目前已经进入IPO申购阶段，是赛道里罕见的盈利样本；但其招股书同样显示，今年一季度扣非净利润同比下滑52.55%，盈利压力仍在。

在营收上，橡木果明确不卖传感器单品。此前，业内对橡木果的第一印象，多数是“一家触觉传感器做得很好的公司”。 姜峣介绍，其自研的视触觉传感器单价5000至9000元，2025年累计卖出数百万元，据悉，在视触觉传感器这个细分品类里，这不是个小数字。“基本上所有头部机器人公司都买过。”

但今年，姜峣却主动把这块现金流收入直接砍掉了。他认为，继续卖传感器，公司会滑向上游供应商的定位，与“做极致柔性生产”的目标相悖，不能因为短期营收影响长期目标。

放弃了眼下最确定的现金流，让橡木果避开了与传感器厂商的正面价格战，但这也意味着橡木果必须在产线级解决方案上独自证明商业闭环。

对于行业前景，姜峣的判断是，具身智能整体仍处于非常早期的阶段，技术路线“很长时间都收敛不了”，正如自动驾驶行业十余年过去，技术路线之争仍在继续。他认为，接下来的竞争关键不在于路线之争，而在于谁能率先跑通真实场景的商业闭环，“谁先让硬件真正铺出去、跑起来，谁就能积累最真实的数据”。

他介绍，随着本轮融资完成，橡木果将加快Natus模型的迭代和柔性生产单元的规模化落地。公司后续还计划推出通用技能模型Magis，基于真实场景中积累的交互数据，实现操作技能的跨本体迁移与泛化。