華人博士4個月干出具身獨角獸！斯坦福家務機器人再融11億

2026-04-05 斯坦福人工智能 Memo 趙子豪機器人

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henry 發自凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
“這筆錢只有一個目的：不再只做demo 。 ”
剛剛，由斯坦福具身智能明星趙子豪（Tony Zhao）與遲宬（Cheng Chi）創立的機器人公司Sunday Robotics宣布完成1.65億美元B輪融資。
公司估值飆至11.5億美元，正式進入獨角獸行列。

這家去年11月才正式發布產品輪式機器人產品Memo的具身初創，在短短四個多月的時間，累計融資已達約2億美元。
在最新聲明中，趙子豪表示：
2026年的重點只有兩件事：部署（deployment）和研究（research）。
簡單來說，就是一句話：讓機器人從Demo走向真實家庭。
與此同時， Sunday團隊也在快速擴張——
過去幾個月，員工人數從35人增長到70人，直接翻倍。
據悉， Sunday的創始人之一的趙子豪也已經開通小紅書賬號，并將在中國組建團隊。

1.65億刀B輪，不再只做demo先來看這輪融資。
Sunday此次完成1.65億美元B輪融資，估值達到11.5億美元。
本輪由Coatue Management領投， Bain Capital Ventures、Tiger Global跟投，老股東Benchmark與Conviction Partners繼續加碼。

據趙子豪透露， Coatue創始人Thomas Laffont還將加入董事會。
至此，這家正式浮出水面僅4個月的創業公司，累計融資已經達到約2億美元。
那么問題來了：
這么多錢， Sunday到底要干什么？
兩個關鍵詞：1、部署；2、研究。
對此，趙子豪表示：
如果我們想在今年達到既定里程碑——把機器人部署到真實環境中供beta測試用戶使用，同時繼續推動科學進展，我們認為還需要更多資金。
在部署方面， Sunday計劃啟動機器人Beta測試計劃，把機器人真正放進真實家庭環境中，開啟更大規模的家庭測試與早期交付。

根據公開信息，這一Beta測試項目最早于2025年11月19日啟動，核心目標是將機器人Memo部署到真實家庭環境中，驗證其在復雜現實場景中的可靠性——
例如面對孩子、寵物、雜亂環境以及不完整指令時的表現，以及整體用戶體驗。
與此同時，不同家庭各異的空間布局與生活習慣，也會成為新的訓練環境。
在測試過程中， Memo可以持續收集操作與行動數據，并在真實部署中發現問題，實現所謂的“部署時訓練”（training in deployment）。
這不僅能幫助團隊更深入理解用戶需求，也能不斷提升機器人的實際能力。
據悉，在過去三個月中， Sunday已經收到了數千份機器人Beta測試申請。為了應對不斷增長的需求，公司團隊也在快速擴張。
而在研究方面， Sunday則繼續加大對機器人基礎模型的投入。
目前，公司工程團隊規模已擴大到原來的3倍，研究團隊擴大到4倍；同時預計到今年年底，訓練數據規模將增長至現在的5倍，以支撐更快的模型迭代。
Sunday是誰？與其他直接進入工業場景的具身智能公司不同， Sunday認為想實現通用的具身智能，必須把機器人帶進普通人家里。
根據此前釋出的demo ， Sunday的首款機器人產品Memo已經能夠完成收拾餐桌、把餐具放進洗碗機、疊衣服、洗衣服、沖咖啡等任務。
值得注意的是，這些任務并不只是簡單演示，其中不少都屬于當前具身智能領域公認的高難度場景——
既包含需要多步驟規劃的長程任務（long-horizon tasks），也涉及對物體精細控制的靈巧操作（dexterous manipulation）。
從外形上看， Memo是一款輪式升降機器人。它身高約1.7米，體重約77公斤，最高可伸展到2.1米，基本達到了全尺寸人形機器人的尺度。

在硬件配置方面：Mem的每條手臂有7個自由度、手部4個自由度、腕部1個自由度、下半身4個自由度。
官方給出的定價是2萬美元（約14萬元人民幣），這一價格與1X Technologies 的家用機器人NEO基本處于同一水平。
不過，比起機器人外形， Sunday真正的核心其實是另一件事：機器人訓練系統。
在Sunday看來，機器人行業真正的瓶頸從來不是機械結構，而是數據。
為了解決這個問題， Sunday設計了一套非常有意思的數據采集方案——
技能捕捉手套（Skill Capture Glove）。

