在机器人向实用智能迈进过程中，赋予系统高效、安全的“认知能力”正成为瓶颈突破的关键。美国FieldAI宣布完成 4.05 亿美元融资，估值达 20 亿美元，背后一系列知名投资机构的支持凸显市场对其“物理优先基础模型（Field Foundation Models）”的认可。该战略为机器人通用智能、跨平台部署与风险自适应控制提供了新范式，将推动包括建筑、能源、物流等行业领域的自动化升级。

FieldAI 总部位于美国加州尔湾（Irvine），主导开发专为机器人设计的“物理优先”基础模型，区别于被动套用的大型语言模型。其模型以运用物理知识实现环境理解为核心，使机器人具备对未知环境的风险评估能力，并能在无 GPS、无预先绘图的情况下安全执行任务。该架构目前已在四足机器人、类人机器人、轮式设备及乘用规模平台上验证落地。

此次融资分两阶段完成：去年年底第一轮融资 9,100 万美元，投前估值约 4 亿美元；今年新增 3.14 亿美元，融资后估值升至 20 亿美元。投资方涵盖 Bezos Expeditions、Khosla Ventures、Intel Capital、Temasek、NVIDIA 创投 NVentures、Emerson Collective、Canaan Partners、Prysm 等阵容强大。

FieldAI 创始人兼 CEOAli Agha表示：“我们从真实环境中提炼认知能力，基于风险意识构建模型。不同于试图将大语言模型硬套进机器人系统，我们从物理法则出发打造智能，使机器人能在未知、动态环境中表现出自我信心的行为。”

其联合创始人Vinod Khosla指出：“FieldAI 正引领通用机器人智能的新时代。其快速部署能力将在长期为行业创造巨大价值。”

FieldAI 的技术能快部署于第三方机器人平台：只要具备基本遥控能力，即可加装“智能大脑”，无论是人形、四足还是载人级机器人，都能迅速实现自主运行。这种通用适配性使其成为推动机器人规模化应用的重要途径。

融资将加速其全球扩张、产品研发与团队建设。FieldAI 计划在年底将团队规模翻倍，并推出更多可支持运动与操控任务的模型版本，满足不同行业需求。

行业角度来看，此轮融资具有里程碑意义。一是加速通用基础模型在实体机器人中的商业化使用，推动从纯算法到物理智能的融合；二是促使机器人平台跨形态、跨行业具备统一“认知能力”，减少繁琐定制；三是风险意识 + 物理理解架构将提高机器人在复杂环境（如建筑工地、矿区、城市配送）中的可靠性。

例如，在施工现场、工业园区、能源设施等高风险场景中，机器人可评估爬坡倾斜、安全距离与惯性效果，避免潜在危险；在物流中心，其通用大脑还可快速适应不同结构与通道设计，减少调试时间与人力介入。