專注機器人與實體 AI 的日本公司 Algomatic Dynamics 於 9 月 9 日宣布，已取得 DMM.com 出資的 50 億日圓，並正式啟動業務。這是該公司創立以來的首次募資，資金主要投入研發所需的硬體投資與運算資源的確保。公司規劃在 2026 年內於日本公開自家的 AI 多指機械手平台。
從 DMM 集團體制調整中誕生的硬體型新公司
Algomatic Dynamics 創立於 2026 年 4 月 27 日，是一家相當年輕的公司。它隨著 DMM 集團旗下 AI 企業 Algomatic 轉換為新體制而分割設立。相對於以軟體為主的 Algomatic，這家公司負責機器人的實體面。代表取締役 CEO 為南里勇氣，他自創業初期便加入一家後來累計募得超過 150 億日圓的新創公司，之後在多家企業歷任 CTO，並以 CTO 身分加入 Algomatic。
公司揭示的使命是「為所有機器人帶來滑順」。方向是建立不受特定機體或用途限制的技術基礎，讓機器人自然地融入社會。這個定位相當明確：它不是一家只做出一款機器人然後販售的公司。
背後的脈絡是，生成式 AI 的演進正從數位空間往現實世界擴散，而日本在製造、物流、醫療、照護、餐飲等領域的人力短缺持續惡化。外界對機器人的期待不斷升高，但機器人實際能因應的任務與環境仍然有限。Algomatic Dynamics 想補上的正是這道落差，其研發從一開始就以落地實作為前提。
資金將投向硬體與運算資源
這筆 50 億日圓主要用於研發階段的硬體投資，以及運算資源的確保。實體 AI 需要的不只是訓練模型的 GPU，還必須負擔實機、感測器，以及能夠反覆試作的工程環境，成本結構因此與以軟體為主的 AI 企業大不相同。創立僅四個多月就完成 50 億日圓規模的募資，正反映了這樣的結構。
把現場的默會知識直接轉成機器人的動作
公司列出的技術特點有 3 項。
第一項是接觸豐富的多指機械手，以及支撐它的一條龍學習平台。手指能同時感測多個接觸點，並依對象的形狀與材質即時切換抓取策略。關鍵在於不只能處理剛性零件，也能應付形狀不一、重心與軟硬度都不固定的食材類物體。除了機械手本身，公司也在同一個平台上提供配合現場任務的資料蒐集、對基礎模型的追加訓練，以及部署到實機的流程。
第二項是雙足行走的穩定控制。目標是在不平地面、階梯與斜坡等真實環境中持續行走而不失衡，做法是把基於模型的控制與強化學習結合。再透過動作捕捉與影片學習人的動作，讓機器人不僅能行走，還能做出舞蹈、足球這類具表現力的行為。
第三項是透過影片解析將默會知識結構化。從拍攝熟練者手部動作的影像中，自動萃取那些從未被語言化的技術判斷：動作的時機、施力的拿捏、視線的落點。把連當事人都說不清楚的部分轉換為資料，這個想法與技藝傳承的課題直接相連。
資料、機械手、玩具這 3 項事業
事業由 3 個支柱構成。
動作資料的蒐集與學習，把從捕捉熟練者手部的影片解析，到舞蹈、足球等全身動作，全部轉換為機器人的學習資料。它支援跨形體（cross-embodiment），也就是資料可在結構不同的機體之間重複運用，公司同時提供機器人租借以及配置操作員的派遣服務。
AI 機械手的販售與維運，是把多指 AI 機械手以軟硬體整合的套裝形式銷售。公司表示不會賣完就結束，而是從針對特定任務的調校，到隨品項與現場變化進行的再調整與維運，都持續承接。
第三項是娛樂用 AI 玩具的開發，涵蓋雙足角色機器人的企劃、開發與維運。公司說明這是以在電子動物（animatronics）領域累積的技術為角色賦予身體，等於一開始就替自己準備了工業用途以外的另一個出口。公司列舉的既有成果包括製造業默會知識的形式化，以及阿波舞機器人、機器人足球與新世代電子動物裝置等。
DMM 會長重返 11 年前退出的領域
出資方 DMM.com 會長龜山敬司回顧表示，11 年前展開的機器人事業在約 6 年後就撤退了，那是一段苦澀的經驗，但近幾年技術的進步相當驚人。他說，生意做得太早不行、太晚也不行，與南里的相遇讓他認為現在正是再次挑戰的時機。
一位曾經從這個領域抽身的投資人，在十年後又回到了同一塊戰場。與當年的差異，與其說在硬體本身的完成度，不如說在於教機器學會動作的技術已經逼近可用的水準。
總結
Algomatic Dynamics 這輪募資，值得注意的與其說是金額大小，不如說是資金去向相當清楚。硬體與運算資源，正是實體 AI 無法迴避的成本。眼前的焦點是預計 2026 年內於日本公開的 AI 多指機械手平台。公司同時推進與企業、研究機構的合作與實證，能把現場沉睡的默會知識搬進機器人手中多少，看來將成為評價這家公司的標準。
