Reference · Company dossier

Bear Robotics

餐饮服务机器人公司，提供送餐、迎宾和搬运机器人。

本体与执行服务机器人初创公司
  1. 一句话定位 美国加州 Redwood City 的餐厅服务机器人龙头，2025年1月起成为 LG 电子持股51%的控股子公司，正从送餐机器人扩展为“服务+清洁+工业 AMR+人形”的平台型公司[确认]。
  2. 公司与创始人 2017年5月由前 Google 软件工程师 John Ha创立。他经营过韩式餐厅，目睹传菜、收台的体力负担，遂以“帮员工跑腿”而非“替人”为产品逻辑[确认]。CEO 仍为 John Ha，LG 收购后留任[确认]。总部 Redwood City，在首尔、东京设办公室；员工约270人（2026年8月第三方估计）[推测]。
  3. 资本与融资 A轮3200万美元（2020年1月，SoftBank Robotics 领投，LINE Ventures、Lotte Accelerator 等跟投）[确认]；B轮8100万美元（2022年，IMM Investment 领投）[确认]；C轮6000万美元（2024年3月，LG 电子，取得21%股权及最多增持30%的认购权）[确认]。2025年1月22日 LG 董事会行权，追加约1.8亿美元，持股升至51%，估值约6亿美元，Bear 成为 LG 子公司，LG CLOi 商用机器人业务并入[确认]。累计融资约1.75亿美元[确认]。
  4. 业务与产品线 Servi（2020年量产，送餐与收台）[确认]；Servi Plus（2023年，载重88磅/约40公斤、可放16道菜或4个标准托盘，主动悬挂与防洒算法，面向宴会、赌场、养老等高流量场景）[确认]；Servi Q（2026年5月美国餐饮展发布，最小通行18英寸、18.5英寸广告屏，与 SoftBank Robotics 联合开发，主打窄过道小店）[确认]；Servi Clean 与 Servi Clean Max（2026年，清洁）；Carti 100 及 Carti Low-Profile（2026年 MODEX 展出，低矮型载重至1500公斤）[确认]；Tray-C（2026年，酒店客房布草与备品配送）[确认-单一来源]。软件为 Bear Universe 车队管理平台，随硬件合同提供[确认]。2026年6月宣布收购 Kinisi Robotics，将 KR1 轮式人形与操作 AI 纳入[确认-单一来源]。
  5. 技术栈与护城河

5.1 技术栈总览

Bear Robotics 的技术栈围绕室内服务机器人展开，可以分成五层：底盘与驱动、传感器与感知、运动控制、车队软件、交互界面。底盘采用轮式差速结构，Servi 系列面向餐厅与酒店，Carti 系列面向工业搬运，后者在 MODEX 2026 展出的低矮型号载重至 1,500 kg。[确认] 同一套软件要覆盖从送餐到搬运的负载差异，底盘与驱动必须模块化。

传感器组合以激光雷达加深度相机为主。Servi 官方描述为智能激光导航 [确认]，机身配有深度相机、超声与防跌落传感器、碰撞条 [推测]。计算单元在机身内完成定位、避障与任务执行，断网时仍能继续当前任务。[推测]

软件层是 Bear Universe，承担车队管理、任务编排、运行报表与远程诊断，随硬件合同提供。[确认] 交互层是机身屏幕与语音提示，Servi Q 把屏幕做到 18.5 英寸，兼作广告位，机身宽度压缩到可通过 18 英寸通道。[确认] 数据流大致是：门店下发桌号或楼层任务，机器人自主导航到桌边，服务员取放餐品，机器人返回取餐口或充电位，运行数据上传到车队平台。[推测]

5.2 感知、定位与环境理解

餐厅的感知难点在障碍物的高度分布。二维激光扫描的是一个水平面，椅子横撑、桌腿、儿童、地上的包与托盘都落在这个平面附近，扫描面之外可能藏着可碰撞物体。[推测] 深度相机补上低矮障碍与悬空物，防跌落传感器处理楼梯与月台边缘，碰撞条作为最后一道检测。

定位依赖预先建立的二维地图与扫描匹配。门店开业前做一次建图，之后机器人靠激光匹配与轮式里程计定位，遇到家具移位时用局部重定位修正。[推测] 这类方案成熟、算力需求低，代价是对地图变化的适应能力有限，大规模改造后需要重新建图。

