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## 一、公司概要

有鹿机器人（全称：浙江有鹿机器人科技有限公司）成立于2023年，总部位于浙江杭州余杭区，是一家专注于机器人通用大脑（具身大脑）研发的具身智能公司。公司独辟蹊径，不造全新的机器人整机，而是以"通用大脑+专业设备"的积木组合模式，将自研的LPLM大模型集成到已有的传统专业设备（如清洁车、叉车、物流车等）中，帮助传统设备制造商以低成本快速完成智能化升级。

公司于2023年联合阿里云通义千问发布了具身智能大模型LPLM-10B（第一代），2024年3月推出基于LPLM-10B的即插即用软硬件产品Master 2000。旗下首款落地产品AI130商业巡扫机器人于2024年9月量产下线，成为该细分领域的销售冠军。2025年3月，公司宣布单月连续完成总额达6亿元的具身智能通用大脑及机器人订单，是国内具身智能赛道最早实现大规模商业化的企业之一。

**定位一句话：不造新机器人，而是为千万台存量专业设备装上可即插即用的通用智能大脑，以最低成本加速机器人行业智能化。**

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## 二、发展历程

| 时间 | 里程碑 |
|------|--------|
| 2023年 | 有鹿机器人正式成立，核心团队来自阿里达摩院 |
| 2023年 | 联合阿里云通义千问发布具身智能大模型LPLM-10B（第一代） |
| 2024年3月 | 发布软硬件结合产品Master 2000，推出"即插即用通用具身大脑"商业模式 |
| 2024年5月 | 完成超1亿元天使轮融资，投资方为百度风投、创新工场、元璟资本；同时披露首笔超千万元清洁设备订单 |
| 2024年9月 | AI130商业巡扫机器人量产下线，进驻杭州亚运村、上海中心大厦等标志性项目 |
| 2024年12月 | 在手订单总金额突破6000万元；LPLM大模型2.4版本在国际AI竞赛上斩获8项冠军 |
| 2025年3月 | 宣布单月连续完成总额达6亿元的具身智能通用大脑及机器人订单 |
| 2025年 | AI130成为商业巡扫机器人细分赛道销售冠军，以30万元价格出口欧洲市场供不应求 |

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## 三、融资记录

| 轮次 | 时间 | 金额 | 投资方 |
|------|------|------|--------|
| 天使轮 | 2024年5月 | 超1亿元人民币 | 百度风投（BV Baidu Ventures）、创新工场、元璟资本 |

**投资逻辑亮点**：百度风投、创新工场和元璟资本三家联合入局，体现了投资方对"阿里系"创始团队的背书信任，以及对"具身大脑"这一轻资产商业模式的认可。相较于重资产的整机制造路线，有鹿机器人以大模型赋能存量设备，前期资本消耗低、商业化验证速度快，更容易在早期阶段展示订单转化能力，符合早期VC的投资偏好。百度风投的入局，也与有鹿LPLM模型和阿里云通义千问的合作形成生态呼应，大厂生态背书是重要加分项。

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## 四、核心产品矩阵

### LPLM 具身智能大模型（底层技术平台）
- **版本**：LPLM-10B（2023年发布），LPLM 2.4（2024年12月发布）
- **技术特点**：将语言大模型与物理世界进行创造性融合，实现"左脑（语言理解）+右脑（物理操控）"的完整具身智能架构；LPLM 2.4版本在国际AI顶级竞赛中斩获8项冠军，超越NVIDIA、Google、Meta、三星等参赛团队
- **合作方**：联合阿里云通义千问共同开发
- **状态**：持续迭代更新，作为所有产品的底层驱动

### Master 2000 通用具身大脑（核心硬件产品）
- **形态**：即插即用的软硬件结合模块
- **功能**：通过"即插即用"或简单改造方式，应用于清洁车、物流车、工业叉车铲车等传统专业设备，赋予其自主感知、决策、执行能力
- **商业模式**：以通用大脑+专业设备的积木组合，帮助传统制造商低成本智能化升级
- **状态**：2024年3月发布，已批量交付

### AI130 商业巡扫机器人（整机落地产品）
- **形态**：商业级户外清洁机器人，集成Master 2000通用大脑
- **核心能力**：超强环境感知、高精度贴边清扫、自主避障导航
- **量产时间**：2024年9月
- **市场表现**：量产3个月内进驻全国上百处地标性项目（杭州亚运村、上海中心大厦等）；已成为商业巡扫细分赛道销售冠军；以约30万元单价出口欧洲市场，供不应求
- **场景**：园区、商业综合体、机场、景区等大型公共空间清洁

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## 五、创始团队

**陈俊波 — 创始人兼CEO**
- **学历背景**：浙江大学计算机系毕业
- **工作经历**：
  - 菜鸟网络算法负责人（开发了web搜索/邮箱/IM反垃圾系统、假货识别引擎、用户行为分析系统、菜鸟智能配送机器人等多个核心项目）
  - 阿里巴巴达摩院机器人实验室负责人（深度参与阿里机器人平台战略）
  - 阿里达摩院自动驾驶负责人

