前華為AIGA首席研究員創(chuàng)業(yè)做家庭具身機(jī)器人，完成超20億人民幣估值天使+輪融資

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近日，消費(fèi)級家庭具身機(jī)器人企業(yè)諾因智能宣布完成天使+輪融資，由鐘鼎資本領(lǐng)投，L2F光源創(chuàng)業(yè)者基金及源碼律動等老股東持續(xù)加注，投后估值超20億元。這家成立于2025年7月的公司，在不到半年時間內(nèi)連續(xù)完成三輪融資，累計融資金額達(dá)數(shù)億元人民幣。

諾因智能的創(chuàng)始人李銀川在創(chuàng)業(yè)前，是這位北京理工大學(xué)與美國哥倫比亞大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)的博士，在30歲時已累計發(fā)表高水平論文約80篇（含合作成果），以第一發(fā)明人身份擁有及申請專利30余項。

他的研究軌跡從早期的雷達(dá)成像與信號處理，到聯(lián)邦學(xué)習(xí)、生成流網(wǎng)絡(luò)與決策建模，再到多模態(tài)與機(jī)器人智能體系統(tǒng)，并且具備“既能發(fā)頂會論文，又能焊電路板”的復(fù)合能力。

李銀川表示，“GPT-4o已經(jīng)能夠理解和生成具有物理結(jié)構(gòu)的內(nèi)容，指令遵從性也非常高，這讓我覺得用合成數(shù)據(jù)做具身這條路可以走通了。”

這是一個典型的“非共識”時刻。業(yè)內(nèi)的具身智能正處于對真實(shí)數(shù)據(jù)的“瘋狂采集”中，特斯拉用數(shù)千臺Optimus在工廠里采集數(shù)據(jù)，F(xiàn)igure AI將機(jī)器人送進(jìn)寶馬車間“實(shí)習(xí)”等，李銀川選擇用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器人。

當(dāng)前具身智能領(lǐng)域的主流技術(shù)路線是VLA，通過多模態(tài)大模型將視覺感知、語言理解與動作執(zhí)行進(jìn)行對齊。

然而，諾因團(tuán)隊認(rèn)為，這一路線在家庭場景中存在明顯瓶頸。在家庭這種高度非結(jié)構(gòu)化、長尾分布顯著的環(huán)境中，機(jī)器人需要應(yīng)對的是無限可能的任務(wù)組合，而非實(shí)驗(yàn)室里的標(biāo)準(zhǔn)動作庫。

于是諾因提出了從VLA邁向AIGA的技術(shù)躍遷，從“模仿已有”轉(zhuǎn)向“生成所需”。通過對更完整的動作空間與技能結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模，機(jī)器人可以在實(shí)時環(huán)境狀態(tài)與長程任務(wù)目標(biāo)的約束下，自主生成更適配當(dāng)前情境的動作序列。

這套技術(shù)路線的核心，是將生成式?jīng)Q策思想引入具身架構(gòu)。

從商業(yè)視角看，家庭是一個足夠大的市場。人口老齡化趨勢加劇，城鎮(zhèn)雙職工家庭比例持續(xù)高企，家庭內(nèi)部勞動力供給日益短缺，家務(wù)勞動的隱性成本不斷攀升。

但從技術(shù)視角看，家庭場景是比工業(yè)場景更難攻克的堡壘。

據(jù)悉，諾因的核心模型能力已在多個開源測評集上完成對標(biāo)評估，在家庭相關(guān)任務(wù)的主要指標(biāo)上取得顯著領(lǐng)先優(yōu)勢；公司首款家用等身機(jī)器人原型機(jī)已完成多項家庭高頻任務(wù)鏈路的功能驗(yàn)證，覆蓋清潔、整理、收納等典型流程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

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