失败模式与场地强相关。镜面墙与玻璃门会让激光测距出现虚假回波；临街落地窗的强光会干扰深度相机；深色地毯边缘与地面反光会造成防跌落传感器误报；高峰时段人流密集，局部避障会频繁触发，任务时间被拉长。[推测] 替代方案是磁条或二维码导航，定位确定、成本低，改造施工量大，门店通常不接受。

环境理解还包括语义层。机器人需要知道哪里是取餐口、哪里是餐桌、哪里是充电位、哪部电梯可达目标楼层，这些信息由部署时的地图标注提供。[推测] 标注质量直接决定上线速度，连锁客户因此要求把部署流程标准化。

5.3 规划、控制与操作

规划分全局与局部。全局路径在地图上生成，绕开固定障碍与禁行区；局部避障根据实时扫描调整速度与方向，常见做法是动态窗口或弹性带算法。[推测] 餐厅通道窄，规划器需要在“贴近桌边通过”与“保持安全距离”之间取值，参数按门店布局调整。

托盘稳定是控制层的核心指标。启停与转弯的加速度会在托盘上产生惯性力，汤汁洒出一次就会失去客户信任。Servi Plus 采用主动悬挂与防洒算法。[确认] 实现方式推测为惯性测量前馈加加速度限制：控制器在规划阶段约束加加速度，悬挂机构在毫秒级补偿车体倾斜。

操作侧以对接为主。机器人到桌边停靠、屏幕提示、服务员取餐，部分型号支持自动返回取餐口，并与电梯控制配合。[推测] 多机调度处理充电位、电梯与窄道会车的争用，调度策略按门店高峰时段配置。失败模式包括地毯接缝导致的方向偏移、坡道上的速度控制失稳、超载时制动距离变长。

5.4 模型、数据与训练

Bear 的数据资产来自在役机队。2026 年 7 月全球在役超过 16,000 台 [确认]，每台每天产生任务量、行驶里程、避障次数、故障代码与电池状态数据 [推测]。这些数据的第一用途是远程运维与调度优化，例如预测某家门店的电池衰减、识别高频碰撞点位。

感知模型的训练方式没有公开。激光定位与避障主要依靠几何算法，深度学习的使用集中在人体检测、地面材质识别与托盘物品检测。[推测] 若模型在云端训练后下发，需要处理不同门店的光照与布局差异，联邦式更新或分区域模型是常见选择。

2026 年 6 月收购 Kinisi Robotics，把 KR1 轮式人形与操作 AI 纳入体系 [确认]，这笔交易补的是机械臂操作能力，与送餐底盘的导航能力属于不同技术分支 [推测]。整合效果需要观察，操作模型的训练数据与餐厅任务数据能否共用，公开材料没有说明。[未获取]

5.5 硬件、供应链与制造

制造与供应链依托 LG。2025 年 1 月 LG 电子行权后持股 51%，Bear 成为控股子公司，LG 的 CLOi 商用机器人业务并入。[确认] 这层关系带来产能、采购与质量体系的支撑，也带来集团内部的资源分配问题。[推测]

成本结构是竞争中的弱项。中国厂商在激光雷达、电机与结构件上有更强的议价能力，同类送餐机器人的出厂价明显更低；Bear 的售价高于中国品牌，靠本地服务、认证与连锁客户关系维持。[推测] 传感器、电池与驱动模组均为外购，成本下降空间取决于采购规模。

机械设计的差异化在托盘与悬挂。防洒托盘的结构、主动悬挂的响应速度与整机重心布置构成了工程门槛，这类设计难以从规格表上复制，需要样机迭代与现场验证。[推测] 专利细节未获取 [未获取]。Servi Q 的 18 英寸通行宽度则是结构压缩的结果，电机、轮组与电池的布置都要重做。

5.6 软件平台、接口与生态

Bear Universe 是主要软件产品，功能覆盖车队视图、任务编排、运行报表、故障告警与远程升级。[确认] 对连锁客户，平台支持多门店统一管理：总部能看到各店的机器人利用率，区域经理能远程重启故障设备。[推测]

对外接口的公开信息很少。与 POS、酒店 PMS、电梯控制系统的对接通常按项目定制，接口形式可能是 REST 或本地协议。[未获取] 缺少标准 API 与开发者计划，意味着第三方难以在 Bear 的平台上开发应用，软件收入以随硬件捆绑的服务费为主。

LG 并表后，平台可能向集团统一的管理系统靠拢，CLOi 与 Bear 的设备在同一界面下管理。[推测] 这对客户是便利，对 Bear 的独立软件品牌是削弱，具体整合方案尚未公布。[未获取]

