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互联网巡回犬 Vol.22：一个 VC 合伙人在自家办公室孵了一家公司，开普勒前 CEO 出走做机器人大脑，还有 2004 年的大学生把机器人送进了全球开发者宿舍
本期叼回三个项目：Roadrunner（旧金山，$27M，Kleiner Perkins 孵化+Founders Fund，用 PQA 重建 Quote-to-Cash，原型完成三个月签下七位数订单）；萝博派对（上海，黄一，2004年生，哈工大，全栈开源人形机器人，顺为领投天使+轮、小米追投，四轮累计融资）；索塔无界（北京，胡德波，开普勒前CEO，4月刚注册，不做整机做机器人大脑 Physica-Claw，已与欧洲头部商超签框架协议，预期近千台订单）。
今天叼回三个项目：旧金山的 Roadrunner，一个 Kleiner Perkins 合伙人从自家办公室孵出来、转手就被 Founders Fund 追投的企业报价软件颠覆者；上海的萝博派对，一个 2004 年出生的哈工大小孩把双足机器人代码丢到 GitHub 后，顺为和小米不到一个月连追两轮；还有北京的索塔无界，开普勒机器人前 CEO 胡德波 4 月刚注册完公司，不做整机、专门卖机器人大脑，第一批欧洲商超订单已经谈好了框架协议。
Roadrunner：一个 VC 合伙人坐在 Sand Hill Road 办公室，用 AI 重建了企业报价的底层逻辑
你如果在大公司做过销售，就知道报价单是什么感觉：从 Salesforce CPQ 导出一张半生不熟的 Excel，手动填上折扣，发到 Slack 里找四五个人审批，两周后客户那边还没有收到正式合同。这不是工作效率问题，是整个系统的数据模型从十五年前就没变过，设计它的时候世界上还没有按用量计费这回事。
Joubin Mirzadegan 在 Kleiner Perkins 做合伙人期间，坐下来跟一批 CIO、CRO 聊，问他们什么最烂，所有人都指向同一个词：CPQ。他当过 AE（客户主管），知道这个痛不是夸张。2025 年他向老板 Mamoon Hamid 提出想创业解决这件事，Kleiner 直接在自家办公室给他孵化，这是 Kleiner Perkins 自 Glean 之后的第一个孵化项目。1
原型做完后三个月，Roadrunner 就签了第一个七位数订单。5 月 12 日，公司宣布合计融资 2700 万美元：种子轮由 Mamoon Hamid（Kleiner Perkins）领投，A 轮由 Trae Stephens（Founders Fund 合伙人）领投，Trae 将加入董事会。2
Mirzadegan 做的事叫 PQA（Prompt, Quote, Approve）。逻辑是：你告诉系统「这个客户要 500 席位，三年期，附加 X 模块，给 12% 折扣」，系统自动生成合规的报价单，AI 驱动审批流程，把原来散落在 Slack 和邮件里的来回全部内化。更核心的是底层数据模型：Roadrunner 从零建了一套新的数据结构，能原生理解按座位计费、按用量计费、基于 AI 输出的结果定价，以及这几种模式混搭。这是传统 CPQ 软件做不到的，因为它们的数据库结构根本没有为这些场景设计。
Mirzadegan 自己的判断直接：「我们不是来改进 CPQ 的，我们是来替换它的。」 Mamoon Hamid 的表述更技术性：「CPQ 不是个配置问题，是个架构问题。你打补丁补不好一个坏掉的数据模型。」
Quote-to-cash 这条链——从报价到收款——碰到每一笔企业收入。CPQ 是这条链的入口，但它很长时间不被媒体关注，因为不够性感。Roadrunner 现在切的恰好是最核心、最痛、最被忽视的那段。竞争格局上，Salesforce CPQ 和 DealHub 是最直接的现有玩家，前者积重难返，后者是 SaaS 改良路线；Roadrunner 走的是彻底重建路线，打法与 Glean 当年重建企业搜索层高度相似——同一个投资机构，同一个从零建数据模型的策略。
Founders Fund 在科技基础设施上下重注不是头一次，但用科技重建销售运营底层的押注在他们的组合里比较少见，这个角度值得记一笔。
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萝博派对：2004 年出生，宿舍里造完机器人丢上 GitHub，投资人一个月追了两轮
