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Tutor Intelligence
【波士顿】全栈机器人平台的Tutor Intelligence 完成 3400 万美元 A 轮融资，加速工业机器人真实场景部署
HRTech概述：美国波士顿的一家机器人平台 Tutor Intelligence 宣布完成 3400 万美元 A 轮融资，总融资额达到 4200 万美元。公司以低成本、快速部署的工业机器人为基础，通过真实现场数据驱动的集群学习机制，使机器人能够以更快速度获得新技能，并在制造与物流领域承担关键生产任务。Tutor 强调“全栈式机器人系统”，将硬件、软件、数据收集与智能训练整合为一个整体，形成强大的数据飞轮效应。更多真实任务带来更快的模型提升，而模型提升又进一步推动更大规模部署。本轮融资将用于提升机器人学习速度、扩展任务类型，以及打造具备更高直觉和灵活性的工业机器人队伍。
美国工业机器人公司 Tutor Intelligence 宣布完成 3400 万美元 A 轮融资，由 Union Square Ventures（USV）领投，Fundomo 联合领投，种子轮领投方 Neo 继续加码。本轮融资后，Tutor 的累计融资规模达到 4200 万美元。
以真实数据驱动的“学习型机器人”
Tutor Intelligence 的核心理念是：机器人最有效的学习方式必须来自真实工厂环境，而非受限的实验室。公司打造的低成本、即插即用机器人能够在现场立即投入生产，一旦遇到陌生任务，机器人可请求远程人类导师进行短暂接管，并生成高质量实时训练数据。所有部署数据都会即时汇入统一的智能栈，通过“集群学习”让整个机器人 fleet 的能力不断迭代。
这一机制形成数据飞轮：更多机器人部署 → 更多真实数据 → 更快的模型学习 → 更强的自主能力 → 更大规模的部署。
从 MIT 研究团队到面向全美的机器人平台
Tutor 的两位创始人 Josh Gruenstein 与 Alon 均来自 MIT 机器人研究团队。他们从早期就意识到：机器人智能的瓶颈不在算法或硬件，而在于规模化的真实世界数据。传统机器人项目难以在实验室获得足够多样的任务数据，而 Tutor 则以实际部署的机器人队伍解决这一问题，让数据在真实业务中自然增长。
如今，Tutor 的机器人已经在美国多地落地，被应用于制造业与物流行业的核心生产环节，包括拣选、分拣、装配、包装等任务，以可扩展方式提升产能与灵活性。
融资将用于扩展能力与规模
本轮融资将主要用于三方面：
加速自主学习速度，缩短从“人类示范”到“自主执行”的时间周期。
扩展机器人可执行的任务范围，提升灵巧度与“直觉型”操作能力。
扩大全国部署规模，让中型与传统难以自动化的企业也能负担先进机器人系统。
全栈团队推动实体经济升级
Tutor Intelligence 目前拥有超过 60 名员工，覆盖机器人硬件工程、AI 研究、数据标注、运维技术员、商业团队等多元背景。公司表示，团队的共同目标是构建“软件定义的实体世界劳动力”，以可负担的方式推动制造业与物流业迈向更高效、更灵活的未来。
CEO Josh Gruenstein 表示，Tutor 才刚刚起步，未来可学习型机器人的价值将在更广泛的工业场景中持续释放。
关于 Tutor Intelligence
Tutor Intelligence 采用“真实数据驱动学习”的全栈机器人系统，通过即插即用、高可靠性和集群智能，让机器人在真实工厂中不断进化，为制造和物流企业提供高价值自动化能力。
Tutor Intelligence
2025年12月04日
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