**谷祖琳 — 联合创始人**
- **工作经历**：前阿里机器人CEO，具有深厚的机器人产业化和商业化管理经验

**王健 — 联合创始人**
- **工作经历**：浙大网新恒天VP，兼具浙大技术根源与产业界高管背景

**核心团队画像总结**：有鹿机器人是典型的"阿里系"技术创业团队，创始人均来自阿里巴巴达摩院和机器人事业部，技术积累深厚，且对"把AI能力规模化落地到硬件"的路径有清晰的产业认知。团队组合覆盖算法研究（陈俊波）、产品商业化（谷祖琳）、产业资源（王健），人员互补性强。阿里系背景同时带来了阿里云（通义千问）的生态资源支持，是公司快速推进LPLM模型迭代的重要加速器。

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## 六、招聘岗位透视

| 方向 | 代表岗位 | 技术关键词 |
|------|----------|------------|
| 大模型研发 | 具身智能大模型工程师 | LPLM、多模态、VLA训练 |
| 感知与定位 | 机器人感知算法工程师 | 环境感知、SLAM、语义分割 |
| 机器人控制 | 机器人运动控制工程师 | 底盘控制、贴边算法、自主导航 |
| 硬件集成 | 嵌入式系统工程师 | 软硬件集成、边缘计算、Master接口 |
| 商业化 | 行业销售/客户成功经理 | 清洁行业、物流行业、智能化改造 |

**招聘信号解读**：有鹿机器人当前招聘重点呈现"双轮驱动"特征：一是加大LPLM大模型的持续迭代投入（算法岗位），二是快速扩张行业销售和客户交付能力（商业岗位）。这与公司2025年6亿元订单突破后需要快速扩张产能和服务交付能力的战略高度吻合。招聘信号表明公司正从"技术验证期"快速跨入"规模化商业期"。

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## 七、市场报道与媒体评价

**1. 36氪专访：具身智能是中国产业革命的机遇**

36氪对陈俊波进行了深度专访，陈俊波阐述了"不造新机器人，而是给存量设备装上大脑"的商业逻辑，认为中国制造业的庞大存量设备市场是具身智能商业化的最佳切入口。他指出，有鹿走的是一条轻资产、快商业化的"大脑+设备"路线，这与大多数整机企业形成了差异化竞争优势。【来源「[36氪](https://36kr.com/p/3344614722503301)」】

**2. 新浪财经：三月狂揽超6亿大单，"阿里系"领跑具身智能赛道**

2025年3月，有鹿机器人对外披露单月连续完成总额达6亿元的具身智能通用大脑及机器人订单，成为国内具身智能赛道商业化进展最快的企业之一。报道指出，AI130在量产后3个月内已进入全国上百处地标性项目，订单处于持续供不应求状态。【来源「[新浪财经](https://finance.sina.com.cn/tech/roll/2025-03-19/doc-ineqetkn4744547.shtml)」】

**3. 猎云网：完成超1亿元融资，收获具身智能赛道首笔高额订单**

猎云网报道了有鹿机器人完成超1亿元天使轮融资，并同步披露来自清洁设备头部制造商的超千万元订单，这被视为具身智能赛道首笔有实质意义的商业化订单，标志着该赛道正式从技术展示走向真正的商业落地。【来源「[猎云网](https://lieyunpro.com/archives/493214)」】

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## 八、综合评价

| 维度 | 评分 | 备注 |
|------|------|------|
| 市场赛道 | ★★★★★ | 存量设备智能化改造市场体量巨大，路径更短更快 |
| 技术壁垒 | ★★★★☆ | LPLM大模型具有国际竞赛验证背书，但壁垒的可持续性需持续观察 |
| 商业化成熟度 | ★★★★☆ | 6亿元订单及欧洲出口已验证商业模式，在同期初创中领先 |
| 团队质量 | ★★★★★ | 达摩院背景+阿里生态+阿里云资源，综合实力突出 |
| 融资进度 | ★★★☆☆ | 仅披露天使轮，6亿元订单背景下应尽快启动A轮 |
| 风险提示 | — | 6亿元订单真实性和交付执行能力有市场质疑；大模型迭代竞争激烈；商业模式可复制性较高，护城河需持续加固 |

**核心结论**：有鹿机器人是2024-2025年度中国具身智能赛道最值得关注的商业化黑马之一。与大多数同期初创企业仍停留在技术演示阶段不同，有鹿已经实现了"具身大脑"的产品化、量产化和大规模商业订单落地，这在整个赛道内属于头部商业化进展。公司最大的战略亮点在于商业模式创新——绕过高成本的整机研发，以"即插即用大脑"快速切入并渗透存量清洁设备市场，逻辑清晰且路径短。但需要关注的风险是：6亿元单月订单数据的真实交付执行情况尚待验证，且大模型赋能存量设备的商业模式理论壁垒偏低，竞争者快速跟进的风险不容忽视。综合来看，有鹿机器人具备优秀的短期商业化能力，中期发展取决于LPLM大模型的持续技术领先性和交付体系的规模化能力。