Maven Robotics 走出隐匿模式，获 1 亿美元融资，剑指工业机器人赛道
2024 年，Maven Robotics 还是一家初创公司，创始人 Derbas 形容当时公司只有"一张机器人卡通图和一支团队"。但当一家大型消费品公司来镇上与四家机器人竞争对手洽谈自动化合作时，Derbas 想方设法挤进了会面。他没有空谈机器人理念，而是主动提出参观对方的工厂和仓库。
"我们亲眼看到工人的操作方式，立即锁定那些能立刻带来价值的流程，"Derbas 向 TechCrunch 表示，"我们让他们看到，Maven 的路径完全不同——我们不是要解决单个机器人的问题，而是要端到端自主承担整项任务：一头对接仓库管理系统，另一头把产品送上卡车。" 就这样，这家没有任何现成产品的公司，击败了已有机器人落地的竞争对手，拿下了这笔合作。
核心变化：每小时 16 小时运转，99% 以上开机率
经过两年与该客户及其他合作伙伴的磨合，Maven 已有 8 台机器人在实际场景中运行，每天工作 16 小时，开机率维持在 99% 以上。
融资金额达 1 亿美元，由 RoboStrategy、LocalGlobe、Vine Ventures 及 XTX Markets Ventures 联合注资。公司计划以此建造 250 台第三代机器人，并启动第四代平台的设计工作。
硬件能力：轮式底座 + 双臂 30 公斤举重
Maven 的机器人采用轮式底座，移速达每小时 10 英里（约 16 公里），配备双臂，最大举重能力为 30 公斤。
其核心任务是"混合码垛"（mixed palletizing）：来自不同工厂的木质托盘载着盒装货物进入配送中心，机器人将这些货物重新组合，码放成面向特定零售门店的混合托盘。
"零售方希望在货物到货后 48 小时内，根据实时需求调整托盘组合——比如收到一份混合产品订单，指向某家门店，请按需组建。目前这全部依赖人工完成：工人在仓库里跑来跑去，一件一件地拣货。" 在 Maven 位于圣克拉拉的设施中，机器人以流畅的动作在训练区域运行，用真空吸盘拾取并排列纸箱，速度适中。现场监控屏上，两台机器人正在客户设施中协作，员工在其周围正常走动。
创始人背景与竞争优势
创始团队：苹果自动驾驶项目班底
CEO 兼联合创始人 Hamza Derbas 职业生涯专注于汽车工程，尤其电动汽车领域。他加入 Maven 之前，在苹果公司特殊项目组（Special Project Group）工作了九年。Derbas 不愿透露该项目的具体内容，但业界普遍认为这是苹果已解散的自动驾驶汽车项目（2024 年正式终止）。
他与弟弟 Khalid 共同创办 Maven，后者担任 CFO，此前在私募股权领域有丰富经验。
Maven 与多数物理 AI 公司一样，团队核心成员多来自自动驾驶研发团队——这些团队在真实数据训练自主硬件方面积累了最成熟的方法论。这要求数据管道能从运行中的机器人每隔数分钟至数小时回收数据，随后完成训练、评估、消融实验、权重调整、重新部署的完整闭环。
市场定位：专注工业现实，而非科研文化
RoboStrategy 投资人 Jack Pearson 评价 Maven 的差异化在于：团队根植于工业系统思维，而非以研究为导向、追求特定架构或学习指标的文化。
与之最可比的公司是 Agility Robotics——该公司将于今年秋季通过 2.5 亿美元 SPAC 交易上市，同样聚焦安全性和特定工业工作流。但 Agility 的机器人采用双足站立，Derbas 明确表示不认同这一路线： "双足设计对他们所做的任何事情来说都没有意义——极其复杂、不可靠，还增加了不必要的成本。在这个领域，ROI 才是王道。"
影响与建议：逐个任务突破，做有数据的百亿市场
Maven 的战略并非一开始就声称"通用机器人"，而是逐个任务推进。"我们脚踏实地，一个客户问题一个客户问题地解决。如果你专注于解决真正有意义的问题，每个问题都是一个数十亿美元的市场。做到这一点，数据足以让你掌握这些技能。" 当前聚焦的码垛市场体量约 800 亿美元。公司下一步计划收集更多数据，训练机器人处理不同材质，并逐步向自动化制造延伸。数据来源包括自有系统、第三方供应商，以及公司自行开发的一种钳形手套——让人类能模拟 Maven 目标夹持器的形态进行操作。
如果 Maven 想要突破现有工作流边界，最终仍需建立某种研究文化——公司瞄定的下一批任务需要目前尚不存在的机器人操控能力。
"我们不参与模型竞赛，我们参与的是工业劳动力这场竞赛——以世界所需的规模让机器人工作成为可能。"Derbas 如是说。
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