a16z 领投 Tutor Intelligence B 轮：用人类远程操作员训练机器人基础模型

a16z：News· Raghu Raghuram·2026-11-03 00:05· 1 小时前AI 评分42

投资 Tutor Intelligence

AI 导读

a16z 领投 Tutor Intelligence 的 B 轮融资，该公司用人类远程操作员（"tutors"）在真实生产环境中训练机器人基础模型。Tutor 先锁定仓储物流用例再反向构建模型，目前机器人已部署于美国多家大型制造与物流网络，计划到 2027 年底签约超过 1000 台机器人。

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Netscape 前 CEO Jim Barksdale 有一句话，对于创办和运营任何企业都适用，对机器人公司尤其如此：最重要的事，就是让最重要的事始终是最重要的事。 机器人领域的最重要的事，是让机器人完成人类任务——不是训练数据，不是模型的具体细节，也不是所用硬件的类型。然而，机器人领域的大部分主流争论却集中在这些因素上。

与许多同行不同，Tutor Intelligence 深知，最重要的事是让他们的机器人能够为一位又一位客户反复、高精度地完成特定工作。这正是我们乐于领投该公司 B 轮融资的原因。

Tutor 是一家机器人研究与部署公司，构建具备通用能力的机器人硬件。他们在实现完全自主之前就部署到真实生产环境中，利用人类远程操作员（“tutors”）训练机器人基础模型，并让整个机器人队伍随时间推移能力不断增强。这是一种新颖的方法，且正在取得回报。

大多数机器人公司先构建通用模型，然后再寻找其初始用例。这样做需要大规模的前期数据收集和资金投入，才能构建出哪怕一个基础模型。

Tutor 采取了相反的做法。首先，他们确定了一个真实的需求和用例。然后，在构建机器人大脑之前，他们就让硬件借助远程操作员投入工作（这些操作员技艺娴熟，客户能获得真实价值，甚至无法分辨工作是由员工完成还是由操作员完成）。每一次在真实场景中的部署，都让 Tutor 能够从部署数据中反向构建他们的模型。这种方法对客户和 Tutor 来说是双赢。对客户而言，这种运营模式能立即带来价值。对 Tutor 而言，公司能够以高成本效益的方式收集真正重要的训练数据，并构建能力越来越强的模型。每投入工作一台机器人，都会让下一台机器人更智能、更便宜、更易于部署。

早早与企业客户一起进入现场，也让他们的业务在模型之外更加强大。无论一家机器人公司的研究多么强大，没有出色的产品体验就无法规模化：出色的硬件、出色的软件、简单的销售流程以及产品售后的机器人支持生命周期。Tutor 不仅制造出色的机器人，还是少数解决了机器人完整商业系统的公司之一。

迄今为止，Tutor 机器人已在美国一些最大的制造和物流网络中投入运营，并计划到 2027 年底签约超过 1000 台机器人。Tutor 在赢得客户并随着客户获得价值而扩大合作方面也有出色记录：过去 12 个月收到 Tutor 机器人的客户中，近三分之一是安装额外机器人的现有 Tutor 客户。卓越的客户服务和低至 8 小时的实施时间，进一步增强了 Tutor 的优势。

在与 Tutor 客户交流时，我们也反复听到关于 Tutor 独特商业模式的反馈。机器人技术通常局限于有能力为昂贵系统和实施预先支付数百万美元的大型企业。Tutor 灵活的 AI 大脑和按小时计费的定价模式将资本支出转变为运营支出，从而打开了中小型和中端市场客户的大门——美国制造业的很大一部分正存在于这些客户之中，此外还包括一些最大的物流公司。

Tutor 的前两款机器人从仓储和物流中的基础工作起步。Cassie 配备单臂，用于拣选和码垛/拆垛工作流程。Sonny 配备双臂和更高的灵巧度，以服务于每次拣选，例如在电子商务履约中。两款实体均采用同一模型，这是 Tutor 在脑、硬件和数据收集方面垂直整合的一部分。通过构建全栈，Tutor 能够朝着更通用能力的机器人方向发展。

机器人技术和 AI 的进步将成为本世纪创新和经济价值最大的驱动力之一，但仅靠前沿研究还不够。引人注目的产品体验将是采用的关键——这就是为什么我们相信以产品为中心的团队将在这个市场中胜出。

联合创始人 Josh Gruenstein 和 Alon Kosowsky 是终身的机器人爱好者，他们在 MIT 本科时相识。他们将出色的研究能力与务实、以 ROI 为导向的方向相结合，这种方向在企业软件中更为典型。因此，Tutor 的方法和早期进展不仅反映了他们对客户和问题解决的关注，也为他们潜在构建最佳机器人模型、机器人硬件以及整体上最佳机器人公司奠定了基础。

我们很自豪能与 Tutor Intelligence 团队合作，因为他们继续通过机器人技术为客户带来 ROI。

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