全栈开源双足人形机器人公司 RoboParty（萝博派对）近期连续完成近 5 亿元天使++轮和 Pre-A 轮融资。其中，Pre-A 轮由宁德时代独家投资。
这是宁德时代少见地以集团战投主体直接出手的案例。公开报道显示，RoboParty 由 22 岁的黄一创立。黄一出生于 2004 年，考入哈尔滨工业大学后，在大一期间于宿舍内完成双足人形机器人 AlexBot 的研发，并在全栈开源后被十余家企业和高校复刻应用。
从哈尔滨到上海，团队在 2025 年启动创业
黄一曾表示，自己创业最快乐的时刻，是独自做研究时把一台无人机调到能够飞起来。2022 年，他进入哈尔滨工业大学未来技术学院学习。大一时，黄一凭借陆空两栖无人机项目在全国大学生科技竞赛中获奖，又在几十天内与室友做出双足机器人 AlexBot 并选择开源，在学生阶段就已获得一定关注。
团队最初在哈尔滨的办公场地约为 80 平方米，成员只有十余人。2025 年 2 月，黄一提前一年本科毕业，并与数名哈工大同学在上海创办 RoboParty，方向聚焦于全栈开源双足人形机器人的研发。
随着项目推进，团队吸引了来自哈工大、清华姚班、北大智班、浙大、卡内基梅隆大学和斯坦福等高校的技术人才，其中 00 后工程师占比较高，也包括部分实习生。
RoboParty 把开源本体和研发底座放在同一平台
黄一观察到，具身模型公司缺少本体，而现有本体公司大多采用封闭系统，难以满足不同模型厂商的需要。基于这一判断，RoboParty 将自身定位为开源全栈具身平台，从本体到模组进行公开，同时覆盖整机自研、垂直整合与量产、基础模型和开放生态等能力。
今年 1 月，RoboParty 发布全栈开源双足人形机器人项目 RPO，将其定义为面向全球开发者“从 0 到 1”的入门级开源平台。报道显示，该项目目前已在全球开发者社区获得近万人关注，GitHub 获得超 2000 Stars，并吸引来自全球开发者、高校、科研机构和模型团队的近千台订单。
公司还披露，RP1 将于今年四季度上线，重点面向更高性能、更高可靠性以及更复杂真实场景中的持续开发和部署需求。
在业务侧，这类可拆解、可组装、可再改造的机器人不仅吸引科研爱好者，也服务于需要真机演示的机器人模型公司，以及需要协同设计本体和软硬件系统的产业客户。
Party OS 面向训练、控制和部署流程
RoboParty 认为，仅有开源本体并不足以覆盖具身研发中的主要难点。围绕数据来源、动作处理、训练框架稳定性以及策略部署到真机等问题，公司推出了研发底座 Party OS，试图把这些底层能力沉淀为可复用、可验证、可继续扩展的完整系统。
目前，RoboParty 已围绕 Party OS 开源 MimicLite、UFO 与 Human-to-Humanoid Tools 三项核心工具，分别面向通用运动跟踪、无监督强化学习控制和动作重定向等环节。报道称，这些工具在开源社区获得了较高关注。
按照公司的描述，本体带来客户、收入与真实世界入口，Party OS 则沉淀数据和物理交互经验，两者共同构成一个协同演进的具身全栈开源平台。
8 个月 6 轮融资，宁德时代加入股东名单
公开报道援引投资人的评价称，黄一给外界留下的印象是克制、纯粹、偏技术极客，同时对商业有较清晰理解。
RoboParty 创立初期，团队已经投入数百万元用于研发，账上资金一度紧张。黄一透露，当时曾有一家上市公司提出投资，并承诺锁定上百台海外订单，但他最终没有接受。按其说法，在技术、产能和品牌尚未成熟前，追求快速放量只是表面的成功，团队更看重底层生态建设，订单质量比订单数量更重要，产品打磨也比融资故事更紧迫。