黄一不是在国际顶级实验室做完博士论文再出来创业的那种。他 2023 年还在哈工大宿舍，用大概 1.5 万元成本搭出一台能走路的双足机器人 AlexBot，把设计图和代码传到知乎和 GitHub，十几家企业和高校拿去复刻了。那年他大二。
2025 年 3 月，大三结束，他提前一年毕业，创立萝博派对（RoboParty），方向是全栈开源双足人形机器人。
之后融资的节奏快得有点不寻常：
- 2025 年 11 月，种子轮，千万美元级，小米战投、经纬创投领投，银河通用机器人、光源资本跟投
- 2025 年 12 月，种子+轮，国香资本、小米战投、华映资本、BV 百度风投、经纬创投
- 2026 年 3 月，天使轮，2000 万美元（约 1.36 亿人民币），国香资本、经纬、安创、百川、赛纳、浦东创投、上海未来产业基金
- 2026 年 5 月（本轮），天使+轮，数千万美元，顺为资本领投，小米战投追投3
不到一个月内第二轮，这在机器人行业不常见。
2026 年 1 月，萝博派对正式开源了双足人形机器人原型机 ROBOTO Origin，目前 GitHub 项目积累了 1.7K Stars，全球开发者社区人数超过 5000。团队在持续从清华、北大、浙大、哈工大、CMU、斯坦福、新加坡国立大学吸引年轻研究生加入。
为什么顺为和小米会追？黄一的路线跟市场上大多数具身智能创业不同：他不做整机交付、不押工业场景落地，而是走开源路线，把开发者社区和生态建设当成核心护城河。逻辑与 ROS（机器人操作系统）当年的路径有几分相似——先让足够多的人在你的平台上跑起来，再从生态里找商业化机会。小米做消费电子二十年，有完整的供应链，了解开源社区怎么做生态，这笔钱对他们来说是两层赌注：押黄一，也押开源机器人这件事本身的时机。
下一代产品计划 2026 年下半年发布，方向仍然是开源双足人形。
索塔无界：开普勒前 CEO 出来不做机器人，专门卖机器人「大脑」
胡德波在开普勒机器人做了两年 CEO，今年 4 月公司拿下亿元级 A++ 轮融资，然后他离职了，注册了新公司「索塔无界」。
他判断的问题是：现在市场上卖机器人整机的公司太多了，软硬件全栈都做，竞争正在变成军备竞赛。但机器人的核心能力——让它真正理解物理世界，理解接触、动作、空间，能在新环境里泛化——这件事没有一家公司做得足够好，也没有人专门把它做成可以卖给整机厂的通用组件。
索塔无界的定位就是这一层：不做整机，只做「机器人大脑」，对外卖 Physica-Claw 机器人操作系统，以及下面的多模态 VLA 模型和世界动作模型（WAM）。4
Physica-Claw 的架构可以理解成三层调度：规则明确的任务调运动控制和路径规划，需要视觉理解的部分调 VLA，需要物理预测（比如怎么抓不规则形状的物体）的部分交给世界动作模型。待世界动作模型足够成熟之后，中间层会逐渐被统一的模型替代，架构收缩成一个整体。
数据是这条路线上最贵的东西。胡德波的解法是自研了一套全模态数据采集设备：头戴式 Ego 视觉采集 + 全模态 UMI 手持采集，能同时录触觉、接触状态、末端姿态。数据体系分三层：公开数据和 Ego 视频打底量，UMI 采集补物理交互数据，真实场景部署后的纠偏和失效数据做后训练和强化学习的闭环。这套体系本身是私有壁垒，整机厂用 Physica-Claw 做部署，数据自然流回来。
商业化上他选了出海。切入点是欧美商超的后台分拣，逐步延伸到门店补货、货架整理、电商拣货。逻辑是：这类场景对全天候、强泛化的需求最高，对人工成本最敏感，欧美零售商愿意付钱。已经和欧洲头部商超集团签了长期框架协议，第一阶段 POC，通过后预测订单近千台，今年底前去欧洲现场跑 POC。
索塔无界目前融资情况未公开披露，公司注册于 2026 年 4 月，极早期。胡德波在开普勒的背景是：在开普勒之前做过中兴、华为的海外业务拓展，开普勒期间已经和欧洲客户建立了联系，这次选出海逻辑上是对过去关系网络的延续。
这类「卖大脑不卖身体」的定位在具身智能里不是新鲜事，但能执行的人不多，核心障碍在于要有足够强的数据飞轮才能让模型真正有用，而数据飞轮需要整机部署才能跑起来，这中间有个先有鸡还是先有蛋的问题。胡德波的选择是用商超的部署场景撬动第一批闭环数据，同时和中国零部件供应链合作做定制整机集成，而不是自己从零研发本体。能不能在 POC 里打通这个闭环，是索塔无界接下来最关键的一步。
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