這是一種與機器人手部結構完全一致的手套。人類只要戴上它完成家務操作，例如拿盤子、折衣服、沖咖啡，系統就可以把這些動作完整記錄下來，轉化為機器人可以學習的操作數據。
趙子豪透露， Sunday內部有一個非常大的團隊，專門負責這類數據采集。
這些數據會被用于訓練公司的專有模型，然后部署到機器人上，用來控制機器人的動作與行為。
更關鍵的是，這套設備的成本只有400美元，相比傳統機器人遙操作系統動輒幾萬美元的成本，可以說大幅降低了數據采集門檻，從而實現數據采集的規?；?。
目前， Sunday已經向全球開發者寄出超過2000副手套。這意味著，越來越多的人類操作數據正在被持續收集。
這些數據隨后會被用來訓練Memo背后的機器人模型：ACT-1 。
ACT-1是一個端到端機器人基礎模型，能夠直接根據視覺或傳感器輸入輸出全身動作控制。
但Sunday的數據來源并不只靠手套，隨著機器人逐步進入真實家庭環境，新的數據還會不斷產生。
換句話說， Sunday的數據主要來自兩部分：
一部分來自技能捕捉手套的人類示范數據，另一部分則來自真實機器人在家庭環境中的運行數據。
再結合即將展開的Beta計劃， Sunday實際上構建了一套完整的具身模型閉環：
手套采集人類操作→訓練ACT-1模型→將模型部署到Memo機器人→機器人進入真實家庭→產生新的運行數據→回饋模型訓練→模型持續優化→更強的Memo 。
而真實家庭場景本身，也會帶來實驗室難以模擬的數據。
例如孩子、寵物、雜亂環境、不完整指令等復雜情況，這些都會生成手套示范難以覆蓋的真實操作數據，從而進一步拓寬數據集，加速模型收斂。
可以說，這種“低成本分布式采集 + 真實場景反饋”的模式，不僅突破了實驗室人類示范數據的局限，也大幅拓寬了機器人數據來源的多樣性。
而這套閉環體系的形成，很大程度上也來自兩位創始人此前在學術界與工業界長期積累的經驗與方法論。
斯坦福具身系創業Sunday的創始團隊，同樣是如今具身智能圈子里非常典型的一類背景：
斯坦福具身系+一線AI公司經歷。
Sunday CEO趙子豪本科、博士均就讀于斯坦福（已退學），曾在DeepMind、Tesla等前沿公司工作。

在學術界，他也是近年來多項具身明星工作的核心作者，包括ALOHA、ACT（Action Chunking with Transformers）以及Mobile ALOHA 。
同時，他還是Open X-Embodiment dataset的貢獻者之一，并參與過手術機器人模型SRT（Surgical Robot Transformer）的研究。
值得一提的是，他在斯坦福期間的導師陣容也非常豪華：
本科導師是具身智能公司Physical Intelligence聯合創始人、機器人學習領域知名學者Sergey Levine；
博士導師則是強化學習與機器人學習領域的知名學者Chelsea Finn ，她同樣也是Physical Intelligence的聯合創始人之一。
Sunday的另一位聯合創始人、CTO 遲宬同樣來自斯坦福。他的導師是知名機器人學者宋舒然。

遲宬也是多項具身研究工作的核心作者：
例如UMI（Universal Manipulation Interface）、Diffusion Policy ，同時他也參與建設了具身數據集 Open X-Embodiment與DROID 。
有意思的是，就在今天，趙子豪還剛剛開通了小紅書賬號。
在被問及輪式機器人的問題時，子豪也是很快回應：

而在被問到硬件設計時，他的回答也非常明確：
真正的瓶頸并不是硬件，而是數據和智能。

參考鏈接[1
https://x.com/tonyzzhao/status/2032131680258126092[2
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-12/dishwashing-home-robot-maker-sunday-hits-1-15-billion-valuation?embedded-checkout=true[3
https://x.com/sundayrobotics
— 完 —
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