萝博派对（RoboParty）获宁德时代独家投资，累计融资近5亿元：开源路线能否挑战人形机器人的封闭生态？

两年前，宇树科技的人形机器人 Unitree G1 一经发布便成为行业性能的标尺。然而此后，整个赛道鲜有后来者能够真正超越这一高度。大量创业公司陷入一种尴尬的循环：要么以封闭系统守护硬件利润，却限制了具身模型公司的适配需求；要么在模型与本体之间反复摇摆，迟迟未能形成有竞争力的工程根基。而在群体性迷茫中，一个 2004 年出生的年轻人选择了一条截然不同的路线——全栈开源，将机器人本体、模组、运控乃至行为基础模型悉数公开。半年后，这位名叫黄一的创始人等来了宁德时代以集团战投身份直接下注的 Pre-A 轮投资，累计两轮融资规模逼近 5 亿元。

RoboParty（萝博派对）的 Pre-A 轮融资信息在 2025 年 8 月进入公众视野。本轮由全球动力电池巨头宁德时代独家投资，与更早完成的天使++ 轮合计金额接近 5 亿元。根据公司披露，这笔资金将注入开源人形本体的迭代研发、基础模型训练、整机工程及量产准备。从哈尔滨工业大学宿舍里手搓的 AlexBot，到在上海张江注册公司后发布的 RPO 开源机器人平台，黄一的团队在 8 个月内完成 6 轮融资，估值涨幅超过 20 倍，用极其罕见的速度演绎了一场具身智能领域的另类崛起。

从宿舍拆解到张江「开源派对」，一位 00 后为何敢赌全栈公开？

黄一对外讲述的创业起点带着浓烈的车库味道。2022 年他考入哈工大未来技术学院，大一时就凭借陆空两栖无人机项目在全国大学生科技竞赛中获奖，随后几十天内和室友手搓出一台双足机器人 AlexBot 并全栈开源。这个项目被十余家企业及高校复刻应用，也让他在学生时代就收获关注。2025 年 2 月，黄一提前一年本科毕业，带着数名哈工大同学搬到上海张江机器人谷，正式创办 RoboParty。

选择全栈开源并非理想主义的冲动。黄一观察到，具身模型公司普遍缺乏可深度定制的机器人本体，而市面上现有的本体平台大多是封闭系统，不同厂商的硬件构型、控制算法千差万别，使得模型迁移成本极高。“如果封闭系统是权力的象征，那么开源就是文明的信仰。”黄一多次对外重复这句话。他的目标非常明确：搭建一个既懂模型又足够开放的本体平台，降低开发者进入门槛，同时让机器人本体、模组和软件能够被拆解、组装和再改造。

RoboParty 的开源项目 RPO 在 2025 年 1 月上线，定位为面向全球开发者的入门级开源平台，目前已在全球开发者社区获得近万人关注、GitHub 超过 2000 Stars，并吸引了来自高校、科研机构、机器人模型公司等客户的近千台订单。更高性能的 RP1 预计将在四季度推出，聚焦更复杂真实场景的持续开发与部署需求。对一个成立仅半年的公司来说，这一进展的确吸引了众多投资人。但在那些数据背后，真正决定 RoboParty 命运的，是其能否将开源社区的关注转化为可持续的硬件交付与生态黏性。

Party OS 与 500 倍算力压缩，挑战宇树 G1 的路径真存在吗？

“为什么两年过去，市面上还没出现比宇树 G1 更牛的机器人？”黄一在接受采访时感叹。这句话道出了人形机器人赛道一个隐秘的焦虑：宇树的 G1 至今仍是多数开发者心中硬件性能的标杆，但封闭的生态让不少模型团队感到束缚。RoboParty 试图用开源和训练效率的突破，为行业提供另一个选择。

公司在 Party OS 研发底座上开源了三项核心工具：MimicLite 面向通用运动跟踪，UFO 用于无监督强化学习控制，Human-to-Humanoid Tools 则解决动作重定向难题。更引人注目的是其自研的行为基础模型 Off-policy Tracker。该模型在全身运动追踪等任务上达到 SOTA 水平，而训练体系 MimicLite 仅使用 8 张 4090 显卡、约 4 小时训练，便超过了上一代方案 SONIC 的关键指标，将训练算力需求压缩至传统方案的约 1/500 量级。仅仅两周后，团队又提出基于 JEPA World Model 的新框架 INTACT，通过把状态条件化的运动意图直接转换为动作块，实现了约 300 倍的规划延迟降低。这一成果获得了图灵奖得主 Yann LeCun 的公开点赞。

