8 月 10 日，橡木果机器人正式发布 Natus AGE-0 具身本能模型——全球首个以触觉感知为核心、不依赖任何数据预训练的通用操作基座模型。同时宣布完成由 招商局创投 和 蔚来资本 共同领投的天使轮融资，资金将用于工业柔性生产机器人产品研发与市场拓展。
在具身智能行业竞相追逐"海量数据、大模型、高算力"的共识路径时，橡木果机器人选择了一条截然不同的"反共识"道路。8 月 10 日，公司正式发布 Natus AGE-0（拉丁语"与生俱来"之意），试图从根本上重新定义机器人与物理世界交互的方式。
与此同时，橡木果披露完成由 招商局创投 和 蔚来资本 共同领投的天使轮融资。招商局创投投资部总经理高斌表示："橡木果团队从神经科学和接触行为机理出发，提出并验证了'本能驱动'这一全新路径，这在具身智能行业是极具前瞻性的。其'零数据冷启动'的能力，不仅解决了行业的落地难题，更构建了坚实的商业闭环基础。"
标签云：橡木果 Natus AGE-0 的核心技术关键词与商业化进展。
当前全球具身智能行业的主流技术路线高度趋同：信奉"数据即一切"，试图通过大规模数据采集和模型参数堆叠训练通用"大脑"。但橡木果认为，这一范式在物理世界陷入了"鸡生蛋、蛋生鸡"的落地悖论——不成熟的模型无法进入真实工况采集高质量数据，缺少真实场景数据又进一步限制模型迭代。
—— 预训练模型的结构性缺陷 ——
依赖大规模视觉-语言数据预训练，模型擅长语义理解与场景规划，却无法细腻表征连续、动态、毫秒级的触觉交互。强行将实时接触调控纳入大模型推理链路，从根源上限制了操作稳定性与泛化能力。
以触觉感知与接触力学为出发点，建立通用的操作收敛规律。不依赖任何数据预训练，通过感知"刺激"直接映射到动作"输出"，实现零样本的跨本体、跨物料泛化，做到"即插即用"。
对比说明：传统范式依赖视觉-语言数据与大规模预训练，橡木果范式以触觉感知为核心，无需数据预训练，强调物理交互的第一性原理。
Natus AGE-0 的核心，在于为机器人构建了一套完整的"操作本能系统"。它融合了 本能反射 与 肌肉记忆 的双层架构，彻底颠覆了传统的"视觉语言-动作"范式。
架构解读：感知刺激经由本能反射直接驱动动作，同时通过自主探索沉淀肌肉记忆，形成"先动起来→再优化效率"的闭环。整体无需任何数据预训练。
橡木果的商业化路径清晰而坚定——对标自动驾驶演进路径：先让机器人在真实世界中"跑起来"，通过规模化部署获取真实交互数据，再反哺模型，形成正向飞轮。
Natus AGE-0 的发布，正是启动这个飞轮的关键一步。
案例说明：橡木果聚焦工业柔性生产赛道，通过本能驱动实现分钟级换产，已获得头部客户实际产线验证。
答案藏在团队的技术信仰与时间积累里。橡木果创始团队源自 清华大学 与 哈佛大学，自 2017 年率先提出"本能驱动"技术路线，历时九年完成从理论发现、工程验证到商业化落地的链路闭环。
九年时间，他们做了一件与主流背道而驰的事：不追逐参数规模，而是回归物理交互的"第一性原理"——以不变的物理交互本能，应对万变的物理场景。
姜峣透露，Natus AGE-0 只是第一步。公司未来将推出 Magis 通用技能模型，基于 Natus 在真实场景中积累的海量交互数据，通过"熟能生巧"的方式，形成可跨任务迁移的通用操作技能。届时，机器人将不再需要从零开始探索，而是能够"一看就会，一学就通"。
具身智能行业长期被"数据驱动"范式主导，但橡木果证明了另一条路的存在：回归物理交互的第一性原理，用触觉本能替代数据预训练。真正的通用操作智能，或许不会诞生于更大的模型参数，而是源于对物理世界底层规律的深刻理解与工程化复刻。
Natus AGE-0 已启动工业场景合作，标准化双臂柔性生产单元面向全球制造业客户开放 POC 验证。
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