半年融资近10亿，家庭机器人赛道刷新纪录：前教培大佬把机器人送进了500户家庭

文|童蔚

“今日叠衣服185件、开饮料254瓶、洗衣服76件、下象棋80局、收玩具380个……”7月18日，2026世界人工智能大会公众开放日首日，具身智能馆里一个展台被围得水泄不通，白板上显示着截至当天中午12点38分，几台白色轮式双臂机器人的“战绩”。

叠衣服和操作洗衣机的场景前，驻足的人最多。有人脱口而出“好可爱”，有人感叹“进步很大”，也有人嘀咕“还是有点慢”。一位带着孩子的妈妈看了好一会儿，转头对身旁的人说：“它要是真能帮我盯孩子写作业，慢点也行。”

这几台被围观的主角，是未来不远机器人最新发布的第二代家庭通用机器人F2。背后站着的人叫张翼，一个在教培行业摸爬滚打近十年，又把所有筹码押进家庭机器人的连续创业者。

这家主打家庭场景的通用机器人公司，上周三刚刚完成Pre-A轮融资，半年累计金额近10亿元。

反着走的路

最新的这轮融资，除了源来资本、联新资本、博裕创投等老股东持续跟投，新增某头部互联网公司、汇川产投、国方创投、德宁资本、纳爱斯等近10家投资方。这是未来不远1月完成真格基金领投的2亿元天使轮、3月完成博裕创投领投的数亿元融资后，半年内的第三笔融资，持续刷新家庭通用机器人赛道的融资纪录。

在当下的具身智能行业，绝大部分创业者在讲同一个故事：先做to B，进工厂拧螺丝，赚点钱，积累数据，最后慢慢过渡到家庭。由易到难、循序渐进，听起来无比合理。

但张翼绕过所有中途站点，直接把车开到了“家庭”。他把机器人送进了同事的客厅、朋友的阳台、陌生人的书房……

“工厂和家庭的场景非常不一样，后者有很多‘非标’。”他语速飞快，带着多年创业磨出来的那份自信，“我当时觉得如果要做，就直奔终局。因为过渡的这个阶段，不一定能让你到达下一个阶段。在工厂流水线上积累的能力，未必能平移进家庭的‘混乱’场景。”

2022年，张翼去了一趟硅谷，看了、聊了不少AI应用和机器人公司的进展，彼时OpenAI的GPT还处在3.0版本，他发现许多产品，聚焦于物流、清洁等单一场景。回来后，他又去真格基金做EIR（入驻企业家），跟着看了更多机器人项目，看得越多，那个念头就越清晰。

既然没人敢碰家庭，那不就是机会吗？“几十年后，每户买一台家用机器人，是绝大概率的事。”

这个想法让张翼兴奋。理性算账，家庭市场足够大，研发周期足够长，一旦做成便能形成天然的壁垒。

在国内和北美地区，他前前后后发了五六千份问卷，也做了许多电话访问：你对家用机器人怎么看？什么功能会让你愿意买单？做到什么程度你觉得才算“好用”？

“水下”三年

2022年9月，张翼创办未来不远，然后在许多人的视野里“消失”了。

三年里不融资、不宣传，外界几乎听不到这家公司的声音。启动资金来自他个人的积蓄：上一家公司上市后的股票变现，加上一些投资收益。那会儿“具身智能”还不是热词，他跟人聊起在做家用机器人，收到的多半是礼貌的困惑。

当时市场上也几乎没有专门做家用机器人的人才，创始团队的五六人，是张翼挨个从各地“聊”回来的。他们在上海虹口区一个老楼车间里安了家，电路板、零部件、样机……堆得满满当当。

第一台轮式单臂Demo花了三五个月，纯手搓，零部件四处拼凑，成本高得吓人。能动，但离“能用”差了十万八千里。

他还在周边租了几套公寓，用于样机在家庭场景的测试、迭代。团队也很快扩充到五六十人，再到一百多号人，核心成员渐渐汇聚了来自斯坦福、MIT、清北复交等顶尖学府的科研人才。所有人都压在一款产品的全栈自研上，死磕鲁棒性与泛化能力。一年下来，光研发成本就高达数千万元。

但张翼觉得这笔账算得过来：“软件能力可能半个月就能被抄走，但软硬结合的东西，别人想追至少要花你一半的时间。”更何况，他比别人提前动手。更低的硬件成本、更稳定的整机表现、更成熟的供应链，这些都不是能速成的东西。

他把这叫作“时间壁垒”：你没经历过那些故障，就不知道问题在哪儿；没花过那些时间，就攒不下那些经验。

2025年，张翼觉得产品终于可以“见人”了。

未来不远第一代家庭通用机器人F1

500户家庭教会他的事

去年9月，第一代机器人F1被送进第一个“用户”家，公司同事的亲戚家，三代同堂，非相关领域从业者。最初的版本，能做的事有限：叠衣服、扫个地，免费试用。到了年底，它开始进入更多的家庭。

如今，租赁版F2的月租金为3000元，已能覆盖清洁收纳、陪伴儿童老人、看护宠物、安防监控等日常居家服务。

第二代家庭通用机器人F2在WAIC现场操作洗衣机

而张翼当起了自家产品的首席体验官，在各大社交平台上分享机器人在家庭、办公等场景的实测片段，也畅想未来，比如50年后的机器人养老生活。评论区很热闹，有人当乐子看，有人催他赶紧量产。