5.7 竞争壁垒的来源

  1. 规模经济：部分成立。LG 的采购与制造摊薄了固定成本 [确认]，销量仍不足以在传感器上取得价格优势 [推测]。16,000 台的在役规模支持服务网络，摊薄效应集中在售后与备件。
  2. 网络经济：不成立。客户之间没有数据或调度上的互相增益，单店的任务数据不提升其他门店的机器人效率。
  3. 反定位：不成立，且对 Bear 为负。擎朗、普渡以更低价格和更大出货量进入中低端 [推测]，Bear 的本地服务与认证成本无法压缩到同一水平，反定位由挑战者掌握。
  4. 转换成本：成立，强度中等。车队管理与服务合同形成黏性，硬件本身可以替换 [推测]。连锁客户统一采购后，替换需要逐店重新建图与培训。
  5. 品牌：成立。Chili's、Denny's、Marriott、Compass Group 的名单构成参考案例 [确认]，连锁客户的采购部门倾向选择已被同行验证的供应商。品牌作用体现为风险规避，客户买的是不出错。
  6. 独占资源：不成立。导航、调度与车队软件都有可替代的商用方案，Bear 没有排他性的专利或数据授权 [推测]。16,000 台的运行数据由公司持有，可用范围受客户合同约束 [未获取]。
  7. 流程能力：成立。建图、标注、培训与售后的标准动作在 16,000 台机队的交付中形成 [推测]，新客户从签约到上线的时间被压缩，后来者要逐店重新摸索。

5.8 壁垒的边界与反证

第一条可证伪条件来自价格与认证。如果到 2028 年底，擎朗、普渡或其他中国厂商以低四成以上的价格拿到北美所需的电气与卫生认证，并在主要城市建立本地服务团队，Bear 的流程能力就会被价格抵消，连锁客户中的成本敏感型品牌会率先转单。

第二条在集团关系。如果 LG 把 Bear 定位为代工与渠道部门，产品定义服从集团路线，Bear 的独立品牌与快速迭代能力会下降。[推测] John Ha 留任已确认 [确认]，管理权限的变化未获取 [未获取]。判定阈值是 2027 年底前新品发布间隔超过 18 个月，或 John Ha 离职。

第三条在需求侧。如果到 2028 年底，美国餐厅机器人的渗透率仍停留在低个位数，16,000 台的服务网络成本就难以摊薄，规模经济会转为负担。[推测] 另一个变量是 Kinisi 的人形与操作业务，若它吞掉研发资源而短期无收入，主业迭代会受影响。

反向证据也存在。若 Bear 把 16,000 台的运行数据做成可售的门店运营分析产品，客户按门店订阅，收入结构会从硬件转向软件，估值逻辑改变；LG 的全球渠道若把 Bear 带入欧洲与中东的连锁客户，规模经济会增强。这两条路径的验证指标是软件收入占比与北美以外收入占比，目前均未披露。[未获取]

6、市场与渠道 以美国、韩国、日本为主，并向欧洲、东南亚扩展[确认]。截至2026年7月全球在役超过16,000台[确认]。客户包括 Chili's（Brinker International）、Denny's、Marriott、Compass Group，以及韩国 Bangujeong（单品牌30余台）[确认]。场景覆盖连锁餐饮、酒店、赌场、养老社区与企业食堂[确认]。渠道为直销加区域分销，LG 并表后增加集团级 B2B 通路[推测]。

7、竞争格局 同赛道的擎朗、普渡以更低价格和更大出货量挤压中低端；美国市场还有 Richtech Robotics（ADAM）与 RobotLab 等集成商[推测]。Bear 的优势是北美本地服务与连锁客户先发、LG 制造与资本背书；劣势是硬件价格高于中国厂商，且产品线扩张后与 LG 内部机器人业务存在重叠[推测]。

8、风险与结论 收入与盈利未披露，无法验证单位经济性[未获取]；美国餐厅机器人渗透率仍低，单店 ROI 高度依赖当地人力成本[推测]；LG 控股51%后战略服从集团，独立股权价值与激励空间受限；同时推进清洁、工业 AMR、人形三条新线，资源分散[推测]。结论：北美服务机器人最有渠道价值的资产之一，但已从独立成长股变为 LG 机器人战略的执行平台，财务上行更多体现在母公司报表而非独立估值。

9、来源清单（访问日期均为2026-10-20）