当行业还在为机器人智能的实现路径争论不休时，一家成立仅一年多的通用具身操作机器人企业——橡木果机器人（Acorn Robot），凭借独特的技术路线在市场中崭露头角。近日，记者从多方渠道获悉，该公司已完成天使轮融资，招商局创投与蔚来资本成为领投方。这支由9名清华大学机械工程博士及哈佛大学博士后组成的硬科技团队，早在具身智能概念尚未普及之时，便已押注“本能驱动”这一创新方向。
该技术路线的灵感并非凭空产生，而是源于团队长达9年的持续探索。值得注意的是，橡木果的核心研究逻辑与李飞飞、杨立昆等AI领域先驱不谋而合——二者均从神经科学中寻找具身智能的突破口。与依赖海量数据训练的传统方法不同，橡木果团队选择回归智能本质，通过解析人类运动行为的底层机制，构建了一套自下而上的技术体系。这种跨学科的研究路径，在技术与产业双重验证后，终于将这支横跨机械工程与神经科学的团队推至台前。
橡木果的技术起点可追溯至创始人姜峣在哈佛大学博士后期间的研究。当时，他在实验室观察人类运动行为时发现一个反直觉现象：尽管语言能力受文化环境深刻影响，但全球不同文化背景的人群在抓取物体时，动作模式却高度一致。这一发现促使他提出关键假设：操作行为背后存在某种先天本能，其逻辑与语言智能截然不同。基于这一判断，团队开始构建Natus具身本能模型，试图让机器人通过感知物理世界的接触信息，直接获得类似人类的“先天操作能力”。
在实现“本能驱动”的过程中，团队首先攻克了机器人感知世界的技术难题。尽管视觉技术已在行业中广泛应用，但触觉感知长期被忽视。橡木果早在2019年便自主研发视触觉传感器，其核心的“动态滑移表征”技术较行业领先至少五年。但传感器仅是基础，团队更创新性地提出：不将触觉数据作为训练素材，而是通过“本能模型”实现实时理解。这种设计类似于人类的抓握反射——当手指感知到物体即将滑落时，会本能地调整握力，整个过程无需意识参与。
商业化落地方面，橡木果选择了更具确定性的工业场景作为突破口。创始人姜峣认为，家用服务机器人需要处理复杂的长时序任务，而工业产线的需求则聚焦于重复性操作。基于此，团队将Natus模型拆解为三个层级：感知层通过视触觉传感器获取接触信息；本能层利用Natus AGE-0模型实时解析触觉信号并驱动动作；技能层则通过真实数据回流持续优化Magis模型，提升操作熟练度。这种设计直击工业柔性制造的核心痛点——传统机器人换产需重新编程，耗时长达一周；新兴具身智能方案又依赖预先采集的数据集，无法实现“开箱即用”。
橡木果的技术方案成功破解了这一难题。其Natus模型无需前置数据训练，机器人到达产线后即可直接工作，并具备天然的泛化能力。在全球某头部化妆品ODM工厂的实践中，该技术驱动的机器人已能稳定抓取、旋拧、放置不同形状与材质的软管、瓶装及盒装产品，将换产时间从传统方式的一周压缩至6-40分钟。目前，公司已与消费电子、日化、食品、汽车等领域的多家头部企业达成战略合作，将“分钟级部署”从理论变为现实。
完成天使轮融资后，橡木果的下一步规划引发关注。创始人姜峣向记者表示，公司目标不仅是技术突破，更要成为“以产品为核心、引领行业、两端发力”的高科技企业。他进一步解释，“两端”分别指产品定义与设计——通过优化硬件形态、交互逻辑与技术组合解决工业痛点；以及品牌与体系建设——让客户认可橡木果为全球柔性生产解决方案的标杆。当被问及融资后的首要任务时，姜峣的回答出乎意料：不是加速研发或扩大团队，而是聚焦“从跑通到跑赢”的商业化闭环。
“学术研究追求可能性，而商业运营必须构建必然性。”姜峣强调，技术验证成功仅是第一步，能否实现稳定可靠的性能、找到可复制的商业模式、构建从概念验证（POC）到规模化的完整闭环，才是真正的竞争壁垒。这种务实态度或许解释了团队的超强凝聚力——自2018年姜峣开始培养核心创业团队以来，8名清华博士至今无一离开，在当下炙热的机器人赛道中堪称罕见。
当行业仍在争论“数据驱动还是仿真驱动”时，橡木果给出了第三种答案：通过真实物理交互，让机器人自然生长出“本能”与技能。目前，其“本能驱动”技术路线已在产线中跑通商业化闭环，这条历时8年的探索之路，正为具身智能领域开辟新的可能性。
