當地時間 8 月 20 日，位于美國加州爾灣的機器人初創公司 FieldAI 正式宣布，已在兩輪連續的融資中成功籌集總計 4.05 億美元的巨額資金。這筆投資旨在加速其核心產品——一種能夠驅動各類機器人的通用人工智能平臺——的研發與全球部署。此輪融資吸引了眾多全球頂級的科技投資者與主權財富基金的參與，使 FieldAI 的估值飆升至 20 億美元。

圖丨植入了 FieldAI 模型的機器人（FieldAI）

此次公布的 4.05 億美元資金由多個此前未披露的融資回合構成，其中最近一輪于今年八月完成，金額高達 3.14 億美元。投資方陣容十分強大，由亞馬遜創始人 Jeff Bezos 的家族辦公室 Bezos Expeditions、Prysm Capital 以及新加坡主權財富基金淡馬錫（Temasek）共同領投。其他知名參投方還包括英偉達（NVIDIA）的風險投資部門 NVentures、英特爾資本（Intel Capital）、科斯拉風險投資（Khosla Ventures）、必和必拓風險投資（BHP Ventures）、迦南伙伴（Canaan Partners）和愛默生集體（Emerson Collective）。微軟聯合創始人 Bill Gates 的投資基金 Gates Frontier 與三星（Samsung）作為早期投資者也繼續跟投。FieldAI 的創始人兼首席執行官 Ali Agha 透露，這兩輪融資均獲得了超額認購，且多數投資者是主動接洽，某種程度上也反映出資本市場對其技術路徑和商業前景的認可。

成立于 2023 年的 FieldAI，雖然是一家相對年輕的公司，但其核心團隊在機器人領域擁有近十年的深厚積累。創始人 Ali Agha 曾在美國國家航空航天局噴氣推進實驗室（NASA JPL）工作多年，長期專注于機器人自主控制和物理智能等前沿課題的研究。公司的核心技術團隊也匯聚了來自 DeepMind、SpaceX、亞馬遜、特斯拉 Autopilot 項目以及 NASA 等頂尖機構的資深專家。正是這樣一支經驗豐富的團隊，讓 FieldAI 有能力去挑戰一項被視為機器人領域的終極難題：創建一個能夠跨平臺、跨場景、跨形態的通用機器人智能中樞。

圖丨Ali Agha（MIT）

FieldAI 技術的核心，是一種被稱為“場基礎模型”（FFMs，Field Foundation Models）的新型 AI 架構，其是一種專為具身智能（Embodied AI）開發的模型架構，而不同于我們熟知的大語言模型（LLMs，Large Language Models）。

近年來許多公司嘗試將 LLMs 的能力”遷移“至機器人的路線，希望機器人能像理解人類語言一樣理解物理世界。但這種直接套用的方式有許多不可避免的瓶頸，例如模型的“幻覺”（Hallucination）問題，在現實場景中的幻覺，其所產生的后果可遠不止胡言亂語這么簡單。

因此 FieldAI 選擇從根本上重塑模型的構建邏輯。其 FFM 架構采用了一種“物理優先”（physics-first）的設計理念，模型并不只是從海量數據中學習統計規律，而是在其核心架構中深度融入了對物理世界運行法則的理解，例如重力、摩擦力、因果關系和物體永存性等基本原理。這種設計，相當于為機器人內置了一套關于物理世界的“常識”或“直覺”。它不再是一個只會模式匹配的數據驅動黑箱，而是一個能夠基于第一性原理進行推理的系統。

這種“物理優先”的方法，催生了 FieldAI 技術最關鍵的特性：一個內在的“風險感知架構”（risk-aware architecture）。由于模型從底層就理解物理規律，它能夠更準確地預測不同行為可能產生的物理后果。更重要的是，這使得模型能夠量化自身決策的不確定性。正如 Ali Agha 在采訪中所描述的：“機器人會突然間產生一種感覺，‘我知道多少，我不知道什么，如果我要做一個決定，我的信心有多大？’一旦人工智能網絡獲得了這種自我評估的能力，它就能做出遠比傳統模型更安全的決策。”在實際應用中，用戶可以根據任務的危險程度設定一個“風險閾值”，機器人在執行任務時會始終確保其決策的置信度高于該閾值，從而避免在不確定的情況下貿然行動。這與傳統 LLMs 僅僅是“吐出”概率最高的下一個動作指令的反應式模式，形成了本質區別。

得益于這種架構，搭載 FFM 的機器人據稱可以在沒有高精度地圖、全球定位系統或預設路徑的情況下，安全、動態地適應全新的、非結構化的環境，并可靠地執行復雜任務。這種通用性使其能夠賦能多種形態的機器人平臺，無論是人形機器人、四足機器人（機器狗）、輪式自主移動機器人還是自動駕駛車輛。FieldAI 的商業模式是提供純軟件解決方案，即一個可以安裝在任何第三方機器人硬件上的“大腦”。這種軟硬件解耦的策略，讓客戶可以根據成本和性能需求靈活選擇最適合的硬件平臺，極大地降低了部署門檻并加快了商業化進程。

自 2023 年成立以來，FieldAI 已經在商業化方面取得了較大進展。公司透露，已與建筑、能源、制造業、城市配送和公共事業巡檢等多個行業的客戶簽訂了商業合同。其技術已經在美國、日本和歐洲的多個復雜工業場景中進行了廣泛的測試與部署，積累了寶貴的真實世界運營經驗。不過，出于商業保密協議，公司目前并未公布具體的客戶名單。

面對全球范圍內日益增長的自動化需求、勞動力短缺以及對生產安全效率的更高要求，FieldAI 計劃將新籌集的 4.05 億美元資金用于三大核心領域：加速全球業務擴張、持續投入在機器人移動和精細操控等領域的產品研發，并進行戰略性人才招聘，目標是在今年年底前將團隊規模擴大一倍。Ali Agha 認為，整個行業正處在一個軟硬件技術成熟度交匯的“拐點”，此次融資正是為了抓住機遇，更好地響應井噴式的客戶需求。

參考資料：

1.https://techcrunch.com/2025/08/20/fieldai-raises-405m-to-build-universal-robot-brains/

2.https://www.fieldai.com/news/fieldai-announces-over-400m-in-funds-raised-to-advance-embodied-ai-at-scale

運營/排版：何晨龍