深度|乐享科技完成近3亿元融资,WAWA机器人京东拍卖走红,加码家庭情感陪伴场景

2025年5月26日,具身智能机器人公司「乐享科技」正式宣布完成天使轮及天使+轮共计近3亿元人民币融资,最新一轮投资方包括多家产业资本与头部机构。据悉,该公司已在三个月内完成两轮融资,在当前人形机器人赛道竞争白热化的背景下,展现出强劲技术潜力与资本吸引力。 

当下,人形机器人还处于技术深水期,中国的消费级机器人市场正通过深挖消费者生活中痛点而从功能性上策略实现突围。乐享科技成立于2024年12月,聚焦家庭消费场景下的通用机器人产品形态,致力于打造“有情感、有性格”的新一代具身智能机器人。创始人郭人杰表示:“今天机器人相关的技术发展非常迅速,近几年大家在大机器人上其实做了非常多的探索,实现了把各种各样的前沿技术集成于一身。这使我们得以在家庭场景中探索更多应用可能性。”团队认为,消费级机器人的突围关键,在于跳出传统功能叠加范式,进入以“情绪价值”为核心驱动的体验式AI新范式。同时创新业务合伙人李林天指出,传统AI产品以语言模型为中心,缺乏对情绪动机的建模,用户易在短期新鲜感后快速流失,而具身智能的价值在于“能形成陪伴感与持续吸引力”。

目前,针对室内及“室内+户外”两种家庭场景,乐享科技已经完成了两款产品平台的开发:一款50厘米高、拥有18自由度的小型具身智能机器人Z-Bot,以及一款可在“室内+户外”切换运行的履带式机器人W-Bot。两款产品均基于公司自研的意识仿生模型,在运动控制、语音交互、环境适应与场景理解能力方面建立了差异化优势。

“创新+经验”是乐享科技的人才宗旨,为保证技术的领先与量产能力,大量年轻创新技术人才的引入,为团队注入持续的‘创新’能力;与以扫地机器人为主的成熟机器人行业背景的工程化团队相结合,构筑了‘经验’的基座。“创新+经验”的有机结合,让机器人走入千家万户成为可能。核心技术团队由来自清华大学、中国科学院、卡耐基梅隆大学、浙江大学等国内外智能机器人与人机交互方向的硕博人才组成。截至2025年4月,公司员工数超过30人,研发占比高达85%。
5月31日,乐享科技首款具备“情绪交互”能力的原型机“WAWA”在京东618夏日歌会现场亮相,并参与1元起拍活动,目前线上围观人数已近4万。公司表示,WAWA将在未来迭代中全面搭载意识仿生模型,并逐步开放定制语音与性格功能,进一步强化家庭交互属性。

为什么要让机器人拥有情感?

乐享科技创新业务合伙人李林天表示,目前AI类产品普遍存在三大问题:

首先,大部分AI产品是基于人类语言进行制作,虽然该技术发展路径可用于研究领域,但其对逻辑性载体的高要求,并不适用于普通消费者。因为当AI使用人类语言与用户互动,用户会不自觉把AI产品进行人格化,从而向产品寻找共识或共情。然而目前市场上的AI产品并没有自然意识,这就导致用户的期望阈值容易破碎。

其次,用户对AI的好奇心难以为继。自美国Vector桌面机器人以来,近年来市场上多款小型AI机器人虽曾一度走红,但最终多以惨淡收场告终。,昙花一现的背后是产品逻辑浅薄,用户满足了好奇心之后就难以再产生更深层次的联系。

最后,也是最关键的一点,目前的AI类产品并不具备主动性。这是非常致命的一点,从生物性来说,人类是一个反应式生物。人类的认知、心情、情绪,性格都是由环境和认知所反射而来,人在生活场景下的绝大多数时间里习惯了被动接受。如果AI产品不具备主动性,用户和产品就难以建立情感羁绊,无法真正地打动消费者,给予消费者更具价值的体验。

在此背景下,AI行业的突破点就在于功能之上,让机器人具备有上下文理解能力,有“情感”、有“性格”,从而满足消费者情绪价值的需要。

意识仿生模型让AI情感成为可能

李林天说:“乐享科技的意识仿生模型是新技术和老的技术的结合”。乐享科技的意识仿生模型能够对每种情绪进行分级管理,从而模仿人类在不同场景下的多元表现。

李林天还表示,机器人在情绪与情感方面的发展并非一蹴而就,正如人类也不可能一出生就具备全部能力。机器人也将会经历不同的发展阶段,第一个阶段主要是陪伴和理解客户,成为家庭当中的一员。第二个阶段基于对上下文的理解,给用户提供更个性化的互动反馈。例如:当你提问手机在哪时,会告诉你在哪里,并帮你把手机拿过来。乐享科技的意识仿生模型,将专注于提高机器人的“拟人感”,让其更具“人性”。因此,这个研究方向对模型的通过率要求不高,对技术的苛刻性要求也不高。但是对于全局性和规则引擎的权重值,以及对人性的理解和刻画这方面具有更高要求。而从近期的路测结果来看,这一路线已成为乐享科技的技术优势。

在小型AI机器人这个领域,乐享科技已经摸索出一条属于自己的道路。技术储备上,除为智能机器人赋予“情绪”能力的意识仿生模型外,目前乐享科技已在关节模组、运动控制跟交互模型上形成长期壁垒;形态上覆盖从人形到履带等多种适配不同场景的平台;运动控制上从传统算法到强化学习均完成了储备及部署,为进一步的跃升夯实了科技根基。

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(文:Z Potentials)

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