截至今年7月，未来不远的机器人已进入500多户家庭，累计服务超5万小时。少则数台，最多时数十台在外流转，租赁订单已排至年底。

公司展厅旁有一扇紧闭的门，贴着“禁止拍摄”的标识。推门进去，是一个特别的小天地：左边是客厅，右边是厨房，再往前是卧室和洗衣房。工程师们日常就在这里做训练，眼下正在攻克的新课题，是让机器人学会炒菜做饭。厨房里堆满瓶瓶罐罐，灶台上溅着油渍，显然更有挑战。

更有意思的事，发生在用户的反馈里。

张翼原本以为大家最关心扫地、叠衣服、做饭等家务。结果发现，使用率最高的功能是物理层面的陪伴和互动，比如陪孩子下象棋、读绘本、监督写作业。“下棋是提得比较多的需求，我们就专门强化了这个功能。还有小朋友喜欢捉迷藏，我们也跟着强化。”

他后来想明白了：人们对“机器人进家庭”这件事的期待，从一开始就不止于家务。在很多人心里，这个会动、会说话、能互动的家伙，更像一个可以融入日常的家庭成员。陪老人聊聊天、跟孩子玩一局棋、帮忙盯着作业，这些事很难用钱衡量，市面上也找不到现成的替代品。

张翼自己家里也放了一台，主要让它陪孩子写作业、读绘本、画画，偶尔定个时，让它倒一杯水并提醒他别忘了喝，又或者隔一小时去客厅收拾玩具。

“现在在家庭里，它基本可以实现一个月无人工干预、无故障持续运行。”从最初“只能用一天”到“能待一个月”，中间是数不清的调试和数十次迭代。

有一回机械臂不动了，查了好多天才发现，某个关节在超过80℃时性能会下降。改硬件，再测；改算法，再测。解决掉一波问题，又出现一波新问题，如此往复。“很多东西，你没进过家庭，根本不知道。”

实验室里一切可控，固定光线、平整地面、规整物品。但真实的家里，光线随时在变，地上可能有水渍，孩子突然跑过来，宠物趴着不动……全是意外，而机器人最怕意外。

张翼透露，500多户的回访中，满意率96.8%，不满的声音主要集中在一个点：动作有点慢，比如叠衣服的时候。

他的解释是：有安全考虑。

从教人到造机器人

1989年出生的张翼来自广东潮汕，本科考入上海交大电子信息与电气工程学院，专业第一保送上海高级金融学院读研，带队拿过美国大学生数学建模大赛全球一等奖。

履历是标准的好学生路线，但他坦言，真正的兴趣不在书本里。早在高中毕业的那个暑假，他和几个同学办线下辅导班，从摆地摊招生做起，一路做到连锁规模。这段经历让他对做生意有了最早的体感。

2014年，他放弃麦肯锡的offer，带团队转型线上教育，创办掌门教育。7年时间，公司完成8轮融资，2021年6月在纽交所上市，市值一度超26亿美元。2017年至2020年间，他先后入选福布斯中国30位30岁以下精英榜、胡润Under30s创业领袖榜，并登上胡润80后白手起家富豪榜。

然而2021年7月，行业环境变化，公司经历转型，张翼离开后开始重新找方向。

有人说他跨界太大，但他不这么看。“上一次创业服务的家庭用户，和现在服务的家庭用户，本质上是同一批人。”

他觉得两段创业之间有一个相通的东西：都是直接面对消费者，都要在真实的吐槽声中改产品。

“做to C的东西，用户吐槽时，只会挑你最差的那块板。你必须保证最短的那块板，在整个行业里是最长的。”

这个理念，被他带进了机器人行业。

走向“所有公司

都是机器人公司”的那天

面对具身智能当下的狂热，张翼觉得行业有个真正的短板：没有足够多的机器人在真实环境里跑起来。

他拿特斯拉类比：自动驾驶能持续进化，是因为有数百万辆车在路上跑，不断采集真实数据，回传、迭代、再进化。所以，他把“先把机器人铺进家庭”当作最核心的事，哪怕一开始笨拙、迟缓、会出错，但只要在跑，每个家庭不同的光线、布局、物品摆放、成员习惯，都会成为训练数据的一部分，反哺到自研的AVLA（听觉-视觉-语言-动作）的端到端模型体系，以及世界动作模型（WAM）中。“前提是充分保证用户隐私，所有数据在本地完成脱敏处理。”

F2搭载的新一代机器人大脑

数据跑起来后，飞轮效应便会显现：更多家庭产生更多数据，更多数据训练出更强的模型，更强的模型支撑更复杂的功能，从叠衣服到做饭，从轻家务到深度陪伴。

最新发布的F2定价36000元起，计划明年正式开卖。对于更远的未来，张翼有一个三阶段构想。

第一步，让机器人进入家庭，在功能与实用之间找到平衡点，让用户愿意把它留在家中；第二步，家庭场景跑通后，是巨大的“小B”（B端）市场，无数的小店、工作室、个人创业者，他们不需要雇佣人手，只要买一台机器人，就能撑起一桩生意；第三步，机器人自己制造机器人，完成许多今天无法想象的工作闭环。

“我一直觉得，未来所有公司都会是机器人公司。不管是开店、做制造还是搞服务，都需要机器人。但起点一定是家庭。只有先把家的问题解决好，才能去马路、去工厂，甚至去火星。”

“既然看到了这个终局。”他说，“那为什么不在第一天，就直奔它而去呢？”

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