10 月 22 日，在慕尼黑机场附近的 LabCampus 科创园区内，德国机器人公司 NEURA Robotics 与慕尼黑工业大学（TUM）合作建设的 TUM RoboGym 机器人研究训练中心正式启用。在当日的活动现场，NEURA 同步发布了其新一代人形机器人 4NE1 Gen 4，产品名称谐音 "For Anyone"，寓意该产品面向所有用户群体。

至此，今年 NEURA 已经接连发布了其研发构建的 AI 基础模型、机器人本体和机器人训练网络，形成了一套完整的产业体系，作为公司推动人形机器人走向真实场景落地的一次尝试。

估值 465 亿元

NEURA Robotics 成立于 2019 年，总部位于德国梅青根，是一家全球化物理人工智能企业，业务覆盖认知机器人研发、物理 AI 技术开发以及配套的软件和数据基础设施建设。

目前，NEURA 正在打造全新品类的 AI 基础设施。公司将机器人技术、人工智能、传感器、边缘计算与大规模学习基础设施整合为统一的平台架构，面向全球规模化部署设计。通过名为 Neuraverse 的共享智能生态系统，认知机器人可在真实世界环境中持续学习、协同协作并自主运行。

公司创始人兼首席执行官 David Reger 表示："人工智能的未来不会只停留在屏幕之上，它将走入真实物理世界，在人类身边移动、交互、自主学习并协同作业。" 公司认定，物理人工智能将成为未来维系生产效率、经济繁荣与生活品质的核心支撑。

今年 6 月，NEURA 宣布完成 C 轮融资，总规模最高可达 14 亿美元，是目前全球全栈机器人行业规模最大的单笔融资。本轮融资汇聚了人工智能、算力、制造及工业基础设施等多个领域的全球头部企业与机构，包括 Tether、高通技术公司、亚马逊、英伟达、博世、舍弗勒、欧洲投资银行等。据彭博社报道，此轮融资后公司估值约为 70 亿美元（465 亿元人民币）。

这笔资金将主要被用于把认知机器人和 4NE1 人形机器人从欧洲推广到美国、中国、日本等全球市场，升级和扩展 Neuraverse 共享智能平台，在全球落地更多 NEURA Gyms 训练中心，扩大生产部署规模，以及研发下一代物理 AI 系统。

"不少人曾认为，具备全球影响力的 AI 基础设施企业只能诞生于硅谷，"Reger 表示，"我们认为，只要拥有足够的远见、工程人才与执行效率，下一代 AI 领军企业可以崛起于世界任何地方。凭借本轮融资，NEURA 已稳稳跻身全球机器人赛道第一梯队，可以与中美两国的顶尖企业比肩。"

当前人形机器人赛道在欧洲加速发展，西门子、英伟达、宝马等企业都已在德国工厂引入人形机器人测试，NEURA 也已达成多方面的产业合作，合作伙伴包括博世、舍弗勒、川崎重工、台达电子、高通、亚马逊、英伟达等。

NEURA 表示，目前公司在手订单和长期战略部署管线的总金额已超过 10 亿美元。

黄仁勋签名

这款机器人采用更轻量化的机身，搭载 NEURA 自主研发的基础模型 Neuron AI，为规模化生产和工业应用做准备。

4NE1 Gen 4 人形机器人身高 180 厘米，体重 80 公斤，相比上一代产品整体重量减少了 20%。机身原本的硬质外壳被黑色织物包裹，增强缓冲能力，使其更适合与工人近距离协同工作，同时也方便了不同行业的客户根据需求定制机器人外观。

机器人的行走速度约为每小时 5 公里，有效负载在 10 到 20 公斤之间。除了标准人形版本，它还有轮式移动版本、增加第七轴的加长手臂版本，前臂支持更换，也可以切换为远程遥操作模式。

产品最核心的硬件升级是其搭载的 Smart Limbs 技术。4NE1 Gen 4 配备了经过升级的机械手，抓取精度更高，可以完成更精细的装配、搬运操作。Smart Limbs 技术在肢体关节内嵌入了独立计算单元，使每部分肢体都能独立响应环境变化，提升了机器人动作的灵活性和自然程度。

4NE1 Gen 4 搭载了 NEURA 打造的感知 - 语言 - 行动模型 Neuron AI，可将机器人感知到的信息直接转化为运动指令，这一能力对工业作业场景价值尤为突出。

Neuron AI 的训练数据来自 NEURA Gyms 的机器人运行数据、人类操作示范和仿真环境数据。借助 Neuraverse 生态，单台机器人习得的技能可同步给所有联网机器人，因此 4NE1 Gen 4 可以共享持续扩张的 NEURA Gyms 网络沉淀的全部学习成果。

NEURA 表示，4NE1 Gen 4 是按照批量生产的标准设计的，其核心目标是落地真实工业场景执行任务。目前，这款机器人已经在 NEURA 的训练中心内开展实际作业测试，并且在同期举办的 NVIDIA GTC 柏林大会上完成了亮相演示，英伟达 CEO 黄仁勋还在机器人机身上签名。

