作者 |木雨
来源 | 具身之家Robots（ID：jushenhome）
NEURA已稳稳跻身全球机器人赛道第一梯队，可以与中美两国的顶尖企业比肩。
10月22日，在慕尼黑机场附近的LabCampus科创园区内，德国机器人公司NEURA Robotics与慕尼黑工业大学（TUM）合作建设的TUM RoboGym机器人研究训练中心正式启用。在当日的活动现场，NEURA同步发布了其新一代人形机器人4NE1 Gen 4，产品名称谐音“For Anyone”，寓意该产品面向所有用户群体。
TUM RoboGym机器人研究训练中心正式启用，4NE1 Gen 4同步发布。（图源| NEURA Robotics）
至此，今年NEURA已经接连发布了其研发构建的AI基础模型、机器人本体和机器人训练网络，形成了一套完整的产业体系，作为公司推动人形机器人走向真实场景落地的一次尝试。
估值465亿元
NEURA Robotics成立于2019年，总部位于德国梅青根，是一家全球化物理人工智能企业，业务覆盖认知机器人研发、物理AI技术开发以及配套的软件和数据基础设施建设。
目前，NEURA正在打造全新品类的AI基础设施。公司将机器人技术、人工智能、传感器、边缘计算与大规模学习基础设施整合为统一的平台架构，面向全球规模化部署设计。通过名为Neuraverse的共享智能生态系统，认知机器人可在真实世界环境中持续学习、协同协作并自主运行。
公司创始人兼首席执行官David Reger表示：“人工智能的未来不会只停留在屏幕之上，它将走入真实物理世界，在人类身边移动、交互、自主学习并协同作业。”公司认定，物理人工智能将成为未来维系生产效率、经济繁荣与生活品质的核心支撑。
今年6月，NEURA宣布完成C轮融资，总规模最高可达14亿美元，是目前全球全栈机器人行业规模最大的单笔融资。本轮融资汇聚了人工智能、算力、制造及工业基础设施等多个领域的全球头部企业与机构，包括Tether、高通技术公司、亚马逊、英伟达、博世、舍弗勒、欧洲投资银行等。据彭博社报道，此轮融资后公司估值约为70亿美元（465亿元人民币）。
这笔资金将主要被用于把认知机器人和4NE1人形机器人从欧洲推广到美国、中国、日本等全球市场，升级和扩展Neuraverse共享智能平台，在全球落地更多NEURA Gyms训练中心，扩大生产部署规模，以及研发下一代物理AI系统。
NEURA各形态版本机器人（图源| NEURA Robotics）
“不少人曾认为，具备全球影响力的AI基础设施企业只能诞生于硅谷，”Reger表示，“我们认为，只要拥有足够的远见、工程人才与执行效率，下一代AI领军企业可以崛起于世界任何地方。凭借本轮融资，NEURA已稳稳跻身全球机器人赛道第一梯队，可以与中美两国的顶尖企业比肩。”
当前人形机器人赛道在欧洲加速发展，西门子、英伟达、宝马等企业都已在德国工厂引入人形机器人测试，NEURA也已达成多方面的产业合作，合作伙伴包括博世、舍弗勒、川崎重工、台达电子、高通、亚马逊、英伟达等。
NEURA表示，目前公司在手订单和长期战略部署管线的总金额已超过10亿美元。
黄仁勋签名
这款机器人采用更轻量化的机身，搭载NEURA自主研发的基础模型Neuron AI，为规模化生产和工业应用做准备。
4NE1 Gen 4人形机器人身高180厘米，体重80公斤，相比上一代产品整体重量减少了20%。机身原本的硬质外壳被黑色织物包裹，增强缓冲能力，使其更适合与工人近距离协同工作，同时也方便了不同行业的客户根据需求定制机器人外观。
机器人的行走速度约为每小时5公里，有效负载在10到20公斤之间。除了标准人形版本，它还有轮式移动版本、增加第七轴的加长手臂版本，前臂支持更换，也可以切换为远程遥操作模式。
4NE1机器人在执行任务（图源| NEURA）
产品最核心的硬件升级是其搭载的Smart Limbs技术。4NE1 Gen 4配备了经过升级的机械手，抓取精度更高，可以完成更精细的装配、搬运操作。Smart Limbs技术在肢体关节内嵌入了独立计算单元，使每部分肢体都能独立响应环境变化，提升了机器人动作的灵活性和自然程度。
4NE1 Gen 4搭载了NEURA打造的感知-语言-行动模型Neuron AI，可将机器人感知到的信息直接转化为运动指令，这一能力对工业作业场景价值尤为突出。
Neuron AI的训练数据来自NEURA Gyms的机器人运行数据、人类操作示范和仿真环境数据。借助Neuraverse生态，单台机器人习得的技能可同步给所有联网机器人，因此4NE1 Gen 4可以共享持续扩张的NEURA Gyms网络沉淀的全部学习成果。
NEURA表示，4NE1 Gen 4是按照批量生产的标准设计的，其核心目标是落地真实工业场景执行任务。目前，这款机器人已经在NEURA的训练中心内开展实际作业测试，并且在同期举办的NVIDIA GTC柏林大会上完成了亮相演示，英伟达CEO黄仁勋还在机器人机身上签名。
