Crunchbase的数据显示，2026年面向机器人初创企业的风险投资大幅飙升，其中大部分资金流向了位于中国和美国的公司。总体而言，第三季度全球对机器人初创企业的风险投资额达到99亿美元，较2025年第三季度的43亿美元翻了一倍多，据Crunchbase数据1。
这是连续多个季度融资额均接近或超过100亿美元的最新一例。2026年第一季度至第三季度，机器人行业的融资规模同比增幅约为185%。
中国和美国位居前列
今年，机器人领域的资金主要流向中国，投资额达132亿美元；其次是美国，为121亿美元。德国作为机器人初创企业融资的第三大接收国，投资额为17亿美元。
中国规模最大的两轮融资分别投向了总部位于广州的Xpeng Robotics——一家致力于打造人工智能模型与实体机器人的企业，其融资额达9亿美元；以及深圳的AI² Robotics——该公司正着力研发用于制造、医疗健康及服务领域的智能机器人，并完成了7.36亿美元的C轮融资。
在美国，今年包括特拉维斯·卡拉尼克位于洛杉矶的Atoms公司——该公司旗下涵盖其“幽灵厨房”业务以及面向采矿和运输领域的机器人部门——和匹兹堡的Skild AI公司在内的多家企业也完成了数十亿美元规模的融资；其中，Skild AI为其机器人基础模型Skild Brain筹集了14亿美元。
今年另一笔引人注目的融资投向了总部位于德国的Neura Robotics公司，该公司为其认知机器人筹集了14亿美元，并依托人工智能与数据基础设施打造智能系统。
构建数据与模型层
“我们正目睹物理人工智能的蓬勃发展，”总部位于旧金山、专注于为物理人工智能提供数据层服务的Encord公司联合首席执行官乌尔里克·斯蒂格·汉森在本月早些时候于旧金山举行的首届Long Horizon物理人工智能峰会上向Crunchbase News表示。
他指出，计算与存储能力正在不断演进，以支撑这些系统；但面向物理世界的开发需要时间，尤其与那些基于互联网上海量文本训练的大型语言模型相比。“物理AI截然不同，因为并不存在一个‘物理AI数据互联网’，因此首先必须收集数据，并将其从传感器标记转换为动作标记，”他表示。
对于物理人工智能而言，数据集的规模大了一个数量级，需要融合视觉、触觉、力与扭矩等多模态数据。“存储所有这些数据、整理所有这些数据、丰富所有这些数据，并验证这些数据是否适用于这些系统，都是一项成本极其高昂的工作，”汉森表示。
他指出，我们仍处于物理人工智能的预训练阶段，但很快将进入后训练阶段。
更多获奖者
在过去三年里，约有75家跻身“独角兽”行列的机器人企业完成了融资。其中，超过一半——45家——是在今年新晋加入这一阵营的。在估值最高的机器人初创企业中，众多竞争者正着力构建数据与模型，并在重工业、制造业、物流以及家庭场景等多个垂直领域开发多样化的应用场景。
机器人领域的融资正在激增，新的独角兽企业不断涌现，但随着各家企业在未来一年内竞相实现更多突破，该行业的未来走向仍不明朗。
“有很多公司正在融资，我认为其中不少都会取得成功，因为面向现实世界的应用场景实在太多了，”汉森表示。
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插图：多姆·古兹曼
本分析不包括国防相关企业。↩