百亿估值背后，普渡机器人以全球化商业实战练就具身智能「最强大脑」

上个月刚刚完成近10亿元新一轮融资、跻身百亿估值独角兽俱乐部的普渡机器人，日前重磅发布两大核心技术：具身智能基座大模型PuduFM 1. 0和通用具身智能体平台PuduAgent。 两项技术发布，直指普渡深耕已久的顶层具身技术战略 ——“一脑多形”。 这是引领具身智能行业的里程碑式技术布局。 过去数年，机器人行业风口轮动，人形、四足、机械臂、大模型等软硬件技术层出不穷，但赛道却始终面临一个终极命题：如何从炫技的样机，变成规模化、可持续进化的商业生产力？ 依托前瞻布局与实战沉淀，普渡给出了答案：不赌单一终极形态，而是坚定布局全场景、多形态协同的具身智能路径，扎根真实商业场景，让具身智能从实验室Demo走向规模化商用，成为可量产、可协同、可持续进化的全球产品网络，引领具身智能的商业化发展方向。 支撑这一前瞻技术布局的，是普渡十年积累的硬核规模化商用落地能力：全球落地超13万台机器人、出海营收连续多年占比超8成、业务覆盖80余个国家和地区，深度扎根餐饮、酒店、零售、医疗、工业等千行百业的不同场景；从配送、清洁，到工业与通用具身的前沿布局，普渡已构建起全品类产品矩阵。

其中商用清洁营收占比超 70%，工业AMR上市一年出货突破4000 台，稳居行业第一梯队。 如今的普渡，已凭借全球领先的商用落地规模，成为具身智能商业化标杆，更以全场景布局直面具身智能下半场核心方向：让十余万形态各异的机器人遍布物理世界，在统一大脑体系下高效协同、持续进化。 PuduFM 1. 0 与 PuduAgent 的发布，正是普渡给出的行业最优解。 前者让机器人真正理解物理世界、预判物理因果；后者实现能力调度、任务协同、经验复用，二者支撑起“一脑多形” 的战略落地，成为普渡向多品类、全场景具身智能平台型企业跨越的关键里程碑，引领行业全新发展阶段。 01普渡为什么要做机器人的 AI“大脑”？ 当下具身智能的竞争，核心已从“形态创新”升级为“内核突破”。 2017年，普渡初代送餐机器人“欢乐送”在餐厅人流密集且狭窄的通道里落地运行，面对餐厅的复杂场景，普渡早早认识到：真实世界的复杂性，远超实验室的想象。 这种在复杂场景中“练”出来的能力，后来成了普渡最核心的技术基因。 客户的核心诉求始终是高效、稳定的智能化服务，这成为了普渡十年不变的务实路径：不空谈人形，而是专注解决真实问题，根据客户痛点匹配技术研发方向。

这些技术积淀沿着具身导航、具身操作、具身交互三大技术栈系统性展开，共同构成了普渡在具身智能领域的核心技术底座。 正是这一底座的存在，使普渡能在过去十年间持续开辟新产品线——从服务配送到商用清洁、从工业物流到具身智能，每一次跨界的背后，都是感知、规划、调度、控制等核心能力的高效迁移与复用。 2024年5月，普渡机器人创始人兼CEO张涛提出了在当时颇具前瞻性的行业判断：专用、类人形、人形等多种形态将共同构成机器人行业未来生态，单一形态无法覆盖现实世界全部需求。 普渡将这一判断迅速转化为产品行动。 从2024年下半年起，初代类人形机器人D7、全尺寸双足人形机器人D9相继发布，普渡成为行业内首批完成专用、类人形、人形三种形态全面布局的厂商。 然而长期以来，机器人行业缺少一个能整合感知、预判物理、在时间维度上维持目标一致性、并跨形态共享的统一认知系统。 普渡清楚地认识到，如果每个产品都要单独训练一个大脑，研发资源会被无限稀释，各个产品线的数据也无法共享，最终陷入"一机一模"的陷阱。