David Reger表示：“智能机器人需要一颗能够整合各类感知信息、留存过往经历的大脑。”10月14日，NEURA正式发布了自研的Neuron AI具身智能基础模型，也是4NE1 Gen 4的核心控制系统。模型采用感知-语言-动作（PLA）架构，和行业主流的视觉-语言-动作（VLA）模型有明显区别。
目前行业内大多数机器人AI模型都以视觉为核心输入方式，主要靠摄像头识别物体并规划动作，但在真实工业场景里，很多任务单靠视觉无法完成。
Neuron AI整合了3D视觉、触觉、力觉、声音和机器人自身的身体状态信息，并且可以把这些多模态数据整体转化为连贯的动作指令。除此之外，Neuron AI还具有记忆功能，这让机器人可以连贯完成长流程任务，不用每一步都重新规划路径。
Neuron AI的训练数据主要有三个来源，包括NEURA Gyms里机器人作业产生的同步多传感器数据、人类操作员提供的示范数据以及仿真环境生成的扩增数据。通过NEURA的Neuraverse平台，一台机器人学会的技能可以同步给网络里所有其他联网机器人，不用每台机器都从零开始训练。该模型可以适配NEURA旗下五款不同形态的机器人。
在今年的NVIDIA GTC柏林大会上，搭载着Neuron AI的4NE1机器人完成了一段11分钟的全自动洗衣流程演示，内容包括分拣衣物、打开洗衣机门、放置衣物、关门启动、再开门取衣、转移到烘干机，全程无需人工干预。
训练中心提速
TUM RoboGym的总面积超过2300平方米，是目前欧洲大规模物理AI训练与研究中心之一，也是NEURA全球NEURA Gyms训练网络的第一个正式落地节点。
从左至右依次为慕尼黑工业大学校长Thomas Hofmann、NEURA Robotics首席执行官David Reger、巴伐利亚州科学部长Markus Blume，出席TUM RoboGym启用仪式。（图源| TUM）
该项目初期合作周期为三年，总投资约1700万欧元，其中NEURA出资约1100万欧元。分工上，NEURA负责提供机器人设备、计算硬件、运营团队，慕尼黑工业大学提供场地、科研人员和学术资源，具体合作由慕尼黑工大机器人与机器智能研究院（MIRMI）推进。
中心内部共有48个独立训练单元，初期部署了约100台不同类型的机器人，除了人形机器人，还有移动辅助机器人和认知机械臂。从今年9月起，已经陆续有企业入驻开展训练，覆盖汽车、制药、医疗技术、包装、物流、农业、护理等十多个行业。
企业可以在中心内测试机器人应用方案、明确训练需求，评估系统适配性后再部署到自有工厂。训练过程产生的数据会存入专用云数据湖，用于通用机器人技能训练以及人机交互安全等方向的研究。
NEURA建设训练中心，就是为了快速积累真实数据。按照公司规划，除了慕尼黑这个站点以外，德国第二座训练中心正在和亚琛工业大学合作建设，预计2026年底可以投入使用。同时公司还在欧洲其他地区、美国以及中国推进新的训练中心布局，目标到2026年底有5个训练中心投入运行。
实际挑战
目前，全球人形机器人赛道的领先企业集中在美国、中国和欧洲。美国的特斯拉Optimus主打低成本量产，Figure AI已经和宝马合作进入工厂测试，中国的多家机器人公司出货量增长较快，产品价格更有竞争力。而NEURA是欧洲代表性的人形机器人公司，它拥有多模态的Neuron AI模型，在触觉和力觉这些工业刚需的感知能力上有技术优势，并且提前布局了训练中心网络，具备真实工业数据优势。
慕尼黑工业大学校长Thomas F. Hofmann强调：“TUM RoboGym在德国乃至全欧洲都独一无二。在地缘政治局势充满不确定性的当下，我们与NEURA Robotics开展合作，也为支持德国的工业基地地位释放了明确信号。”
欧洲希望在人形机器人这个未来的核心产业里，拥有自主的技术和产能，减少对外部供应的依赖。David Reger认为，德国工业企业积累了几十年的工艺知识，是物理AI时代最宝贵的资产，应该把这些经验转化为机器人可以学习和复用的技能。
当然，NEURA也面临很多实际挑战。4NE1 Gen 4的量产时间、售价以及实际作业的长期成功率都还没有公开数据。训练中心的模式能不能快速积累足够多的有效数据并支撑AI能力持续提升还需要时间验证。
整个机器人行业都还处在从演示走向落地的早期阶段，没有哪家公司已经实现大规模商业化盈利。
4NE1 Gen 4的发布和TUM RoboGym的启用不是一次普通的硬件更新，而是NEURA完整物理人工智能路线的集中展示。机器人本体是执行的载体，AI模型是指挥的核心，训练中心是提供数据的基础设施，三者结合起来，才有可能让人形机器人真正走进工厂，替代重复性的体力劳动。
未来几年，将是人形机器人行业从比拼演示效果，转向比拼落地能力的关键阶段。NEURA的训练中心路线能否使其脱颖而出，很快就会有实际运营数据给出答案。
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