光伏和储能项目建设正在提速，但工地招工困难已成为现实约束。过去，机器人很难在户外施工现场稳定工作；随着 AI 模型和机器视觉能力提升，这类场景开始出现更明确的商业化机会。

披露累计融资 3400 万美元

Gritt 由两名卡内基梅隆背景的机器人工程师创立。公司宣布结束隐身运营，并披露累计融资 3400 万美元，其中最新一轮为 2600 万美元 A 轮，由 Obvious Ventures 领投，Union Square Ventures 和 Active Impact Investment 参投。

公司此前还完成过种子轮融资，投资方包括 First Round Capital、Climactic、Congruent Ventures 和 VSC Ventures。Gritt 的切入点是光伏电站施工，希望用 AI 系统提升基础设施建设速度。

先做光伏板搬运与定位

Gritt 没有从零自研整机，而是采用现成设备搭建平台，包括租赁工程车辆和川崎等厂商的机械臂，再由自家 AI 模型进行控制。公司当前主要处理光伏板卸载、搬运和定位，再由工人完成固定。

按公司提供的数据，传统 8 人施工队每天大约安装 800 块面板；如果配合 Gritt 系统，同样规模团队的单日安装量可提升至 3000 至 4000 块。公司称，其定位精度可达到亚毫米级。

  • 传统 8 人团队：日安装约 800 块
  • 使用系统后：日安装约 3000 至 4000 块
  • 未来 18 个月签约规模：约 2.8 吉瓦

客户已覆盖美国头部承包商

Gritt 表示，目前已有两套系统在现场运行，并持续利用施工数据优化模型表现。公司称，未来 18 个月内已签约参与安装的光伏项目规模达到 2.8 吉瓦，客户包括美国前十大电力施工企业中的 3 家。

公司计划在未来 6 个月内部署 48 套系统。对于偏远工地，这类设备的价值更直接，因为当地通常更难招到足够工人。客户还提到，机器人参与搬运后，工人不必反复举起约 100 磅的面板，受伤风险有望下降。

下一步扩展到更多施工任务

Gritt 认为，近年的 AI 模型进展让施工自动化更容易迁移到不同工序。公司举例称，训练系统堆叠混凝土砌块曾花费数周，而复用同一套软件后，完成钢筋绑扎演示只用了 1 天。

接下来，Gritt 希望把能力扩展到固定光伏板、钻立柱和搭建支架等环节，长期还计划进入更多劳动密集型施工任务。公司还设想把传感器和 AI 系统用于工地管理，例如识别暴雨前未封闭沟槽，或提示现场库存缺失。