Gritt 携3400万美元融资走出隐身模式，用机器人建造太阳能电站——然后，其他一切

# Gritt 获得3400万美元融资，用机器人建造太阳能电厂——然后，一切皆有可能 | TechCrunch 来源：https://techcrunch.com/2026/07/21/gritt-exits-stealth-with-34-million-for-robots-to-build-solar-plants-then-everything-else/ 当今地球上最重要的事情之一就是太阳能建设。全球各地的公司和各国正在竞相部署太阳能和电池，以实现能源独立并限制气候变化的影响。 然而，这一建设进程正面临劳动力市场的挑战：安装需求不断增长，而可用工人却供不应求。机器人或许能成为解决方案，但工业机器人历来难以在非结构化环境中作业——至少到目前为止是这样。最新一代的AI模型可能已经改变了这一局面。 这正是 **Gritt** (http://gritt.ai/) 背后的核心理念。这家由两位卡内基梅隆大学培养的机器人专家——首席执行官 Puneet Puri 和首席技术官 Vishal Dugar——创立的初创公司，于周二上午结束隐身模式，宣布完成由 Obvious Ventures 领投、Union Square Ventures 和 Active Impact Investment 参与的2600万美元A轮融资。这使得其总融资额达到3400万美元，此前还获得了 First Round Capital、Climactic、Congruent Ventures 和 VSC Ventures 支持的种子轮融资。用 Puri 的话来说，这家初创公司正在构建一个智能系统，以“帮助文明加快基础设施建设”。 “我们的论点是，如果要真正加快施工速度，”Puri 告诉 TechCrunch，“就需要一种能在这些建筑工地的室外混乱环境中工作的智能系统，并且它必须具有足够的通用性，能够在各种不同的环境中工作。” Gritt 没有从头开始制造自己的机器人，而是使用现成硬件——截至目前，租用了由川崎等公司制造的滑移装载机和机械臂——来构建由其 AI 模型控制的平台。其系统处理的第一项工作是卸载大型玻璃太阳能板，将它们搬运到需要安装的金属框架上，并以亚毫米级精度将它们定位在框架上，以便工人进行固定。 “有人曾建造过进入太空的火箭，为了最小的一个零件可以投入无限预算；而另一些人则知道如何进入肮脏、枯燥和危险的工作，并将其疯狂规模化，”Obvious Ventures 合伙人 Andrew Beebe 说道，他主导了 Gritt 的 A 轮融资，“这些人属于后者，他们是那种拥有技术实力、AI 和机器视觉技能的特殊创业者，能够把事情做成。” Gritt 目前有两套系统在现场部署，利用收集到的数据来改进自身行为。Puri 表示，一个典型的八人团队每天可以安装800块面板，但同一团队使用 Gritt 的系统后，每天可以安装3000到4000块面板。 该公司表示，目前已签约在未来18个月内帮助安装2.8吉瓦的太阳能板，其客户包括美国排名前十的电力建设公司中的三家。公司希望在接下来的六个月内运营48套系统。 TechCrunch 采访了一位 Gritt 的客户，他因竞争原因要求匿名，但对系统提升工作效率的能力充满热情。他预计在难以吸引工人的偏远工地工作将变得更加容易，并预期工伤会减少，因为工人不再需要反复举起重达100磅的面板。 Gritt 的竞争对手包括拥有自家面板安装机器人的公司，如 **Luminous Robotics** (https://www.luminousrobotics.com/)、**Cosmic** (https://www.cosmicrobotics.com/) 和中国的 **Trinabot** (https://www.trinarobot.com/solution/)。这些公司正在制造自己的硬件，而不是像 Gritt 那样专注于现成车辆和机械臂——这种差异可能会决定随着需求增长，谁能以更精简的成本结构更快成长。 Gritt 希望为其系统增加新的操作任务，使其能够固定太阳能板、钻孔，甚至搭建支撑面板的支架。长期来看，它还想进入其他常见的劳动密集型建筑任务，比如在浇筑混凝土之前绑扎钢筋。 是什么让这家初创公司能够追求这一愿景？创始人表示，主要是新型AI模型的兴起。 “五年前，做一个针对单一解决方案的系统在某种程度上还是可能的，对吧？”Puri 说，但 AI 现在正使这项工作变得泛化——相同的基础流程可以跨任务复用并不断改进。他举例说，训练系统堆放煤渣砖花了数周时间，而使用同一软件完成类似的钢筋绑扎演示只需要一天。 但训练新任务只是 Gritt 愿景的开端。创始人认为，其系统为工地带来的一系列传感器和智能能力，不仅能安装面板，还能提升管理和决策水平。例如，他们设想系统在暴风雨临近时注意到一个沟槽是敞开的，从而提醒工人在雨水损坏部件前将其覆盖，或者标记缺失的库存。 “Gritt 现在成为物理 AI 的这一层，它既在执行这些灵巧、劳动密集型的任务，同时还能帮助你在现场做出决策，”Puri 说。 *当您通过我们文章中的链接进行购买时，我们可能会获得小额佣金 (https://techcrunch.com/techcrunch-affiliate-monetization-standards/)。这不会影响我们的编辑独立性。* Tim Fernholz 是一位撰写科技、金融和公共政策文章的记者。他长期关注私营航天产业的崛起，并著有《火箭亿万富翁：埃隆·马斯克、杰夫·贝佐斯与新太空竞赛》一书。此前，他在全球商业新闻网站 Quartz 担任了逾十年的资深记者，职业生涯始于华盛顿特区的政治记者。您可以通过邮箱 [email protected] 或通过 Signal 发送加密消息至 tim_fernholz.21 联系或核实来自 Tim 的联络。 查看简介 (https://techcrunch.com/author/tim-fernholz/)