据国外媒体Business Insider10月2日报道，一位知情人士透露，FieldAI已签署融资条款清单，计划以100亿美元估值融资7亿美元。如果交易最终完成，FieldAI的估值将在一年多时间里爆涨约5倍。
不过，目前这笔融资尚未正式完成，领投方也尚未披露。FieldAI暂未对此置评。
一年多，估值从
20亿美元涨到100亿美元
FieldAI成立于2023年，去年曾完成超过4亿美元融资，当时公司估值约为20亿美元。
其投资方阵容相当亮眼，包括杰夫·贝索斯家族办公室、Laurene Powell Jobs旗下Emerson Collective，以及Khosla Ventures等。
如今，如果新一轮7亿美元融资按照100亿美元估值完成，FieldAI将成为全球估值最高的一批机器人AI公司之一。
这一估值也让它进一步逼近几家同样押注「Physical AI」的头部创业公司。
Business Insider称，Physical Intelligence目前估值约110亿美元，Skild AI则超过140亿美元。
这场资本竞赛背后，投资人押注的并不是某一款具体机器人，而是一个更大的目标：让AI成为能够适配不同机器人、不同任务和不同真实环境的通用「大脑」。
不造机器人，
FieldAI要做「通用机器人脑」
FieldAI的核心路线，与传统机器人公司并不完全相同。
公司希望打造所谓的「universal general-purpose brain」，即能够跨机器人、跨任务、跨环境运行的通用机器人智能系统。
按照公司的设想，这套软件并不局限于某一种机器人形态，而是可以运行在人形机器人、四足机器人、无人机以及工业移动机器人等不同平台上。
更重要的是，这些机器人面对的并不是实验室里的固定场景，而是建筑工地、数据中心等具有高度不确定性的真实环境。
FieldAI的客户目前已经覆盖建筑公司、数据中心运营商以及国防领域企业。
这也是其100亿美元估值背后的核心赌注：如果机器人AI能够在复杂、开放、变化不断的现实世界中稳定工作，软件层的价值可能远远超过一台机器人的价值。
但这同时也是机器人领域最难解决的问题之一。
让机器人在受控环境中完成一个明确任务，与让它进入真实世界、面对不断变化的环境并自主完成工作，是完全不同的挑战。
FieldAI CEO Ali Agha今年6月接受Business Insider采访时表示，公司过去几个月经历了「非常、非常快的增长」。
收入和客户
合同已突破1.35亿美元
除了估值快速上涨，FieldAI的商业化进展也在加速。
知情人士透露，自今年6月以来，FieldAI新增了至少3500万美元的收入和客户合同，使累计规模超过1.35亿美元。
Business Insider此前曾报道，FieldAI的收入和客户合同已经突破1亿美元，客户数量超过30家。
换句话说，FieldAI目前的商业故事已经不只是「投资人押注机器人AI」。
至少从其披露的客户合同来看，公司正在尝试证明，这套机器人智能系统已经能够进入真实商业场景，并产生实际收入。
Google DeepMind、
特斯拉、英伟达人才加入
FieldAI总部位于美国加州尔湾和湾区，公司近年来也在持续吸纳机器人和AI领域的人才，背后的团队履历同样颇为特殊。
创始人兼核心技术负责人Ali Agha曾在NASA喷气推进实验室工作7年，参与DARPA Subterranean Challenge、DARPA RACER、NASA火星洞穴探索等项目，并带领CoSTAR团队赢得2020年DARPA SubT城市赛段冠军。
联合创始团队还汇集了来自DeepMind、NASA JPL、DARPA、Carnegie Mellon University等机构的机器人和AI研究人员，其中包括前Google DeepMind研究科学家 Shayegan Omidshafiei、DARPA SubT/RACER项目专家 David Fan，以及卡内基梅隆大学机器人研究所教授 Sebastian Scherer。
这与FieldAI的技术路线高度相关：它需要同时处理机器人控制、AI模型、感知以及真实世界部署等多个问题。
相比只针对某一种机器人打造专用系统，FieldAI想做的是一个更底层的「机器人智能平台」。
这也解释了为什么资本市场愿意给它如此高的估值——投资人押注的并不是FieldAI今天卖出了多少机器人，而是它能否成为未来机器人世界的通用智能基础设施。
FieldAI
是家什么公司
FieldAI是一家总部位于美国加州尔湾的物理AI公司，成立于2023年。与专注于制造人形机器人、机器狗等硬件的公司不同，FieldAI更像是在做机器人的「大脑」——其核心产品是 Field Foundation Models，一套面向真实物理世界的通用机器人基础模型与自主智能系统。
FieldAI的目标，是让不同形态的机器人能够在没有预建地图、没有GPS、环境高度不确定的情况下，自主理解周围世界、规划行动并完成任务。目前，这套技术可以部署到四足机器人、轮式机器人、无人机乃至工程车辆等不同平台上，应用场景覆盖建筑工地、矿山、能源设施、市政巡检以及地下空间等复杂工业环境。
FieldAI强调的并不是让机器人只在实验室里完成预先训练好的动作，而是让AI真正进入「野外」——面对没有地图、没有GPS、环境持续变化甚至存在未知风险的场景，机器人仍能实时感知、推理和决策。公司将这一技术路线概括为面向物理世界的、具备风险意识和不确定性感知能力的基础模型。
从技术定位来看，FieldAI并不绑定某一种机器人形态，其FFM强调形态无关。也就是说，同一套智能系统可以根据不同任务部署到机器狗、轮式机器人、无人机、工程车辆甚至未来的人形机器人上。某种意义上，它试图成为连接不同机器人硬件的「通用智能层」，而不是再造一套机器人硬件。
成立以来，FieldAI已经将这套技术从DARPA、NASA等极端环境中的自主机器人研究，逐步推向真实工业场景，并与建筑、能源、采矿等领域的企业展开合作。公司还成立了 FieldAI Federal，专门面向联邦及国防市场，探索机器人在GPS拒止等复杂环境中的自主作业能力。
如果说传统机器人公司是在竞争「谁的身体更强」，那么FieldAI押注的则是另一条路线：让不同机器人的身体，共用一个能够理解真实世界的「大脑」。
100亿美元估值，
真正考验才刚开始
这次传闻的7亿美元融资、100亿美元估值，看起来更像是物理AI热潮下又一个巨额融资案例。
但FieldAI真正要证明的，仍然是一个非常具体的问题：它的「机器人脑」能否离开实验室，在复杂、不可预测的现实环境中持续稳定的工作，并且让客户愿意持续为之付费。
如果能够做到这点，机器人硬件的形态或许并不是最重要的，而人形、四足、无人机还是工业机器人，都可能只是这套智能系统的不同「身体」。
假如做不到，这100亿美元的高估值，最终仍然只是对未来的一场豪赌而已。
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文章参考来源：《businessinsider.》《FieldAI》
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