这些实验室指标无疑极具冲击力，但它们仍需穿越真实物理世界的检验。目前 MimicLite 和 INTACT 的效果集中体现在特定基准和仿真环境中，在嘈杂的制造车间、复杂的家庭服务等非结构化场景中，模型泛化能力未被公开验证。同时，宇树 G1 的优势并非只在于算法，还包括经历多次迭代的整机工程、供应链稳定性和实际应用中积累的可靠性口碑。RoboParty 的 RP1 尚未正式发布，其硬件本体的散热、续航、防护等级和极端工况表现仍是未知数。开源社区中可以迅速涌现创新，同样也会加速暴露工程短板。

不卖机器人模型，卖「水电煤」——近千台订单背后的商业逻辑

RoboParty 的商业模型并不复杂：销售开源机器人硬件，同时通过 Party OS 和开源工具链提供开发者平台服务。客户群覆盖四类：以全球开发者为主的动手爱好者，高校和科研机构，需要真机进行 demo 的机器人模型公司，以及需要 co-design 本体和软硬件系统的产业端企业。创始人明确表示，公司将优先服务高质量开发者，而非追求短期内的大规模出货。“数百台订单的意义远不如吸引一百位高质量的开发者。”黄一曾说。

这种思路的底层逻辑类似于“卖铲子”。当大量模型公司埋头挖矿时，RoboParty 提供的是可复现、可改造的标准化本体和底层工具链。它试图像 DeepSeek 在大模型领域所做的那样，将基础设施开源，让技术从少数公司的特权变为公共资源。在理想状态下，开发者社区的反馈会反哺机器人设计，形成“硬件销售获取现金流—社区贡献数据与模型—迭代下一代硬件”的闭环。目前已握的近千台订单，涵盖开发者、高校和企业端，给了这个闭环一个初步的启动基础。

但值得追问的是，硬件销售的毛利能否覆盖高昂的研发和社区维护成本。全栈开源意味着硬件图纸和物料清单几乎透明，竞品可以快速跟进甚至压低价格。RoboParty 至今未披露硬件定价和毛利率，而来自高校和开发者的订单往往对价格高度敏感。当公司将重心放在生态建设上时，商业化变现实际上被推迟到了更远的将来。这种模式对资本耐心的要求极高。

宁德时代的具身版图，电池大佬为什么需要一台开源人形机器人？

在具身智能赛道，宁德时代的每一次出手都被视为风向标。但在此次对 RoboParty 的投资中，有一个信号值得特别关注：宁德时代并非以旗下 CVC 基金参与，而是由集团战略投资主体直接下注。这种罕见的参与方式表明，这并非一次纯粹的财务投资，背后隐含着产业链协同的深层逻辑。

宁德时代的超级工厂遍布全球，电池制造涉及大量复杂、高危险且精细的作业环节，例如电芯堆叠、极片切割、涂布巡检等。人形机器人若能进入这类场景，有望在非标准化工位上提供柔性自动化能力。而要真正落地，宁德时代需要的是一台能够深度适配其产线、甚至可以由内部工程师反复改造的机器人，而非一个来自封闭厂商的黑盒。RoboParty 的全栈开源路线恰好契合了这一需求：宁德时代能够参与定制硬件构型和行为模型，将制造 know-how 注入到机器人的迭代中。双方在融资通稿中明确提到将“共同探索人形机器人在产业链上下游协同、真实制造与复杂作业场景中的更多可能”。

然而，截至目前这一合作仍停留在战略意向层面，尚未公开任何具体的落地场景或项目时间表。宁德时代此前在具身智能领域也有其他布局，此次投资是否能够形成排他性的技术协同，进而转化为实际生产力，仍需要长期观察。如果后续合作进度不及预期，这笔引以为豪的战略投资可能沦为一张昂贵的入场券。

协议中不设对赌与回购，投资人为何在估值飞涨时仍愿下注？

RoboParty 目前披露的所有投资条款均不设对赌回购。这在风险投资中并不常见，尤其对于一个成立不到一年、估值已飙升 20 倍的项目来说，这意味着资本方几乎完全基于对其未来价值的信任而投入。早期种子轮由经纬创投、小米战投、银河通用及光源创业者基金以千万美元出手，在那个节点，黄一团队甚至已经到了“想买张卡都不太舍得”的边缘。“如果那轮 seed 没拿到，公司很有可能就没有了。”黄一回忆。