针对上述结构性困局，普渡提出了“一脑多形”技术战略——让不同形态（专用、类人形、人形）、不同品类（配送、清洁、工业、通用具身智能）的机器人，共享一套统一的、基于VLA+WM导航算法的端到端底层模型与软件架构，实现“一个模型解决所有问题”。 这种数据驱动的端到端算法，使得在配送场景中积累的核心能力，能够高效迁移并适配至清洁、工业等新领域，只需少量针对性训练，即可实现新产品的快速开发与体验的一致性。 如今，随着出货量突破13万台，普渡率先开启具身智能的架构升级，以统一底座激活全品类价值潜能。 普渡通过“一脑多形”战略，让配送机器人的避障经验、清洁机器人的地面感知、工业AMR的路径规划等能力全面互通，各产品线数据与算法高效协同，让规模化优势转化为持续迭代的数据飞轮，彻底激活全矩阵产品价值。 过去，普渡以成熟的产品与渠道经验，实现产品品类的成功拓展；如今，普渡以统一大脑，让全品类机器人的场景认知、作业能力高效互通、迭代升级，构建起行业独有的具身智能进化体系。 现在，PuduFM 1. 0与PuduAgent的推出，成为普渡引领行业跨越发展瓶颈、激活“一脑多形”的核心技术支撑，正式让“一脑多形”从战略蓝图变为落地现实。

02 PuduFM 1. 0 + PuduAgent，重构具身智能商业化范式如果说 “一脑多形” 是普渡具身智能战略的顶层设计，那么PuduFM 1. 0与 PuduAgent就是落地这一架构的核心双擎——前者让机器人看懂物理世界，后者让机器人高效协同做事，二者结合，彻底打通具身智能“技术-产品-商业” 的闭环。 具体来看，PuduFM 1. 0是认知内核，赋予机器人物理理解与知行合一的核心能力；而PuduAgent 是运行平台，实现任务解构、高效协同与经验复用的全域价值。 这套组合技术以实战为导向，在真实商用场景中大幅降低机器人长期部署与技术迭代成本，有望成为机器人界的 iOS/Android生态系统，乃至行业级的具身智能基础设施。 PuduFM 1. 0：重塑机器人“物理常识”，实现真正知行合一2019年，普渡在深圳宝安机场做配送机器人PoC。 一个现象让工程师们很困惑：机器人经过一段反光强烈的玻璃幕墙时，会突然减速甚至停下来。 “它以为自己看到了障碍物，其实是玻璃反射了自己的影子。 ”带队的工程师回忆，如果机器人只能用传统的“匹配”的方式处理环境信息，它永远无法应对所有未知场景，因为它缺乏“理解”的能力。

而PuduFM 1. 0彻底解决传统机器人“看得见却看不懂”的行业痛点，使机器人具备了对物理因果的深度认知。 它是第一个真正以物理直觉为驱动核心的具身智能基座模型。 其本质，是大脑从“感知智能”到“认知与物理智能”的范式跃迁。 为了实现这一核心需求，PuduFM 1. 0内置PIM 物理直觉模型，让机器人在动作执行前即可预判重力、摩擦、碰撞等物理后果，先推演最优方案再执行动作，实现全场景安全作业。 在真实的商业应用场景，物理直觉能力成为机器人安全交付、稳定运行的核心保障，如今普渡通过技术创新，为商用机器人筑牢安全底线，大幅提升作业可靠性。 PIM解决了“物理认知”问题，VLA则解决了“模态对齐”问题。 PuduFM1. 0搭载的VLA模块首次实现了三大模态在统一特征空间内的深度对齐。 将语义、视觉、动作纳入统一特征空间，让机器人精准理解指令、自主判断作业姿态与环境变化。 机器人实现自主决策、动态微调，统筹场景信息、任务诉求与物理约束，形成连续流畅的自主决策体系，作业效率与智能化水平全面跃升。 这套架构将成为一脑多形的核心AI大脑。

