9月17日，地瓜机器人宣布完成4亿美元C轮融资。本轮融资由未来资产领投，美团战投以及多家产业资本和投资机构参与跟投，多家老股东也继续追加投资。

对于这家由地平线孵化的机器人企业而言，此轮融资不仅意味着资本投入进一步增加，也反映出具身智能产业从技术研发向规模化应用加速过渡。

4亿美元融资将投向软硬一体化

据地瓜机器人介绍，本轮融资资金将主要用于两方面。

一方面，公司将进一步强化旭日芯片的全算力段产品布局，持续完善机器人端的计算基础设施；另一方面，将建设覆盖数据采集、模型训练、仿真验证和推理部署的全链路软件平台。

这意味着，地瓜机器人的发展重点并不只是推出单一机器人芯片，而是试图建立从硬件计算平台到软件工具链的完整能力。

对于具身智能而言，机器人需要同时具备感知、计算、决策和执行能力，背后涉及芯片、算法、数据、模型以及开发工具等多个环节。

因此，软硬件协同能力正成为机器人产业竞争的重要组成部分。

上半年营收实现数倍增长

资本投入之外，地瓜机器人此次披露的经营数据也受到关注。

公司表示，2026年上半年营收较去年同期实现数倍增长。

与此同时，旭日系列芯片累计出货量已经突破800万片，具身智能相关业务进入量产级出货阶段。

从芯片出货量到营收增长，再到具身智能业务进入量产，相关数据显示，公司业务正在从产品研发和客户验证阶段进一步向规模化应用拓展。

旭日S600半年获得20余家客户采用

具体到产品层面，旭日S600是地瓜机器人布局具身智能市场的重要产品之一。

该产品于2025年11月发布。公司披露，截至目前，旭日S600已经获得20余家客户采用。

合作企业涉及它石智航、千寻智能、自变量机器人、智在无界、优必选、帕西尼感知、北京人形机器人创新中心、人形机器人（上海）公司、小雨智造等。

应用方向也较为广泛，包括人形机器人、工业轮式机器人、3C柔性作业、具身大模型以及全模态感知等场景。

这意味着机器人芯片的应用正在从单一设备向不同类型的智能终端扩展。

具身智能从验证走向量产

机器人产业过去较长时间处于技术验证和场景探索阶段，而随着大模型、视觉感知、芯片和机器人本体技术不断发展，产业开始进入商业化落地的重要阶段。

地瓜机器人披露，目前其在具身智能领域的客户覆盖率已经超过50%，多数合作项目进入量产级出货阶段。

对于机器人企业而言，从样机测试到小批量生产，再到量产交付，是商业模式能否成立的重要节点。

一旦机器人芯片和软硬件平台进入规模化采购阶段，企业的收入结构和产业链位置也可能随之发生变化。

从芯片走向完整开发平台

具身智能的发展离不开大量数据和开发工具。

机器人需要在不同环境下感知物体、理解任务并作出动作决策，这意味着开发者不仅需要计算硬件，也需要数据采集、模型训练、仿真和部署等一系列工具。

地瓜机器人此次提出建设覆盖全流程的软件平台，正是围绕这一需求展开。

如果从单一芯片产品进一步延伸到开发平台，机器人企业能够覆盖的产业链环节也将更加广泛。

对于机器人创业公司和高校研发团队而言，更完善的开发工具链也能够降低机器人产品开发门槛。

DGP计划构建机器人产业生态

除了自身产品，地瓜机器人还在持续建设开发者和创业者生态。

目前，公司通过DGP地心引力计划，为机器人创业企业提供产品研发、供应链选型、市场推广以及融资路演等方面的支持。

该计划覆盖开源人形、AI运动教练、具身模型、AI影像、家庭陪伴等10个赛道。

这类生态建设的意义在于，让芯片和机器人平台不只是面向少数大型客户，而是进一步连接大量创业团队和开发者。

对于快速发展的具身智能产业而言，开发者数量以及应用创新能力，同样是推动产业扩张的重要因素。

超10万名开发者基于平台开发

从生态规模来看，地瓜机器人披露，目前全球已经有超过500家中小创客、500余所院校以及来自20多个国家的超过10万名开发者，基于其平台进行开发。

这些开发者已经累计创造数百种形态的智能机器人产品。

高校、创业团队和开发者的参与，使机器人产业形成了更加多元的创新网络。

一方面，企业能够通过平台获得更多应用场景和产品反馈；另一方面，开发者也可以借助成熟的芯片和开发工具降低机器人研发成本。

机器人产业进入规模化竞争阶段

从此次融资和业务数据来看，地瓜机器人的发展路径已经从芯片产品逐渐延伸至具身智能软硬件基础设施和开发者生态。

一边是资本持续进入，另一边则是芯片出货、客户数量和量产项目不断增长。

不过，具身智能仍处于快速发展的早期阶段，机器人最终能否实现更大规模商业化，还需要经过实际应用场景的长期验证。

对于产业链企业而言，芯片性能、成本控制、软件生态以及量产交付能力，都将成为影响未来发展的重要因素。

此次4亿美元C轮融资，则为地瓜机器人继续扩大产品布局和完善软硬件体系提供了新的资金支持。

随着人形机器人、工业机器人以及其他智能终端持续进入实际应用，围绕机器人“芯片+软件+数据+模型”的产业竞争也正在进一步展开。