Path Robotics 完成 3 亿美元 E 轮融资，投后估值 24.5 亿美元，Georgian 领投，D. E. Shaw Ventures 与 NAVER Ventures 新进。过去 18 个月公司 ARR 增长 17 倍，员工数同比增 97% 并将于年底达到 400 人，此前已与 HII 签下 6 亿美元生产协议。
据 Robotics & Automation News 报道，面向制造业的物理 AI 开发商 Path Robotics 宣布完成 3 亿美元 E 轮融资，投后估值达 24.5 亿美元。本轮由专注 AI 领域的成长型股权机构 Georgian 领投。
本轮跟投方包括现有投资方 Addition、Drive Capital、IronArc Ventures、Tiger Global、Yamaha Motor Ventures 及其关联机构，以及新投资方 D. E. Shaw Ventures 与 NAVER Ventures。Georgian 合伙人 Emily Walsh 将加入 Path Robotics 董事会。
据原文报道，此轮融资落地前，Path Robotics 经历了一段商业快速扩张期：过去 18 个月其年度经常性收入（ARR）增长 17 倍，公司正在北美主要工业客户中扩大部署规模。
新资金投向：从焊接延伸到全厂任务
Path Robotics 表示，新资金将加速其物理 AI 平台在美国工业产能关键行业中的部署，支持公司从焊接拓展到新的制造任务与机器人形态，并加大对 AI 模型训练的投入。
公司首席执行官兼联合创始人 Andy Lonsberry 表示，Path 从焊接切入，是因为这是工厂车间最难自动化的工作之一，而公司已证明其技术能在真实生产环境中跑通。
“我们正看到来自制造商的加速需求，它们需要扩大产能，但靠传统自动化做不到。这笔资金让我们能在与客户一同扩大焊接业务的同时，继续投入数据、算力和模型开发，以承接焊接前后每一道工序。我们的目标不是自动化一个环节，而是自动化整座工厂。”——Andy Lonsberry，Path Robotics 首席执行官兼联合创始人
Georgian 合伙人 Emily Walsh 认为，Path Robotics 有望成为工业物理 AI 领域的代表性公司之一。她指出，Path 的自有模型与不断增长的真实生产数据基础可形成强大优势，每一次部署都会让系统背后的智能得到改进。
“团队已在焊接领域建立起坚实基础，我们认为 Path Robotics 把这套智能延伸到新的制造应用与行业，存在巨大空间。”——Emily Walsh，Georgian 合伙人
客户名单覆盖船舰、国防与重型设备
据原文报道，随着造船与国防、重型设备、能源基础设施领域的制造商转向物理 AI 以突破产能约束，Path Robotics 实现了显著商业增长。其客户包括 HII、Lockheed Martin、Saronic 等美国大型制造商，以及 EK Machine、Millerbernd Manufacturing Company、TransAmerican Power Products、TYCROP 等中型制造商。
Lockheed Martin Ventures 副总裁兼总经理 Chris Moran 表示，随着关键国防系统需求持续增长，扩大生产需要创新方法，与 Path Robotics 的合作能以有助于扩大产能的方式推进制造解决方案。
“这项投资对 Path 乃至整个行业都是一个重要里程碑，将加速开发有助于强化美国国防工业基础的技术。”——Chris Moran，Lockheed Martin Ventures 副总裁兼总经理
据原文报道，今年早些时候，Path Robotics 宣布与 HII 达成一项 6 亿美元的基于性能的生产协议，以加速物理 AI 在美国海军造船项目中的部署。
为支撑各行业增长的客户需求，Path Robotics 员工人数同比增长 97%，并计划在年底前达到 400 名员工。
“作为美国最大的造船企业和全球第一大无人水下系统生产商，我们专注于执行与提升吞吐量，交付国家所需的舰船与技术。通过与 Path Robotics 等领先的物理 AI 技术合作，HII 将继续壮大海事工业基础，并在造船制造流程中推进自适应自动化方案，以支撑吞吐量提升与生产加速。”——Eric Chewning，HII 海事系统与公司战略执行副总裁
Obsidian 模型与四足平台 Rove
原文指出，在关键基础设施需求与制造业回流加速、熟练劳动力短缺的背景下，制造商面临越来越大的扩产压力。传统工业机器人依赖刚性编程和预设路径，限制了其在真实制造环境中执行复杂多变任务的能力。
Path Robotics 的应对方式是开发物理 AI 模型，让机器人能够感知环境、推理并实时调整动作。公司从焊接这一制造业最难自动化的工序之一起步，其物理 AI 焊接模型 Obsidian 利用真实焊接数据，使机器人能够自主识别焊缝、规划并执行焊接，并适应变化的条件。
在此基础上，Path Robotics 正把物理 AI 能力扩展到新的机器人形态与制造任务。公司近期推出移动机器人焊接系统 Rove，将 Obsidian 的能力搬到四足机器人平台上，用以展示其物理 AI 模型可跨不同机器人形态运行。本轮资金也将支持公司继续拓展新形态，并加大对算力与模型训练的投入。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
