商用割草机器人完成数千万融资，用L4级无人驾驶重构高尔夫草坪运维｜硬氪首发

商用割草机器人企业「莱锋机器人」近期完成了数千万元的天使轮融资，由禹达资本领投。这笔资金将主要用于海外市场的销售和服务团队建设，以及果岭机、长草机等高难度产品的研发工作。该公司成立于2022年，专注于高尔夫球场的草坪维护，推出了L4级商用割草机器人，覆盖球道修剪和长草区处理等精细养护环节。其首款产品Boulder F1已于2025年9月发布，并在中国、韩国、日本等市场销售，同时正在推进欧美市场的认证和渠道布局。值得注意的是，莱锋机器人是在FCC禁令前获得美国FCC认证的少数B端割草机器人公司之一。

近年来，消费级庭院机器人迅速普及，满足了家庭轻量化作业需求。然而，商用大面积草坪领域存在明显空白，高尔夫球场、市政绿地等场景仍缺乏完整的自动化作业方案。传统割草设备只能完成基础工作，在复杂地形和高频作业下高度依赖人工，导致人力成本高、效率低下。高尔夫球场作为商用割草的重要场景，据PW Consulting 2025年报告，其市场约占全球商用草坪设备的三分之一，且对草坪维护标准极为严格。一个标准18洞球场占地约64.8万平方米，其中球道区域近24万平方米，通常需每两天割草一次。这种大面积、高频次、重复性的户外作业特性，使高尔夫场景与机器人技术高度契合，但自动化改造一直面临隐性挑战。

莱锋机器人创始人兼CEO刘宇轩指出，草坪维护涉及多个区域，球道约占40%，长草占40%-50%，果岭占10%。不同区域的割草频率不同：球道每两天一次，长草每周一次，果岭需每天修剪，因此球道和果岭的运营成本较高。不同企业对剪草精度、设备自重和行进逻辑的要求差异巨大，通用割草机器人难以满足核心需求。传统模式下，球道割草依赖有人驾驶的大型设备，因球场白天营业，作业时间限制在清晨5点至9点，设备必须在三四个小时内完成全部工作，导致设备越做越大、越宽、越贵。

莱锋团队通过L4级端到端无人驾驶技术，将作业时间从“人的窗口”转变为“全天候窗口”。其首款产品Boulder F1割幅为1.55米，整机重约1吨，可在夜间自动离开充电桩，穿越球场道路进入球道，按排班作业七八小时后自动返回充电，无需人工干预，覆盖传统设备4至5小时的割草量。刘宇轩表示，这一逻辑类似于新能源车替代燃油车，实现电动化和智能化，同时降低成本。Boulder F1在北美定价约12-14万美元，而传统有人驾驶设备约14万美元。此外，一台机器人可替代一名割草工，每年节省近4万美元人力成本，5年总使用成本下降超过50%。

将L4级无人驾驶应用于高尔夫球场面临三重挑战。首先是全工况下的割草稳定性，受季节、降雨和夜间露水影响，工况差异显著。莱锋团队投入大量工程验证，确保全气候条件下的切割质量一致。其次是场景跨场能力，球场面积大、障碍物多，树木和隧道可能导致RTK信号和激光定位失效。Boulder F1采用RTK、视觉与激光雷达三融合方案，在信号不可用时仍能通过AI系统引导车辆完成全场覆盖。第三是高速作业下的避障能力，Boulder F1最高速度达2.8米/秒，针对沙坑边缘、树桩等小目标，莱锋对AI模型进行了场景化训练，确保高速作业中稳定识别障碍物。

在产品层面，莱锋的算法平台支持球道、长草等不同场景，只需更换刀组即可切换，无需改动整机。针对不同草种，如美国南部暖季型草适配重型滚刀、北部冷季型草适配轻型滚刀，莱锋提供了五寸、七寸等多款刀组，实现快速适配。在海外市场拓展上，莱锋采取分区域策略，目前将欧洲作为核心市场。刘宇轩指出，欧洲高尔夫产业成熟，球场运营方对自动化接受度高，且面临用工短缺和人力成本上涨压力，本地代理商有明确的降本增效需求。北美市场计划明年规模化布局，亚洲区域已完成多家球场的全周期试点，基本实现常态化运维。

尽管高尔夫割草机器人展现出降本价值，但赛道仍处于爆发前夕。欧美市场部分无人割草机已在长草区落地，技术、渠道和产品迭代仍需长期投入。对莱锋机器人而言，Boulder F1只是起点，能否完成果岭等核心机型研发并实现多区域商业化，将是关键考验。

以下为硬氪与莱锋机器人创始人兼CEO刘宇轩的访谈节选（略经编辑）：

硬氪：高尔夫球场由多个作业区域组成，莱锋的产品矩阵规划是怎样的？从单款产品到完整解决方案，公司的长期目标是什么？

刘宇轩： 高尔夫球场的草坪维护涉及球道、长草、果岭三类核心区域，不同区域的割草频率和精度要求差异显著。目前莱锋已发布并量产球道割草机器人Boulder F1，后续将推出长草区和果岭区的无人割草机器人，形成覆盖全场景的草坪无人化解决方案。我们的目标是成为全球少数能够提供高尔夫球场全场景无人化割草解决方案的公司。当前市场上的传统设备供应商通常提供燃油动力、有人驾驶的割草机产品组合，而莱锋提供从球道到果岭、从硬件到云端调度的完整方案。这也是欧美许多高尔夫专业设备代理商愿意与莱锋合作的原因，他们服务的客户正从传统燃油设备向自动化方案迁移。

硬氪：球场部署多台机器人组成机队时，平台如何实现统一管理？多机之间如何协同分配任务、处理设备异常？

刘宇轩： 多机协同的核心挑战不在单台机器能力，而在于让整个机队高效运转。我们从三个层面解决。第一是统一的空间数据底座。球场高精地图对所有机器人共享，每台机器在同一个坐标系下作业，位置、状态、任务进度实时同步到云平台。如果一台机器遇到障碍物，它会即时上报，系统自动同步给所有在线机器，其他机器直接绕开该区域。这本质上是动态更新的语义地图，机器人在作业中不断叠加新环境信息。第二是多机调度与路权管理。球场内有道路、球道、果岭连接通道，多台机器同时作业时会交汇。调度系统为每台机器分配区域和时间窗口，在路径规划层面做时间窗避让，避免死锁。即便两台机器在窄路上相遇，系统根据任务优先级和位置决定谁先通行。这套逻辑类似无人配送车队的调度。第三是作业补位机制。如果一台机器因故障中断作业，系统会评估剩余任务，从机队调度备用机或已完成任务的机器接管未完成区域。补位精确到作业网格，确保不会重复作业。这套云端运维系统使机队管理自动化，人只需在异常时做决策，大幅提升产能利用率和产出稳定性。

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