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Tutor Intelligence 宣布完成 7,500 万美元 B 轮融资：a16z 领投，资金投向机器人基础模型训练与 Sonny、Cassie 的美国制造部署
美国东部时间 11 月 2 日，总部位于马萨诸塞州沃特敦（Watertown）的机器人公司 Tutor Intelligence 宣布完成 7,500 万美元 B 轮融资：Andreessen Horowitz 领投，Union Square Ventures（USV）与 Neo 参投，公司累计融资达到 1.17 亿美元。据 ，这笔资金将用于训练公司的前沿机器人基础模型（frontier robot foundation model），以及 Sonny 和 Cassie 两款「机器人工人」（robot workers）在美国的制造与部署。
Tutor 在新闻稿中自称「机器人研究与部署公司」，2021 年从 MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室）分拆而来（）。按公司描述，它的机器人正在美国的工厂和仓库里承担真实生产任务，由被称为「tutor」（导师）的远程操作员提供操作输入。
A 轮与种子轮领投方均回到本轮
这轮融资的结构能看出股东的连续性：Union Square Ventures 领投过 Tutor 的 A 轮，Neo 领投过种子轮，两家这次都继续投入；领投 B 轮的是 Andreessen Horowitz。其普通合伙人、VMware 前首席执行官 Raghu Raghuram 在新闻稿中说：
「Tutor 的洞见在于，部署不只是机器人研究的终点——它正是突破研究局限的方式。Tutor 不是让现实世界去迁就研究，而是从真实部署的需求出发，反向推导分销、硬件和研究。在范围不断扩大的部署中持续学习，是从专用能力通往通用机器人的路径。」
机器人按小时或按件计费，不收预付款、不签长约
Tutor 卖的不是机器人本身，而是机器人的劳动：按小时或按件（by the pick）计费，不收预付款，不签长期合同；部署和维护由公司负责，软件与智能升级定期推送。The Robot Report 指出，这不同于常见的「机器人即服务」（RaaS，robots-as-a-service）——客户付钱的方式更像雇一名工人。
给出的背景数字是：美国目前只有 12% 的工厂和 10% 的仓库用上了机器人，供应链上还有近百万个空缺岗位。博客同时称，Cassie 在多数部署中首日即可开始拣选，从签约到机器人投产的中位用时约 40 天。这些数字均出自公司一方。
「Tutor 的模型不仅让机器人能做以前从未能做的工作，这种智能还把机器人的价格拉低到了一个全新的水平，」联合创始人兼首席执行官 Josh Gruenstein 在新闻稿中说，「我们正在让更多企业用得起它们生存所需的方案，让基础商品对每个人都更便宜。需求是真实存在的——我们的机器人几乎造不过来。」
部署产生数据，数据回流训练模型
新闻稿给这笔钱列的第一项用途是模型训练，给出的理由是：数字世界的 AI 是从互联网现成的文本和图像记录中学出来的，物理世界没有这样一份记录。Tutor 的做法是把联网机器人机群派进真实生产环境，让它们在远程 tutor 的操作输入下干真实客户的活；机器人每完成一项任务，就多一份真实世界的经验数据，这些数据再训练出更强的模型，让机器人能干更多活、部署到更多地方。新闻稿称 Tutor 是一个横跨机器人、模型与部署的全栈平台，每一次新部署都会强化整个机群，让机器人随时间更聪明、更便宜、更容易部署——公司把这称为加速部署与训练的飞轮。
The Robot Report 补充了两个细节：Tutor 今年早些时候启用了名为 Data Factory 的设施，用 100 台实体机器人评估策略；这些远程 tutor 可能身在海外。公司博客则把 Data Factory 1 称为「西半球最大的机器人数据采集工厂」，并表示 Turing 与 Ti0 两个模型系列的训练数据来自数百万次真实机器人交互。
Cassie 管整箱拣选和码垛，Sonny 管单件拣选
两款机器人的分工不同。按 The Robot Report 的描述，Cassie 是一台移动操作机器人（mobile manipulator），面向整箱拣选（case picking）和码垛（palletizing）；Sonny 是双臂、半人形（semi-humanoid）机器人，做单件拣选（each picking）。
公司 9 月 16 日在博客中发布了两个机型的下一代版本。新一代 Cassie 为单臂机型，运行公司自研的 Turing 基础模型系列（2 亿参数），承担拆垛、上料、线尾码垛和重新包装；新硬件通过四个车轮实现厂内全自主移动，电池续航超过一个班次，自带真空发生装置、无需现场安装，并在 ISO 认证协作硬件和 2D 激光雷达的基础上新增两个 3D 激光雷达，用于人体检测和无碰撞自主导航。公司称，今年秋天 Cassie 将首次进入端到端整箱拣选作业。
新一代 Sonny 按公司博客的说法将是公司首个搭载 Ti0 模型的部署机型——45 亿参数的视觉-语言-动作（Vision-Language-Action，VLA）基础模型。它的首个岗位是电商履约：在既有仓库中自主导航、从货架拣选任意商品、把完成的订单送到打包出货区。
作业设施达到一年前的近 4 倍，1,000 台签约目标仍是公司口径
增长数据全部来自公司口径。新闻稿称，Tutor 机器人现在作业的设施数量达到一年前的近 4 倍；The Robot Report 转述的公司数据还显示，在岗机器人数量翻了一倍。过去 12 个月接收 Tutor 机器人的机构中，近三分之一是加装更多机器人的老客户。公司博客称，机群规模正以每月 20% 的速度增长，制造也在美国同步扩张。
新闻稿称这些机器人处理的是早餐麦片、零食、糖果、化妆品、家居用品、玩具等商品，客户覆盖美国一些最大的制造与物流网络，并把增长放进更大的背景——企业客户不再为试点项目买单，转而为能在现有运营中交付可衡量产出的系统付费。
规模目标方面，公司称有望在 2027 年底前让签约机器人超过 1,000 台，全部在美国制造、从美国部署。需要说明的是，轮次金额与投资方名单属于公司自述口径——融资新闻稿的常规做法——部署规模、增长速度和「前沿」模型的定位也都未经独立审计；1,000 台的目标距今一年多，届时可以直接对照检验。在那之前，关于 Tutor 的机器人实际干多少活、模型能力边界在哪里，能查到的仍只有公司自己的说法。
参考链接
- 文中图片：、（均来自 Tutor Intelligence 博客）