近日，新锐具身智能企业橡木果机器人正式对外发布自研底层基座——Natus AGE-0具身本能模型，凭借差异化的底层技术架构打破行业固有范式。与此同时，公司顺利完成天使轮融资，获得一线资本加持，为技术迭代、场景落地与团队扩张提供坚实资金保障，也标志着国内具身智能赛道迎来全新的技术突围力量。在行业普遍依赖大数据训练、规模化数据堆砌的竞争格局下，橡木果走出了一条不依赖海量标注数据的创新路线，为通用机器人实操落地提供全新解决方案。

当前全球人形机器人、柔性操作机器人赛道快速升温，多数企业依托视觉语言大模型、海量仿真数据与实景标注数据开展算法训练。虽然该模式能够实现基础作业能力，但长期面临数据成本高、场景泛化弱、换产适配难、落地周期长等痛点，尤其难以适配工业领域小批量、多品类、快迭代的柔性生产需求。而橡木果本次推出的Natus AGE-0具身本能模型，彻底跳出传统数据驱动的技术内卷，以物理感知、本能反射、动态力控为核心逻辑，实现机器人“零数据冷启动”作业能力。

据了解，Natus AGE-0是全球主打触觉本能驱动的通用具身基座模型，核心逻辑借鉴生物本能反应机制，区别于传统机器人依靠预设程序和大数据推理的运行模式。该模型依托高精度视触觉融合感知系统，能够实时识别物体材质、重量、摩擦系数、形变状态，在毫秒级区间自主调节抓取力度、接触姿态与运动轨迹，无需提前学习样本、无需提前录入物料参数，即可自适应异形物体、柔软物料、多变工况，解决了传统机器人“见过才能做、换物即失效”的行业难题。

相比于主流AI模型重云端推理、重语言交互的特性，AGE-0更加聚焦机器人真实物理世界的实操能力，主打落地性、稳定性和通用性。模型构建了“本能反射+肌肉记忆”双驱动体系，面对陌生作业场景可快速形成自适应动作策略，同时不断沉淀有效实操数据，持续迭代优化动作逻辑，实现越用越精准、越落地越智能。在工业实测场景中，该模型适配柔性装配、异形分拣、精细贴合等复杂工序，调试周期大幅缩短，极大降低企业自动化改造的时间成本与资金成本。

技术突破的背后，是橡木果核心团队深厚的交叉学科积累。团队深耕机器人力学控制、触觉感知、神经仿生算法多年，兼具机械工程、智能传感、仿生科学等多领域研发经验，专注攻克机器人物理交互短板。不同于多数科创企业侧重上层应用开发，橡木果深耕底层基础模型与核心控制逻辑，从根源上补齐通用机器人实操稳定性不足、泛化能力弱的产业痛点，构建起独特的技术壁垒。

本次同步落地的天使轮融资，充分体现资本市场对其差异化技术路线的高度认可。本轮融资资金将重点用于三大方向：持续迭代升级Natus AGE-0具身本能模型，优化端侧实时决策与动态力控能力；加速工业柔性机器人单元的产品化、标准化落地，拓展制造业多元应用场景；扩充核心研发与商业化团队，完善产学研协同体系，持续夯实底层技术优势。依托资本赋能，企业将进一步加快技术从实验室走向工业化、规模化的进程。

业内分析指出，具身智能产业竞争已从简单的交互演示、数据比拼，逐步转向真实物理场景的实操能力比拼。橡木果以“本能模型”重构机器人的作业逻辑，摆脱了行业数据依赖的发展瓶颈，开辟了轻量化、高效率、高适配的全新技术路径。随着模型持续迭代与场景落地提速，橡木果有望持续领跑柔性自动化赛道，推动国产具身智能产业摆脱同质化竞争，实现底层技术与落地能力的双向突破，助力国内通用机器人产业高质量发展。