从“一张卡通图”到1亿美元融资：Maven Robotics如何用工业实战逻辑重塑仓储自动化

【科技24时区】2024年初，当Hamza Derbas向TechCrunch回顾创业起点时，Maven Robotics还只是个“空壳”——除了一个机器人卡通形象和几位创始人，他们一无所有。然而，就在一家大型消费品巨头带着物流自动化需求来到硅谷，准备与四家成熟的机器人竞品公司洽谈之际，Derbas凭借一股“莽劲”挤进了会议室。他没有像其他竞争者那样大谈特谈对机器人的宏大愿景，而是提出了一个看似简单却极具杀伤力的请求：“让我们去你们的工厂和仓库看看。”

这一招“实地侦察”成为了转折点。通过观察一线工人的真实作业流程，Maven团队迅速锁定了那些能立即产生价值的环节。“我们向他们展示了一种截然不同的思路，”Derbas回忆道，“我们不试图解决单一的机器人技术难题，而是致力于端到端地自主接管整个任务流：一端对接仓库管理系统，另一端直接将产品装车发货。”这种直击痛点的务实态度，让Maven击败了拥有现成硬件的竞争对手，拿下了首单。经过两年在客户现场的打磨，如今Maven已有八台机器人每天运行16小时，正常运行时间高达99%以上。

近日，这家初创公司正式结束隐身模式，宣布获得由RoboStrategy、LocalGlobe、Vine Ventures和XTX Markets Ventures领投的1亿美元融资。这笔资金将用于量产250台第三代机器人，并启动第四代平台的研发。值得注意的是，Maven的机器人并非追求人形或双足行走的“炫技”产物，而是基于轮式底盘，最高时速可达10英里（约16公里），双臂负载能力达30公斤。其核心任务是“混合码垛”——将从不同工厂运来的箱装货物，在配送中心重新组合成送往零售店的新托盘。

在传统模式下，这项工作需要工人在仓库中奔波，根据实时订单需求，手动挑选不同商品进行拼盘。而Maven的机器人利用真空吸盘，以合理的速度抓取并排列纸箱。在圣克拉拉的测试设施中，屏幕实时显示着两台机器人在客户现场与人类员工并肩工作的场景，动作流畅且互不干扰。这种对工业现实的深刻理解，源于创始团队的独特背景。Derbas曾在苹果公司的特殊项目组工作九年，外界普遍推测该部门曾致力于自动驾驶汽车研发，直至2024年解散。随后，他与拥有私募股权背景的弟弟Khalid共同创立了Maven。

与其他物理AI公司类似，Maven也吸纳了大量来自自动驾驶领域的资深专家。这些人才带来了从真实数据中训练自主硬件的最先进方法。这需要建立高效的数据管道，能在几分钟或几小时内从运行中的机器人回收信息，进而完成重新训练、评估、消融实验、权重调整及部署的闭环迭代。RoboStrategy的投资人Jack Pearson指出，Maven的护城河在于其深厚的工业系统背景，而非那种优化学习算法或特定架构的研究型文化。

尽管Agility Robotics等公司正通过SPAC交易寻求上市，并专注于安全性和特定工业流程，但其双足机器人设计在Derbas看来并不适用于当前的仓储场景。“对于他们正在做的事情，双足设计毫无意义……它们过于复杂、不可靠，且增加了不必要的成本。在这里，投资回报率（ROI）才是硬道理。”Derbas毫不避讳地对竞品的设计哲学提出批评，强调在过热、高强度的工业环境中，实用性和可靠性远胜于形态上的拟人化。

当然，仅靠码垛这一项业务，虽足以支撑起800亿美元的市场规模，但若要实现真正的通用机器人愿景，Maven仍需跨越更高的技术门槛。下一步，公司将聚焦于提升机器人的材料处理能力，并向自动化制造领域延伸。为此，Maven不仅依赖自身系统和第三方提供商，甚至开发了一副类似钳子的特殊手套，让人类操作员模拟理想的夹持器形态，从而收集更精准的训练数据。

Derbas坦言，Maven的策略是“逐个任务击破”，而非盲目追逐模型竞赛。“如果我们专注于解决一个个具体的问题，且这些问题足够庞大，那么每个问题背后都是数十亿美元的市场。只要这样做，我们就有足够的数据来掌握这些技能。”这或许是将机器人真正引入工作场所的最可行路径，但也面临着被前沿实验室推出的新一代强大物理AI模型“降维打击”的风险。对此，Derbas的态度明确而坚定：“我们不在模型竞赛中，我们在解决工业劳动力短缺的竞赛中，目标是让这项工作在全球所需的规模上成为可能。”