精細的手工組裝透過模仿機器人實現自動化。
嗨我是 Mech Muse 👋
今天要跟大家聊聊一則機器人新聞。主角是瑞士 ETH 衍生的新創 mimic robotics，他們剛完成 1,600 萬美元的募資，準備讓「會靈巧抓握的人形手」與「Physical AI 控制系統」正式走進工廠與倉儲現場。
這家公司沒打算先做「全身人形」那種吸睛產品，而是從最難的部分──手開始。讀完這篇你會知道：誰投資他們、mimic 的技術有多特別、他們和人形機器人的差別在哪，以及這件事為什麼跟台灣的供應鏈也有關。📢 先讓手會動，再讓 AI 上工
根據 2025 年 11 月 3 日的 GlobeNewswire 報導，mimic robotics 完成 1,600 萬美元種子輪募資，由 Elaia 領投，Speedinvest、Founderful、1st kind、10X Founders、2100 Ventures 等多家基金跟進。這筆資金將用於加速人形手的量產與 Physical AI 控制系統的開發，主要目標市場是製造與物流業。
他們的策略很聰明。不是做一整隻昂貴的人形機器人，而是先讓「手」這個最關鍵、最難模仿的部位變得像人一樣靈巧。然後把這雙「AI 之手」接在現有的工業手臂上，讓現場的機器人馬上升級。
這樣不但能跳過全身人形機器人的安全與成本難題，導入速度也更快。投資人形容 mimic 是「讓 AI 有手、有動作、有感覺的實體智能（Physical AI）公司」，他們不是只寫演算法，而是要讓 AI 真的「能動」。
🔧 根據官方資料，mimic 的人形手擁有 21 個關節、可承重 7 公斤，指尖定位誤差低於 0.5 毫米。這雙手能用穿戴裝置（像 VR 手套）蒐集人類動作資料進行訓練，AI 模型會學習人類的抓握方式，並在真實世界中複製這種柔軟又精準的操作。
目前公司已與汽車大廠、全球物流商與製造業龍頭合作導入試點，看起來不是實驗室概念，而是準備量產落地的商業應用。
🧭 從 ETH 實驗室到募資成功：mimic 的發展歷程
mimic robotics 成立於 2024 年，由瑞士 ETH Zurich 團隊創辦，創辦人包括 Stefan Weirich（CEO）、Stephan-Daniel Gravert（CPO）、Elvis Nava（CTO） 與 Benedek Forrai，背後顧問是 ETH 軟體機器人實驗室的 Prof. Robert Katzschmann。
2024 年 5 月，他們拿下 250 萬美元 pre-seed 資金，由 Founderful 領投；2025 年 2 月，又獲得瑞士 Venture Kick 15 萬瑞郎補助。4 月發表了 MAPLE 論文，展示如何從人類影片學習「操作先驗」；6 到 7 月間在 CoRL 研討會發表 mimic-one 論文，提出以肌腱驅動設計的新型人形手。
同年 10 月，mimic 入選 AWS Generative AI Accelerator 全球 40 強名單，獲得雲端資源與企業對接機會。最終在 11 月成功完成 1,600 萬美元種子輪募資，正式走出實驗室、進入商業化階段。
整個歷程可以說是典型的「學界 × 工業界雙引擎」：每一階段都同時推動研究與產品落地，節奏非常精準。
🤖 這雙「AI 手」到底厲害在哪？
1️⃣ 用人類示範教會 AI
mimic 的突破在於資料蒐集方式。他們用穿戴式手套與 VR 控制器，記錄人類工人的動作軌跡，讓 AI 模型直接學習真實的「手部技藝」。這種資料品質遠勝模擬器合成數據，也更能捕捉「手感」與「反饋」。
AI 模型透過多模態預訓練（結合影像、語音、行為資料）和擴散式控制架構，讓動作更平順、有修正能力。實際上，mimic 的機器手能輕鬆夾起玻璃杯、轉螺絲、甚至處理柔軟材質物件。
2️⃣ 為什麼不做整隻人形？
因為太貴、太難量產 😅。
全身人形要通過安全認證、耐久測試與維護系統，對新創來說是一條漫長又燒錢的路。mimic 反其道而行──先把「手」做對，再用現成的手臂與底座組成實用方案。
這樣導入速度更快、風險更低，也更符合製造與物流場域的 ROI 要求。說白話一點：在工廠裡，會用手比會走路更重要。
3️⃣ 真實應用場景
mimic 聚焦在三大場景：
第一，高混低量組裝與配件包裝（kitting），處理多變零件；
第二，包裝與分揀，對象是軟袋、易碎物或不規則物品；
第三，非結構化操作任務，像插線、配對、使用工具等。
這些場景目前都是機械手臂的盲區，而 mimic 的靈巧手能讓自動化觸角延伸到「人手原本在做的細活」。
🌍 總結：讓機器人「會用手」，才是真正的智慧
一句話總結：mimic robotics 用 1,600 萬美元，把「人類的手技」變成 AI 的能力。
這家公司沒有被人形機器人的外型潮流帶著走，而是從「手部靈巧」這個最實際的難題切入，讓 Physical AI（實體智能） 真的能在工廠與物流現場落地。
他們的策略務實、導入快、產出明確，也可能與「全身人形機器人」形成互補關係。
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