David Reger 表示："智能机器人需要一颗能够整合各类感知信息、留存过往经历的大脑。"10 月 14 日，NEURA 正式发布了自研的 Neuron AI 具身智能基础模型，也是 4NE1 Gen 4 的核心控制系统。模型采用感知 - 语言 - 动作（PLA）架构，和行业主流的视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型有明显区别。

目前行业内大多数机器人 AI 模型都以视觉为核心输入方式，主要靠摄像头识别物体并规划动作，但在真实工业场景里，很多任务单靠视觉无法完成。

Neuron AI 整合了 3D 视觉、触觉、力觉、声音和机器人自身的身体状态信息，并且可以把这些多模态数据整体转化为连贯的动作指令。除此之外，Neuron AI 还具有记忆功能，这让机器人可以连贯完成长流程任务，不用每一步都重新规划路径。

Neuron AI 的训练数据主要有三个来源，包括 NEURA Gyms 里机器人作业产生的同步多传感器数据、人类操作员提供的示范数据以及仿真环境生成的扩增数据。通过 NEURA 的 Neuraverse 平台，一台机器人学会的技能可以同步给网络里所有其他联网机器人，不用每台机器都从零开始训练。该模型可以适配 NEURA 旗下五款不同形态的机器人。

在今年的 NVIDIA GTC 柏林大会上，搭载着 Neuron AI 的 4NE1 机器人完成了一段 11 分钟的全自动洗衣流程演示，内容包括分拣衣物、打开洗衣机门、放置衣物、关门启动、再开门取衣、转移到烘干机，全程无需人工干预。

训练中心提速

TUM RoboGym 的总面积超过 2300 平方米，是目前欧洲大规模物理 AI 训练与研究中心之一，也是 NEURA 全球 NEURA Gyms 训练网络的第一个正式落地节点。

（图注：从左至右依次为慕尼黑工业大学校长 Thomas Hofmann、NEURA Robotics 首席执行官 David Reger、巴伐利亚州科学部长 Markus Blume，出席 TUM RoboGym 启用仪式。图源：TUM）

该项目初期合作周期为三年，总投资约 1700 万欧元，其中 NEURA 出资约 1100 万欧元。分工上，NEURA 负责提供机器人设备、计算硬件、运营团队，慕尼黑工业大学提供场地、科研人员和学术资源，具体合作由慕尼黑工大机器人与机器智能研究院（MIRMI）推进。

中心内部共有 48 个独立训练单元，初期部署了约 100 台不同类型的机器人，除了人形机器人，还有移动辅助机器人和认知机械臂。从今年 9 月起，已经陆续有企业入驻开展训练，覆盖汽车、制药、医疗技术、包装、物流、农业、护理等十多个行业。

企业可以在中心内测试机器人应用方案、明确训练需求，评估系统适配性后再部署到自有工厂。训练过程产生的数据会存入专用云数据湖，用于通用机器人技能训练以及人机交互安全等方向的研究。

NEURA 建设训练中心，就是为了快速积累真实数据。按照公司规划，除了慕尼黑这个站点以外，德国第二座训练中心正在和亚琛工业大学合作建设，预计 2026 年底可以投入使用。同时公司还在欧洲其他地区、美国以及中国推进新的训练中心布局，目标到 2026 年底有 5 个训练中心投入运行。

实际挑战

目前，全球人形机器人赛道的领先企业集中在美国、中国和欧洲。美国的特斯拉 Optimus 主打低成本量产，Figure AI 已经和宝马合作进入工厂测试，中国的多家机器人公司出货量增长较快，产品价格更有竞争力。而 NEURA 是欧洲代表性的人形机器人公司，它拥有多模态的 Neuron AI 模型，在触觉和力觉这些工业刚需的感知能力上有技术优势，并且提前布局了训练中心网络，具备真实工业数据优势。

慕尼黑工业大学校长 Thomas F. Hofmann 强调："TUM RoboGym 在德国乃至全欧洲都独一无二。在地缘政治局势充满不确定性的当下，我们与 NEURA Robotics 开展合作，也为支持德国的工业基地地位释放了明确信号。"

欧洲希望在人形机器人这个未来的核心产业里，拥有自主的技术和产能，减少对外部供应的依赖。David Reger 认为，德国工业企业积累了几十年的工艺知识，是物理 AI 时代最宝贵的资产，应该把这些经验转化为机器人可以学习和复用的技能。

当然，NEURA 也面临很多实际挑战。4NE1 Gen 4 的量产时间、售价以及实际作业的长期成功率都还没有公开数据。训练中心的模式能不能快速积累足够多的有效数据并支撑 AI 能力持续提升还需要时间验证。

整个机器人行业都还处在从演示走向落地的早期阶段，没有哪家公司已经实现大规模商业化盈利。

4NE1 Gen 4 的发布和 TUM RoboGym 的启用不是一次普通的硬件更新，而是 NEURA 完整物理人工智能路线的集中展示。机器人本体是执行的载体，AI 模型是指挥的核心，训练中心是提供数据的基础设施，三者结合起来，才有可能让人形机器人真正走进工厂，替代重复性的体力劳动。

未来几年，将是人形机器人行业从比拼演示效果，转向比拼落地能力的关键阶段。NEURA 的训练中心路线能否使其脱颖而出，很快就会有实际运营数据给出答案。