帝国理工孵化的 Machenta 获 4000 万美元种子轮，让机器人看一次就学会新任务

伦敦机器人创业公司 Machenta 完成 4000 万美元种子轮融资，由 Creandum 和 Union Square Ventures（USV）联合领投。孵化它的帝国理工学院称，这是英国机器人创业公司有史以来最大的一笔种子轮。据 Business Insider，公司没有透露估值。

Machenta 押的方向和大多数同行相反：它的机器人基础模型完全用仿真数据预训练，公司说法是“没用一个像素的真实世界训练数据”，训练好之后，机器人看一次示范就能学会新任务，不需要再训练。但据 Business Insider 报道，这家公司目前只有 11 名员工，仍以研究为主，短期内没有商业化计划。

用一次示范代替语言指令

Machenta 把自己的模型叫作“视觉-示范-动作模型”（VDA）。VLA 模型的输入是图像加文字指令，VDA 的输入是图像加一段示范。公司称，VLA 模型落地前通常要用大量真实示范做后训练，每个任务要花几天甚至几周。

在 Machenta 发布的视频里，同一个模型跑在 6 款不同的机器人上，支持主从遥操作、VR 手柄、拖动示教和徒手示范 4 种教学方式。其中一段视频里，三台夹爪和相机配置各不相同的机器人，在两分钟内把一条装配线跑了起来。对于仿真到现实的差距，Machenta 的解释是：仿真用来学“怎么学任务”，那一次示范则来自真实世界。

公开的测试结果来自简单任务

Machenta 在一个周末做了压力测试，每个可自动复位的任务连续跑一小时：往碗里放方块 74 次成功 74 次，来回传递螺丝刀 78 次成功 78 次，把瓶子立起来 99 次成功 97 次。公司自己也说这些任务“相对简单”。Business Insider 补充称，更精细的任务和复杂动作对它来说仍有难度。

竞争对手已经在卖产品。据 Business Insider，估值超过 140 亿美元的 Skild AI 8 月发布了一款模型，称看一段视频示范就能完成最长 10 分钟、此前没见过的任务；上个月 Skild AI 称年化经常性收入已达 1 亿美元，客户超过 60 家。同一篇报道提到，Physical Intelligence 估值约 110 亿美元，FieldAI 正在以 100 亿美元估值融资。

公司成立前已有六年实验室积累

这项研究六年前始于联合创始人兼 CEO Edward Johns 在帝国理工的 Robot Learning Lab，Johns 是该校机器人学习教授。去年底，他和自己的前博士生 Vitalis Vosylius 以及实验室同事一起创办了 Machenta。

这笔钱将用于增加算力和仿真数据、继续训练模型，并扩充伦敦国王十字新办公室和实验室的团队。Johns 说：“智能不在于你已经会做什么，而在于你能多快学会做一件新事。”