因为PIM与VLA的协同机制具备对异构本体的泛化能力，无论是配送、清洁、工业还是具身智能机器人，不同构型不再是模型能力的边界，而是同一大脑在不同物理载体上的具身投射。 所有机器人在真实场景中产生的海量交互数据，将汇聚至统一架构下形成正向循环：数据协同反哺模型进化，模型进化赋能更多形态，最终实现一脑多形的规模化落地。 PuduAgent：智能体平台消解场景碎片化，激活群体协同PuduFM 1. 0解决了机器人知行合一的问题，而PuduAgent则解决了“如何让理解力在真实商业场景中规模化释放”这一系统工程层面的命题。 作为内嵌于PuduFM大模型之中的通用具身智能体平台，PuduAgent的定位是一个面向全球开发者的、为物理世界而生的通用具身智能体平台，一个有望成为“机器人界的iOS/Android”的具身智能基础设施。 PuduAgent将机器人核心能力抽象为可随时调用的标准化模块，彻底摆脱场景与硬件限制，让企业摆脱定制化研发桎梏，以标准化能力快速适配千行百业，激活规模化效益。 不仅如此，PuduAgent的核心价值更在于让多品类机器人从“单机作业”升级为“群体协同”，构建起全域协同的作业体系。

机器人要实现真正的规模化落地，必须提供一个统一的物理智能体体系，让开发者可以像组合标准模块一样灵活搭建已有能力，快速构建应用，而非每次重新造轮子。 为实现这一目标，PuduAgent构建起了三层能力架构：系统层（PuduAgent OS）：运行环境与认知基座能力层（PuduAgent Skills）：标准化的原子能力库安全层（PuduAgent Safety）：执行约束与风险控制从更宏观的视角看，PuduAgent构建了一个可扩展的具身智能基础设施，原子技能一旦开发，可在不同场景、不同机器人形态间复用，使能力积累具有复利效应，每解决一个新问题，都在强化整个平台；平台架构天然适配家庭服务、特种作业、医疗辅助等更多领域，技能库的持续丰富将驱动平台向千亿级市场延伸；随着部署规模扩大，平台积累的真实物理世界交互数据将反哺Agent Core等核心模型，形成持续的技术领先优势。 一言以蔽之：PuduFM 让机器人看懂物理法则，而PuduAgent 让机器人高效协同做事。 二者深度协同，让“一脑多形”从战略蓝图，转化为普渡依托十余万台商用经验沉淀的平台化硬实力，将推动具身智能在真实世界中更快地实现大规模落地。

03 难以复制的全球化商业能力 ：“一脑多形” 的真正底座对于普渡来说，产品力、技术力和全球化商业能力是深度同构的。 衡量具身智能的核心标准，是商用落地规模、场景适配能力、长期运行可靠性，普渡凭借十年实战积淀已成为行业内凤毛麟角的满足核心标准的领军企业。 普渡的独特优势，在于它不是拿着锤子找钉子，而是以十年商用实战为根基，正向生长出具身智能的核心底座，先扎根场景、再迭代技术，先实现商用、再升级智能，走出了一条行业独一无二的正向发展路径 —— 普渡手握无法复制的商用落地能力，这是具身智能时代最珍贵的底层资产。 具体来看，普渡的核心底气，首先源于全球最大的真实物理数据网络。 截至今年5月，普渡已在全球80余国家和地区部署落地的超13万台机器人，位居商用服务机器人全球市占率第一，构成了行业最庞大的物理数据网络，每年产出3650万小时导航数据、1580万小时操作数据，是当前已公布的最大的机器人操作数据集规模的58倍。 餐厅高峰期、零售密集人流过道等极端复杂场景的每一次作业迭代，都是具身大模型最珍贵的训练素材，这些具身移动、具身导航、具身操作的独家物理数据构筑起了行业无法复刻的数据壁垒。

