Eka Robotics 获 1.5 亿美元 A 轮融资，推进视觉-力-动作模型规模化

Eka Robotics 本周宣布完成 1.5 亿美元 A 轮融资。这家总部位于马萨诸塞州剑桥市的初创公司表示，新资金将帮助其扩大技术规模和客户部署。Eka 成立于 2024 年，正在开发视觉-力-动作（VFA）模型，目标是通过大规模强化学习让机器人形成对物理的直觉。

Eka 称，该模型可以跨物体、跨任务、跨环境泛化。据该公司介绍，使用其 AI 的机器人能以约每小时 1,500 次操作的速度抓取训练分布之外的多种物体。Eka 还表示，同一批机器人可以拧灯泡和插线，这些例子旨在展示灵巧操作方面的进展。

Eka Robotics 表示，公司瞄准的是灵巧操作，因为复杂工作既需要适应性，也需要稳定性能。该公司认为，机器人必须能应对变化的条件，并每天完成有用的工作。它还主张，机器人若要真正通用，就应掌握物理规律，而不是模仿人类数据。

在 Eka 看来，机器人可以通过联合推理视觉和力，像人类一样建立对任务的“直觉”。该公司采用仿真学习，并称其 VFA 模型表明传统的仿真到现实鸿沟正在缩小。在仿真中，Eka 可以在几分钟内生成数千小时的机器人经验，并改变物体、环境和物理条件。

Eka 称，将这种学习迁移到现实世界，可为操作基础模型开辟一条可扩展、高性能且资本高效的路径。该公司表示：“规模化强化学习带来性能，经验广度带来通用性。”其核心论点是，仿真和强化学习可以同时提升吞吐量和广度，而不必依赖大量人类演示数据。

本轮融资由 Andreessen Horowitz（a16z）和 F-Prime 领投。F-Prime 是与 FMR LLC 关联的风险投资基金，后者是富达投资的母公司。a16z 普通合伙人 Raghu Raghuram 表示，Eka 的 VFA 模型是他见过的第一个真正以部署所需的通用性和吞吐量解决操作难题的方法。

Raghuram 补充说，这个团队具备理想的基因，既能推动机器人研究前沿，又能扩大商业运营。Eka Robotics 的 A 轮融资还获得种子轮领投方 Obvious Ventures 和 E14 Fund 的持续支持。其他投资方包括 MFV Partners、Bison Ventures、Glasswing Ventures、Samsung Next 以及多家《财富》500 强战略投资者。

Fine Structure Ventures 董事总经理 Shyam Kamadolli 表示，在工厂车间，机器人的价值归结为两点：成功率和数千次重复中的速度。他说，自己很早就认识到，当前的泛化方法无法让行业达到目标。在他看来，下一级性能需要深入理解物理，并且关键是要摆脱对人类演示的依赖。

Kamadolli 补充说，Eka 通过仿真和强化学习训练的 VFA 模型，以其他公司尚未做到的方式解决了灵巧操作这一机器人学中最难的问题。他表示，相信 Eka 的方法是唯一能在复杂任务的真实部署中站得住脚的方法。本轮融资将检验这种信心能否转化为可重复的客户部署。

这轮融资反映出投资者对具身智能和机器人基础模型的更广泛兴趣。Eka 是押注物理仿真与强化学习能够突破数据瓶颈的初创公司之一。该公司称，其方法可以在保持高吞吐量的同时，跨物体、跨任务、跨环境泛化。