此后，投资方名单快速延展，经纬、小米、银河通用之外，商汤国香资本、BV 百度风投、华映资本、浦东创投、上海未来产业基金、安创资本、赛纳资本、百川资本、顺为资本等机构陆续加入。这种高密度、快节奏的融资，一方面反映了投资人对 00 后天才创业故事和开源路线的追捧，另一方面也折射出资本圈对“具身智能 DeepSeek 时刻”的强烈投机心理。当 DeepSeek 用开源迫使大模型产业重新洗牌时，许多 VC 希望在机器人领域押中一个类似的破局者。

但在信任的另一面是压力。公司估值已连翻 20 倍，后续轮次的 TS 规模据称“相当可观”。一旦开源社区的转化速度、硬件交付量或商业变现能力没有跟上预期，过高的估值便会成为新一轮融资的沉重负担。那位慷慨签下无对赌条款的投资人，也可能在市场情绪转冷时变得不如当初友好。

开源利刃的另一面：技术护城河消失与交付能力的真空

开源路线带来的风险是显而易见的。当机器人本体、模组和运控算法全部公开后，任何竞争对手都可以快速复刻 RoboParty 的硬件设计，甚至在此基础上进行修改后以更低价格出售。公司的应对策略是“保持足够快的迭代速度”，但硬件产品的迭代与纯软件不同，它受模具、供应链、测试周期的约束，很难做到互联网软件的周更或天更。一旦核心技术被对手吸收，其先发优势能否保持就存在不小疑问。

此外，黄一将团队的文化定义为极客和工程师导向，内部会议以通信理论为指导，追求信息交换的高带宽、低延迟，这些都令人印象深刻。然而，从研发原型到量产交付之间横着巨大的鸿沟。目前近千台订单中，有多少是已签合同的确定订单、多少是意向协议，公司并未披露。当订单开始转化为生产和发货时，RoboParty 将面临供应链管理、品控、售后、合规等一系列系统工程。对于一个成员主要来自顶尖高校、平均年龄偏低且缺乏大规模硬件制造经验的团队而言，这一段路可能比打磨模型更痛苦。

黄一自己也承认，行业里“还没验证过 PMF 就开始推量产，还没到商业化就开始推落地”的做法很危险。RoboParty 选择先打磨技术指标，这固然理性，但也意味着它站在一个中间地带：既不完全是科研项目，也不完全是商业公司。对于投资人和客户来说，它必须在某一刻清晰地跨过那条验证线。

待验证的开放生态假设：开发者会为开源本体持续买单吗？

RoboParty 所有文章背后都藏着一个核心假设：开源社区能够像软件领域一样，在硬件平台上形成正反馈飞轮。然而，软件开源的成功经验并不可以直接平移至人形机器人。开源软件的边际分发成本接近于零，而每台机器人本体的生产、物流和服务都涉及真实的物理成本。开发者或许愿意为第一台开源机器人硬件买单以作研究，但是他们是否会持续重复购买？当二手市场、仿制品或更低价的替代品出现时，原生厂商还能否维系收入？

另一个重要变量是 Humanoid Foundation Model 的长期研发。公司将一部分资金用于这一方向，但基础模型的能力边界、训练数据需要与实际机器人平台深度绑定。如果开放的机器人本体最终被其他模型厂商所使用而非自家的模型，那么投入巨资构筑的行为基础模型可能为他人做嫁衣。RoboParty 必须证明，自身模型与开放硬件之间存在不可替代的结合点，才有可能在商业上守住这一层价值。

从更宏观的视角看，具身智能产业正在经历第一轮泡沫筛选。开源路线的确是打破封闭生态的有力武器，但在硬件性能、可靠性和成本等硬指标面前，开发者最终会用手里的订单投票。RoboParty 用半年时间在 GitHub 和融资圈创造了令人艳羡的速度，然而将它与其他公司真正区分开来的，将是 RP1 的实测性能和第一批量产机器人的用户口碑。在那之前，所有关于“具身 DeepSeek”的类比都只能说是一场高风险下注的开场白。

RecodeX 极客视：人形机器人赛道不缺概念，也不缺资本故事。RoboParty 凭借全栈开源、极致压缩训练算力的年轻团队，在八个月内拿到宁德时代独家 Pre-A 轮重注，的确刷新了具身智能创业的融资速度。然而，当实验室的 SOTA 指标走向真实工厂车间，当战略协同意向变成可验收的项目里程碑，当近千台订单变成最终回款，这家 00 后公司才会真正开始回答那个最核心的问题：开源能否在硬件领域复制 DeepSeek 的颠覆力，而不是成为一次昂贵的技术公益。