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Maven Robotics 结束隐身：完成 1 亿美元 A 轮融资，计划制造 250 台第三代机器人
9 月 10 日，机器人初创公司 Maven Robotics 结束隐身状态（stealth）。据 ，该公司完成了 1 亿美元 A 轮融资，投资方包括 RoboStrategy、LocalGlobe、Vine Ventures 和 XTX Markets Ventures。报道称，Maven 还计划制造 250 台第三代机器人，并启动第四代平台的设计。
Maven 的机器人眼下最主要的任务是混合码垛（mixed palletizing）：不同工厂的箱装货物以木托盘为单位运抵配送中心，机器人把它们重新组盘，拼出送往门店的混装托盘。CEO Hamza Derbas 称，公司目前最多有 8 台机器人每天运行 16 小时，正常运行率（uptime）在 99% 以上。这组部署数字来自公司自述，未经独立验证。
从一张卡通图到一笔赢下的订单
2024 年，Maven 刚起步时「什么都没有」。Derbas 对 TechCrunch 说，当时公司只有「一张机器人的卡通图，加一支团队」。他：「Khalid 和我创立 Maven 时，我们对自主技术的进步感到兴奋，但看到了一种脱节：技术跑得很快，部署却落在后面。工厂里的机器人都去哪了？」
转折发生在一家有物流需求的大型消费品公司到访时：对方准备与四家机器人公司洽谈自动化合作。Derbas 设法争取到一次会面，却没有谈自己对机器人的看法，而是请对方带自己参观工厂和仓库。
「我们看到了人们是怎么工作的，也锁定了能立刻带来价值的流程，」他说，「我们向他们证明，我们的机器人方法不同：不是去解决单个机器人的问题，而是端到端地自主承担任务，一端接入仓库管理系统，另一端把货物送上卡车。」
TechCrunch 的报道称，Maven 最终赢下了这单生意，击败了已有机器人在手的公司。
时速 10 英里、负载 30 公斤：混合码垛怎么做
硬件上，Maven 的机器人安装在轮式底座上，移动时速可达 10 英里（约 16 公里），双臂能举起最重 30 公斤的箱货。
Derbas 描述了这项工作背后的节奏：「货品上架 48 小时内，他们就想根据实时需求调整组合。『这里有一张发往那家零售店的混合订单，请把它拼出来。』这些目前全靠人工：在仓库里跑来跑去，这种拣一件、那种拣一件。」
在 Maven 位于圣克拉拉（Santa Clara）的工厂里，TechCrunch 看到机器人在训练区用真空吸盘拾取、码放纸箱，动作流畅；一块实时屏幕上，两台机器人正在客户设施中工作，员工在它们周围走动。
创始人的苹果九年与快速回传的数据管线
Derbas 的职业背景是汽车工程，聚焦电动汽车。创立 Maven 之前，他在苹果的特别项目组工作了九年；TechCrunch 提到，他不愿谈论这段经历，外界普遍认为该团队在造自动驾驶汽车，项目已于 2024 年解散。也就在那一年，Derbas 和兄弟 Khalid 一起创办了 Maven。Khalid 此前在私募股权行业工作，现在是公司的 CFO。
和许多物理 AI 公司一样，Maven 依赖自动驾驶领域的资深从业者，这个领域发展出了用真实数据训练自主硬件的方法。这要求数据管线在几分钟到几小时内回传运行中机器人的信息，Derbas 描述的循环是：「重新训练、评估、做消融实验，确定正确的权重组合、重新部署，然后让这个循环再转一圈。」
RoboStrategy 的投资人 Jack Pearson 认为，Maven 的特别之处在于它的工业系统背景，而不是一种为学习而优化、或聚焦某种特定架构的研究文化。
从码垛走向物料搬运与制造
走出隐身的当天，，本轮融资由其领投。Maven 的宣布，在隐身两年后正式亮相，并把自家系统称为「首个面向工业工作的通用机器人系统」，称其在机器人、机队、工厂与 Maven 网络四个层面整合硬件、软件与 AI。
据 TechCrunch 报道，Maven 接下来的重点是收集更多数据、训练机器人处理物料，再走向自动化与制造环节。公司会用自家系统，也会借助第三方供应商；它还做了一双钳形手套，让人类模仿他们希望夹爪具备的外形。
Derbas 说：「我们立足于一次解决一个客户问题。如果你专注解决问题，而且挑的是足够大的问题，每个问题都是数十亿美元规模的市场。这样做，就有足够的数据来掌握这些技能。」
的标语是「一种新型的工作机器人」（A new kind of working robot.），并称首款机器人「专为工业打造」，能与人类安全协作。
双足还是轮式：与 Agility 的路线对照
TechCrunch 认为，市场上与 Maven 定位最相似的公司或许是 Agility：它将在今年秋天通过一笔 25 亿美元的 SPAC（特殊目的收购公司）交易上市，同样聚焦安全与具体工业流程，但它的机器人用两条腿站立。Derbas 在强调尊重这家公司的同时说，双足形态「对 Agility 正在做的这些事情毫无意义」，并补充说「它们非常复杂、不可靠，还会增加不必要的成本。这里的关键是投资回报率（ROI）。」
面对物理 AI 模型的竞赛，Derbas 的定位是：「我们不是在参与模型的竞赛，而是在参与解决工业劳动力问题的竞赛，让这件事能以世界需要的规模运转起来。」
TechCrunch 还指出，码垛本身可能是一个 800 亿美元规模的市场，但 Maven 瞄准的下一批任务需要目前尚不存在的机器人操作能力；公司如果想扩展到现有工作流程之外，就得摸索出某种研究文化。这种逐个任务推进的路径，可能是把机器人送进工作场所最可行的方式，也可能被前沿实验室的下一个强大物理 AI 模型一步跨越。