微软史上最年轻员工创业，7000万美元种子轮，开放 100 多台自研机器人给全网

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人到底想怎么跟机器人说话？

近日，硅谷又迎来了一家“出道即巅峰”的AI公司。Enigma宣布完成7000 万美元种子轮融资，由 Index Ventures 和 Ribbit Capital 领投，Conviction Partners 及来自 OpenAI、Anthropic、xAI、Cognition 等顶尖 AI 实验室的技术高管参投。

一家成立不到一年的机器人公司，没有推出任何商业化产品，只有一场向全球开放的在线实验，把100多台自研机器人部署在以色列和加州的机库里，向全球任何人开放远程操，却拿下了具身智能领域规模最大的种子轮融资之一。

这笔钱投向了一个看似反直觉的命题：机器人最大的瓶颈，可能不是底层模型不够强，而是人到底想怎么跟机器人说话？

两个“外行”入局

Enigma的两位联合创始人Jonathan Jacobi和Gal Niv，都不是机器人领域技术出身。

CEO CEO Jonathan Jacobi曾是微软历史上最年轻的员工，17 岁被 Wiz 创始人 Assaf Rappaport 亲自招募进入微软，此后在微软从事网络安全与 AI 系统研究。CTO Gal Niv 则曾在以色列当地部门担任最年轻的网络运营经理之一，并且用一年时间完成了需要花费四年拿下的学位。

两人在青少年时期因黑客竞赛相识，而后在同一家公司并肩从事网络安全研究，去年决定一起创业。他们选择的“机器人与AI”方向是一个他们几乎没有直接经验的领域。

两人召集了一个由顶级AI实验室的校友、数学奥赛金牌得主，甚至还有几个被说服放弃博士学位的极客组成的团队。

Index Ventures合伙人Shardul Shah评价：“圈内人或许会从遥操作或灵巧性起步，Enigma却从一个很不一样的角度发问——终极体验该是什么样？这给了他们更多的原创空间。”

当 Figure、1X、特斯拉 Optimus 等人形机器人公司忙着比拼关节自由度、行走稳定性和端到端模型时，Enigma 认为真正的比拼在人机交互界面。

“洗碗”困境

Jacobi 用一个极其生活化的比喻解释了他的核心洞察：“如果你要洗碗，花 15 分钟跟机器人解释每件东西该放哪儿，所有人都会达到一个临界点——算了，我自己来。当下即使是最强大的模型，用户也处于这个临界点。”

他认为，操控机器人应该像调节汽车音量旋钮一样直观。如果用户不能通过转动一个旋钮来调节音量，而是必须以百分比精确输入、且不知道结果会不会太响或太轻，这种体验是令人崩溃的。

这个洞察实则触及了当前机器人产业的一个深层矛盾：模型能力在快速逼近物理世界的操作门槛，但用户接口仍停留在工程师思维。

无论是通过代码、遥操作手套，还是精心设计的提示词，当前与机器人交互的方式本质上都是“翻译”——人类意图先被转译成机器语言，再被执行。Enigma 想要跳过翻译层，通过大规模真实人机互动收集的数据，找到一种更原生的交互范式。

100 台机器人的公开实验

为了验证这个假设，Enigma 做了一件相当大胆的事：把托管在以色列和加州机库里的 100 多台自研机器人，开放给全球任何人在线操控。

这场公开实验将测试四种人机沟通方式：文字指令、语音对话、视频示范、以及点击拖拽的直接操作。Jacobi坦承实验没有既定终局，相当开放。他期望真实世界的人机交互数据，既能催生出更优的接口，也能反哺基础模型的训练。

用户可以通过 robots.online 平台远程实时控制这些机器人，且用户无需培训即可在线登录，直接操控这些实体机器人，让它们执行各种任务：用画笔画画、持剑对打、拿起烧瓶进行简单的化学实验等。Enigma 声称，无论是机械臂还是底层 AI 模型，都是完全自研的。

而这笔种子轮融资将用于扩大研发和工程团队、增强计算基础设施、以及增加现实世界的机器人部署，并且其模型可以适配不同制造商的机器人设备。

对于一家成立不到一年的公司来说，7000 万美元的种子轮给了它足够的试错空间。目前 Enigma 尚未展示其交互界面的具体形态，也没有公开底层模型是全新训练还是基于VLA的封装，只确认已与医疗、物流、娱乐行业的企业建立合作。

反向逻辑

过去十年，机器人学的主流叙事是“先让机器人足够灵巧，再考虑怎么用”。Enigma 把这个顺序颠倒了：先弄清楚人想怎么用，再反推机器人该学会什么。

但机器人是物理世界的实验，每一个错误都有真实的成本。此外，界面层的护城河是否足够深，也是一个开放问题。如果 OpenAI、Google DeepMind 或 Anthropic 在下一代多模态模型中直接内置了更优秀的机器人交互能力，Enigma 的独立界面价值会不会被上游模型实验室“吸收”？

Enigma 的实验才刚刚开始。

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AING，取自“AI+ING”的缩写，中文谐音“硬迹”，寓意着“人工智能正当其时”，致力于追寻硬科技发展的足迹，不断探索人工智能与智能硬件的深度融合。

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