在雷峰网看来，更核心的是，普渡已打通“真机数据→模型资产”的完整闭环。 很多时候，真机数据并不等同于模型能力。 在客户现场遇到的故障，如果只停留在运维日志里，就只是一条冰冷的记录。 普渡的工程能力，在于能将这些散落在一线现场的作业经验与场景数据，经高效清洗、归因后，转化为模型训练的核心样本，持续驱动PuduFM 1. 0与 PuduAgent迭代升级，将跨产品线、跨场景的鲜活经验，转化为全域可复用的数据资产。 不仅如此，普渡的另一核心壁垒，是经全球市场反复验证的产品定义能力。 从餐饮配送起家，普渡先解决高频移动和人机协同问题；进入商用清洁后，又面对包括地面材质、清洁工艺、污水处理、作业效率和维护成本等需求；进入工业 AMR 后，它面对的则是载重、工序、路径、调度和标准化交付。 这三类业务的硬件结构与规范截然不同，而普渡凭借沉淀的产品七力和 PISTF 方法论，成功跨越全品类发展壁垒。 传统的 PMF 产品市场匹配理论难以适配 B 端复杂场景，写字楼和工厂都需要清洁，但前者看重尘推与静音，后者强调洗地与耐用。

于是普渡在PMF基础上，加入行业、场景、任务三维度，形成B端机器人专属的 PISTF 方法论，将客户需求拆解到极致，精准定义产品，打造全场景适配的高价值产品。 过去，这套方法论让普渡爆款频出，全品类产品均登顶行业头部；如今，它成为 PuduFM 与 PuduAgent 最坚实的场景养料，让通用模型扎根真实商业需求，吸收这些被产品和交付验证过的场景经验，打造出行业最具落地价值的具身智能体系。 如果说PuduFM与PuduAgent构建了具身智能的技术内核，那么普渡十年商业化积淀，则为这套体系提供了持续运转、持续进化、持续增值的核心动力，让具身智能技术闭环与商业闭环完美融合。 全球化能力为普渡具身智能的进化提供了最丰富的场景入口。 To B机器人的核心是全链路交付与服务，普渡凭借Glocal 全球本地化战略和MAANSC 方法论，完美适配全球不同国家的本土文化、合规规则与渠道体系，构建起覆盖全球的销售、交付、本地化服务网络。 这套成熟的全球化体系，为普渡智能进化提供源源不断的高质量数据，让机器人完美适配全球复杂场景，成为大模型进化的天然 “试炼场”，支撑普渡持续领跑全球具身智能赛道。

卓越的量产与供应链能力则让“一脑多形”从战略蓝图变为可落地的产品。 前不久普渡位于浙江乌镇的新工厂刚刚落成，截至目前普渡拥有建湖、乌镇等多个生产基地，年产能超过10万台，可将前沿技术高效转化为全球客户可交付的稳定商品。 更为重要的是，组织能力让普渡的场景经验转化为全域可复用的平台资产。 张涛将普渡的经验提炼为PISTF、产品七力、Glocal、MAANSC等方法论，把一线实战经验，沉淀为组织公共资产，成为普渡能持续复制成功的关键。 当前具身智能赛道中，不乏试图一步到位打造通用型全能机器人的企业。 普渡选择的却是另一条路径：以「最小可用形态」切入明确场景，验证商业价值后迅速迭代，再将核心技术迁移至下一个形态、下一个场景。 十年间，每攻下一个山头，就沉淀一层数据、打磨一层工程能力、拓展一层渠道网络。 这些局部胜利的层层叠加，最终构建出了今天这样一个多形态、跨品类、全场景协同的产品生态，也是一脑多形能够率先落地的关键所在。 普渡的技术策略不是对市场的盲目跟风，而是通过市场、产品、技术、渠道的系统性优化，找到规模化落地的最短路径。 每一条产品线的成功，都在为下一条产品线降低门槛；每一种形态的部署数据，都在为AI大脑注入新的能力。