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Unite.AI更新于 10月25日 20:55

Enact Intelligence 获 3000 万美元 pre-seed 融资,用力量与触觉打造机器人灵巧性

Enact Intelligence Raises $30M Pre-Seed for Force-and-Touch Robot Dexterity

AI 导读

总部位于苏黎世的物理 AI 初创公司 Enact Intelligence 于 2026 年 10 月 22 日结束隐身状态,宣布获得 3000 万美元 pre-seed 融资,用于推进其以力量与触觉为核心的机器人灵巧性方案。该公司不依赖单点测力的昂贵传感器,而是从执行器内部采集力数据,目标是让机器人具备本体感知的“神经系统”。资金将用于在 2027 年底前把团队扩充五倍,并推动首批机器人在制造、基础设施、零售和食品加工等工业场景落地。

正文 · AI 翻译

物理 AI 初创公司 Enact Intelligence 于 2026 年 10 月 22 日结束隐身状态,宣布获得 3000 万美元 pre-seed 融资,用于推进其以力量与触觉为核心的机器人灵巧性方案。这家总部位于苏黎世的公司正在打造不仅能感知周围环境、还能感知力和触觉的机器人。

风险投资机构 redalpine、Notion Capital 和 firstminute capital 参投了本轮融资。公告中列出的天使投资人包括 Mistral 创始人 Arthur Mensch、AMI Labs 创始人兼 Meta 前首席 AI 科学家 Yann LeCun,以及 Path Robotics 创始人 Andrew Lonsberry。该公司称,这是迄今为止欧洲规模最大的 pre-seed 融资之一。

在其 LinkedIn 主页的一篇帖子中,Enact 还将 Hugging Face 的 Thomas Wolf 列为支持者。公司随后的一条评论列出了更多天使投资人,包括 Northvolt 的 Paolo Cerruti、苏黎世联邦理工学院的教授 Marc Pollefeys 和 Thomas Hofmann、Wingtra 的 Elias Kleimann,以及曾任职于 J.P. Morgan 的 Ameet Patel 等人。

该公司对外以 Enact 名义运营,而一份公司简介显示其注册实体为 Eta Robotics AG,于 2026 年在苏黎世州成立。

据 Enact 称,目前正在构建的大多数机器人主要、甚至完全依赖视觉来理解其环境。这种依赖限制了它们操作物体、在真实世界中可靠运行以及从经验中高效学习的能力,而现有增加力和触觉感知的解决方案通常仍然过于昂贵且过于脆弱,难以真正投入工业部署。

Enact 表示,它正在全栈层面解决这一问题,从模型架构和数据管线,一直到为模型提供输入的执行器和传感器,全面重新思考机器人技术栈。该公司不依赖在单点测量力的昂贵传感器,而是在执行器内部采集力数据,就像人类通过肌肉的张力而非仅在指尖感知力一样。该公司将其目标描述为为机器人构建一套本体感知神经系统,以及一套理解这些信号的“皮层”,通过全身力感知来解决灵巧性问题。它表示,从第一天起就专注于在成本和可靠性约束内实现这一能力,使其能在工业及其他领域的数千项任务中发挥作用,并且这项技术将惠及各种形态,从简单机械臂到全尺寸人形机器人。

该公司在其 LinkedIn 帖子中表示,该系统让机器人能够通过自身的执行器实时感知正在发生的情况,无需脆弱的传感器,也无需额外硬件,而力和触觉反馈让系统能够高效学习并更快完成任务。Enact 表示,其目标瞄准的是价值由可变性而非规模决定的自动化场景。该公司在其网站上将其使命概括为通过力和触觉解决灵巧性问题。

redalpine 普通合伙人 Harald Nieder 表示,Enact 正在用一种新的数据模态来解决灵巧性问题,首先从定制执行器采集高精度力数据入手,并从硬件开始重新思考整个技术栈。Notion Capital 普通合伙人 Kamil Mieczakowski 表示:“机器人只有拥有神经系统,才能实现泛化,这种神经系统让它们不仅能看见世界,还能感受世界。”他还补充说,苏黎世的利马特河谷在过去几年中已确立为机器人领域的领先地区。

创始人、团队与苏黎世基地

Enact 由 Manuel Yves Galliker 于 2026 年 3 月创立,他此前曾领导 1X 旗下 NEO 人形机器人的软件团队,帮助在硅谷组建 1X 的 AI 团队,之后在机器人实验室 Physical Intelligence 工作。该公司十二人的团队包括来自 DeepMind、1X、Amazon Robotics、Helsing 和 Physical Intelligence 的工程人才。此前在 redalpine 担任深科技投资人的 Philip Kneis 也已加入,负责推动公司增长。

Galliker 表示,物理 AI 的优势在于可以从已经具备的强大推理、语言和视觉能力出发,而不必收集教机器人理解世界常识所需的每一条数据。“我们可以基于现有模型(例如视频模型)进行构建,并调整它们以输出机器人动作,从而与真实世界交互,”他说。他表示,Enact 正在解决的问题是从经验中高效学习和可靠地执行任务,而这两者都要求模型理解机器人自身的物理特性以及当前任务。

该公司有意决定在苏黎世而非湾区建立公司。Galliker 表示,硅谷传统上在软件和 AI 方面非常强,但缺乏机器人和硬件工程人才,而且在当前机器人热潮下,大量资金在追逐少数人才。他说,Enact 将把硅谷的 AI 经验带过来,并与苏黎世本地的人才库相结合。

资金用途与首批部署

Enact 将利用这笔资金在 2027 年底前将团队扩充五倍,加速其硬件和研发管线,并寻求与工业合作伙伴部署首批机器人。该公司表示,已在与制造、基础设施、零售和食品加工领域的主要欧洲行业参与者进行洽谈。其 LinkedIn 帖子还引导申请者前往一个正在招聘的页面,因为公司正在扩充团队。

来源

Unite.AI