专注机器人与物理 AI 的日本公司 Algomatic Dynamics 于 9 月 9 日宣布，已获得 DMM.com 出资的 50 亿日元，并正式启动业务。这是该公司成立以来的首轮融资，资金将主要用于研发所需的硬件投入和算力储备。公司计划在 2026 年内面向日本市场公开其 AI 多指机械手平台。
从 DMM 集团体制调整中诞生的硬件型新公司
Algomatic Dynamics 成立于 2026 年 4 月 27 日，是一家相当年轻的公司。它伴随 DMM 集团旗下 AI 企业 Algomatic 的体制调整而分立出来。相对于以软件为主的 Algomatic，这家公司负责机器人的实体一侧。首席执行官为南里勇气，他曾在一家后来累计融资超过 150 亿日元的创业公司里从早期阶段就参与其中，此后在多家公司担任 CTO，并以 CTO 身份加入 Algomatic。
公司提出的使命是「让所有机器人都拥有顺滑」。方向是构建不受特定机型或用途限制的技术底座，让机器人自然地融入社会。它明确表示自己并不是一家只造一款机器人并把它卖出去的公司。
这一判断的背景，是生成式 AI 的进化正从数字空间向现实世界扩散，而日本在制造、物流、医疗、护理、餐饮等领域的人手短缺持续加剧。人们对机器人的期待不断升高，但机器人能实际应对的任务和环境仍然有限。Algomatic Dynamics 想要填补的正是这道缝隙，其研发从一开始就以落地为前提。
融资将投向硬件与算力
这笔 50 亿日元主要用于研发环节的硬件投入以及算力的确保。物理 AI 不仅需要训练模型的 GPU，还必须承担实机、传感器以及能够反复试制的工程环境，因此其成本结构与以软件为主的 AI 企业差别很大。成立仅四个多月便完成 50 亿日元规模的融资，正是对这种成本结构的回应。
把现场的隐性知识直接转化为机器人的动作
公司列出的技术特点有 3 项。
第一项是接触丰富的多指机械手，以及支撑它的一体化学习平台。手指能够同时感知多个接触点，并根据对象的形状与材质即时切换抓取策略。关键在于不仅能处理刚性零件，还能应对形状不一、重心与软硬程度都不固定的食材类物体。除机械手本身之外，公司还在同一个平台上提供针对现场任务的数据采集、对基础模型的追加训练以及向实机的部署。
第二项是双足行走的稳定控制。目标是在不平地面、台阶和坡道等真实环境中持续行走而不失衡，做法是把基于模型的控制与强化学习结合起来。再通过动作捕捉和视频学习人的动作，使机器人不仅能行走，还能完成舞蹈、足球这类具有表现力的行为。
第三项是通过视频解析实现隐性知识的结构化。从拍摄熟练工人手部动作的影像中，自动提取那些从未被语言化的技术判断：动作的时机、力度的把握、视线的落点。把连本人都说不清楚的部分转化为数据，这一思路与技艺传承的议题直接相连。
数据、机械手、玩具这 3 项业务
业务由 3 部分构成。
动作数据的采集与学习，把从捕捉熟练者手部的视频解析到舞蹈、足球等全身动作，统统转换为机器人的学习数据。它支持跨形体（cross-embodiment），即数据可以在结构不同的机体之间复用，公司同时提供机器人租借以及配备操作员的派遣服务。
AI 机械手的销售与运维，是把多指 AI 机械手作为软硬件一体的整套方案出售。公司表示不会卖完就结束，而是从针对具体任务的调校，到随品类和现场变化进行的再调整与运维，都持续承担下来。
第三项是面向娱乐领域的 AI 玩具开发，涵盖双足角色机器人的策划、开发与运维。公司称这是用在电子动画（animatronics）中积累的技术为角色赋予身体，等于从一开始就为自己准备了工业用途之外的另一个出口。公司列举的既有成果包括制造业隐性知识的显性化，以及阿波舞机器人、机器人足球和新一代电子动画装置等。
DMM 会长重返 11 年前退出的领域
出资方 DMM.com 会长龟山敬司回顾说，11 年前启动的机器人业务在约 6 年后就退出了，那是一段苦涩的经历，但近几年技术的进步令人瞩目。他表示，做生意早了不行、晚了也不行，与南里的结识让他认为现在正是再次挑战的时机。
一位曾经从这一领域抽身的投资者，在十年后又回到了同一片战场。与当年的差别，与其说在于硬件本身的完成度，不如说在于教机器学习动作的技术已经接近可用水平。
总结
Algomatic Dynamics 这轮融资，引人注目的与其说是金额本身，不如说是资金去向足够清晰。硬件与算力，恰恰是物理 AI 绕不过去的成本。眼下的焦点是计划在 2026 年内面向日本公开的 AI 多指机械手平台。公司同时推进与企业、研究机构的合作与验证，能把现场沉睡的隐性知识多大程度地搬进机器人的手里，看来将成为衡量这家公司的标尺。
