硬氪获悉，智能割草机器人厂商「来牟科技」近日完成数千万元Pre-A+轮融资，该轮融资由欧美头部家用消费电子上市公司领投，多家知名投资机构跟投，Maple Pledge枫承资本持续担任私募股权融资顾问。资金将用于加速新品研发迭代、产品量产交付及市场预期性备货。
这是公司三个月内完成的又一轮融资，累计金额近亿元，此前投资方包括国内头部量化私募九坤投资旗下九坤创投、李泽湘教授创立的XbotPark基金和NBT Capital（耐必信）。
「来牟科技」是硬氪长期关注的企业，公司聚焦欧美市场，专注智能割草机器人技术研发与应用制造。其于2024年发布的割草机器人Lymow One自众筹以来，已筹集资金超过700万美金，在Kickstarter上排名2024年全品类的第四名、割草机品类的第一名；近期上线官方独立站后，20天内共卖出240万美金。截止2025年6月，Lymow One累计销售额已达到1000万美金。
在产品量产交付方面，「来牟科技」作为割草机器人领域鲜少已实现量产的创业公司，目前已进入交付前的量产爬坡（MP）阶段，单日良品产能突破100台。
依托团队前次创业所积累的核心供应链资源，「来牟科技」年产能有望突破万台级别，并已布局越南等海外国家及地区的供应链体系，实现产能储备和风险对冲。量产能力的快速落地，得益于资深硬件工程团队已具备EWP全周期验证经验，以保障产品质量稳定和高效的交付效率。
弗若斯特沙利文数据显示，全球超300亿美元户外动力设备（OPE）市场中，割草机器人规模为26亿美元，年销量在120-130万台，销量渗透率5%；到2030年，年销量有望达到500-1000万台，展现出强劲的增长潜力。
在区域市场格局方面，北美地区凭借其成熟的庭院文化和高消费能力，始终占据着全球庭院经济的核心地位。然而作为最大的单一市场，割草机器人在该地区的渗透率却不足3%，显著低于行业平均水平，市场增长潜力可观。
美国用户对传统割草方式的依赖，源于其在大草坪复杂环境下的割草难度很高。比如在割草效率方面，市面上多数割草机器人仅配备50W功率单刀，割草效率难以满足大面积草坪需求。不过，虽然采用传统手推式割草机的功率可达数千瓦，但仍存在人力成本高、操作繁琐等局限。
根据「来牟科技」内部调研数据显示，当前欧美市场对割草机器人的关注点呈现出显著的理性化特征，其对产品的体验需求远超品牌认知。其中，产品的品质与耐久性是用户认为最重要的因素之一，反映出其对设备长期稳定运行的核心诉求；同时，割草效率、爬坡能力等性能可否满足现实作业需求，也直接影响用户的购买决策。
“对于用户而言，产品的核心价值始终在于真正满足使用需求、解决实际痛点。开发割草机器人的首要原则，应当是回归割草这一基本功能本质——确保稳定、高效地完成草坪修剪工作。”「来牟科技」创始人高望书告诉硬氪。
北美有接近四成的家庭草地面积在1000平以上，且呈半开放状态，覆盖包括湿草、林地等复杂地形。草种以高羊茅、黑麦草等硬质草类为主，生长旺季日均生长速度达1.5厘米，割草机器人需具备大功率刀片及高频作业能力。
在软件算法方面，「来牟科技」采用RTK射频芯片与双目视觉AI补偿算法融合的解决方案，自研整套底层算法架构，首发稠密深度图，以较低的成本实现了比肩激光雷达的效果，在应对美国大面积草场作业时具有明显优势。
RTK厘米级定位精度与视觉的场景识别能力可以互补。RTK模块通过地基增强系统实现绝对位置锁定，确保割草机在广域范围内的定位可靠性；同时，系统还搭载了双目AI视觉与超声波传感器融合技术，可实现360°多方向环境探测与智能避障，精准识别并绕过庭院桌椅、岩石、宠物及儿童等障碍物，以确保设备安全、高效、稳定运行。
针对用户普遍关注的割草效率问题，「来牟科技」在确保安全的前提下，将Lymow One的功率提升至300W，对比市场上同类产品高出3-5倍，同时还搭配了转速达6000 RPM的无刷电机，叶片速度达到友商的2倍。其自主研发的碎草直刀、双割草盘结构，通过高速旋转来切割草坪，可以更高效地处理各类草情，日覆盖面积达1.75英亩。
硬件结构上，Lymow One采用了履带式驱动装置，在减少夹草的同时增强机器人的抓地能力，可在高达45°的陡坡中割草且不易打滑，其1.2至4英寸（约30-100毫米）的切割高度调节能力，适合全地形作业，无需担心设备卡在树根、坑洼、凸起或泥泞的地面上，产品耐用性更强。
随着北半球进入盛夏时节，北美草坪这片广阔市场也正在吸引更多厂商进入，渠道资源的稀缺性愈发凸显。硬氪了解到，除Kickstarter和独立站等线上平台外，「来牟科技」正加快布局线下渠道，已获得近百家经销商关注并拿下大量订单。目前Lymow One割草机器人订单正在交付中，已准备第二批发货。
团队方面，创始人高望书为前云鲸联创，后加入SharkNinja品牌主导扫地机器人研发工作，其产品市占率排名北美第一；多位核心成员均毕业于国内外顶级院校，曾任NVIDIA英伟达、华为、图森未来等企业的核心研发负责人，在自动驾驶等领域拥有丰厚的技术研发积累及产品落地量产经验，从而在产品技术路线上得以实现车端感知下放。
头图 | Unsplash
本文来自硬氪，作者：黄楠，编辑：彭孝秋，36氪出海经授权发布。
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