随后，RoboParty 在 2025 年盛夏完成千万美元种子轮融资，投资方包括经纬创投、小米战投、银河通用和光源创业者基金。黄一回顾称，如果当时没有拿到这轮 seed，"公司很有可能就没有了。"
此后，公司融资节奏加快，几乎一个多月就完成一轮。除经纬创投、小米战投和银河通用外，商汤国香资本、BV 百度风投、华映资本、浦东创投、上海未来产业基金、安创资本、赛纳资本、百川资本、顺为资本等机构也陆续进入。
在开源人形本体研发、开发者生态建设、整机工程、量产准备及 Humanoid Foundation Model 研发等布局推进后，RoboParty 又迎来宁德时代投资。报道指出，宁德时代此次以集团战投主体直接投资，带有较强信号意义，也被视作产业链协同的一部分。
报道同时提到，双方接下来将共同探索人形机器人在产业链上下游协同、真实制造与复杂作业场景中的更多可能。
公司称现有投资条款不设对赌回购
据悉，RoboParty 目前所有投资条款均不设对赌回购。报道将这一安排描述为对公司产品潜力和真实场景价值的认可，也意味着其定位不止于开源项目，而是一个有机会进入真实制造、能源、供应链和复杂作业场景的全栈平台。
黄一还提到，当前主动接触 RoboParty 的投资人越来越多，"下一轮的 TS 规模已经相当可观"。
团队把目标定在 SOTA，并持续压缩训练与规划成本
在产品路径上，黄一提出过一个问题：为什么两年过去，市面上还没有出现比宇树 G1 更强的机器人。在他看来，部分企业路线不够专一，频繁调整方向会造成资源浪费，例如在 PMF 尚未验证前推动量产，或在尚未走到商业化阶段时就推进落地。
因此，RoboParty 从一开始就优先打磨技术指标和产品性能。黄一认为，数百台订单的意义不如吸引 100 位高质量开发者，一旦团队形成统一聚焦，后续关键就在于迭代速度。
他给团队设定的目标是“保持 SOTA”，即在公认基准上实现最优指标。为此，团队会定期研究现有机器人的详细性能，并在白板上列出痛点，包括“噪音大、脚底滑、无远程急停”等，单次梳理可达二三十条，再逐项推进改进。
RoboParty 还把内部会议方式建立在通信理论思路之上：信道要匹配载荷，用文档传递事实，用面谈传递情绪，会议主要用于解决分歧和决策等无法异步完成的内容。
报道称，仅半年时间，RoboParty 已形成从核心模组电机、运控算法到整机产品定义、开源体系和供应链落地的系统性研发能力，原本预想的数百万元投入规模，也迅速演变为融资过亿元的发展节奏。
Off-policy Tracker 与 INTACT 为近期两项进展
最新进展之一，是公司自研的行为基础模型（BFM）Off-policy Tracker 已在全身运动追踪等核心任务上达到 SOTA 水平。与之相关的开源训练体系 MimicLite 仅使用 8 张 4090 显卡、约 4 小时训练，便超过 SONIC 的关键指标，并将训练算力需求压缩至传统方案的大约 1/500。
两周后，团队又提出基于 JEPA World Model 方案的新框架 INTACT，将状态条件化的运动意图直接转换为动作块，实现约 300 倍的规划延迟降低。报道提到，图灵奖得主 LeCun 也对这一进展作出点赞。
在黄一看来，开源有助于具身技术更快走向爆发。报道将这一逻辑类比为通信系统：不同机器人在硬件构型和控制算法上的差异，导致知识和经验难以复用；而开源模型和工具链，相当于提供信道编码和标准化协议，开发者经验回流社区后，将形成更大的反馈环路，加快行业技术收敛。
黄一表示，团队并不担心因开源失去壁垒，"闭门造车只会陷入同质化的低效竞争。"在他看来，只要保持迭代，把市场做大并无坏处，团队仍有机会在终局中占据一席之地。
本文来自微信公众号“投资界”（ID：pedaily2012），作者为余梦莹、周佳丽，MarsBit 对内容进行了转载。