AI宠物机器人ropet 获千万美元 A 轮融资,七成订单来自海外市场

萌友智能 ropet 近日宣布完成超千万美元 A 轮融资,分两轮交割完成。2025 年 9 月,北京市人工智能产业投资基金领投、峰瑞资本跟投,完成首笔融资;两个月后,因销售增长远超预期,峰瑞资本再度领投,英诺天使基金与国泰海通跟投,完成第二轮交割。指数资本担任本轮独家财务顾问。
促成这次连续融资的,是一组在 AI 硬件行业里颇为罕见的运营数据:自 2025 年 9 月开始全球交付以来,ropet 累计出货近两万台,其中约七成来自海外市场;全球退货率低于 4%;核心用户日均开机时长超过 20 小时,深度互动时长超过 2 小时;90 天留存率维持在 80% 到 90% 之间。

一个有意回避"智能"的产品
ropet 成立于 2022 年,核心产品"肉派派"定价在 2000 到 3000 元之间,走的是桌面陪伴机器人这条细分路线。
这个赛道过去一年并不平静。大模型能力快速普及之后,做一个能对话的机器人门槛极低,大量产品蜂拥入市,随之而来的是同质化、价格战和普遍惨淡的留存率。与此同时,日本的 Lovot 早已证明了另一种可能性——售价近三万元、需要持续订阅,却凭借极致的可爱感卖出了超过一万五千台,用户黏性极高。
ropet 选择的路,介于两者之间。它没有跟随主流方向去强化对话、效率或 Agent 能力,而是把"宠物"作为产品的核心范式——生物性反馈、养成机制、情绪记录,让用户和产品之间建立的不是"工具关系",而是更接近养宠物的情感连接。
这个判断背后,有一次关键的主动放弃。早期 ropet 曾计划加入类似 ChatGPT 的对话功能,小批量测试之后果断砍掉。联合创始人兼 CEO 何嘉斌的解释是:一旦用户发现产品可以对话,期待就会立刻漂移,从"灵动的小宠物"变成"语音助手",开始拿它和智能音箱比——产品赖以成立的那种生物感和脆弱感,会被这个期待瞬间击穿。
砍掉对话功能之后,团队把精力集中在两件事上:一是让产品对外界刺激做出有个性的反馈——内置了乐天派、爱哭鬼、偏暴躁型等不同底层性格,差异体现在声音幅度、舵机转速、响应速度这些细节上;二是让这种性格不能被用户直接修改,只能通过长期互动慢慢影响。何嘉斌说,"如果用户可以直接改参数,它就更像一个可编辑的机器,而不是一个宠物。"

留存数据背后
80% 到 90% 的 90 天留存,在消费电子品类里不算低,在 AI 陪伴硬件里更像是个异类。
支撑这个数字的,部分来自产品定位本身的精准。ropet 瞄准的用户,并非在寻找一个功能助手,而是需要一种"低负担陪伴"——不用持续对话,不用下达指令,只是安静地待在桌边,在用户状态不好或者只想有个存在感的时候,默默在场。
创意工作者占了用户的一半以上,他们要的不是效率工具;日本市场的独居老人和中年家庭主妇成为意外的核心群体——许多公寓禁止养宠物,ropet 成了现实约束下的替代选项。
团队也踩过坑。圣诞季曾推出打卡活动,要求用户连续 30 天每天开机 12 小时以换取积分,结果引发大量用户反感。有人留言说:它本来应该是一个需要温柔照顾的弱小生命,结果变成了每天布置任务的东西。这次失败让团队意识到,陪伴产品的活跃不能靠硬拽,用户得是自然而然地想继续相处。
ropet数据资产与下一步
两万台设备持续运行,积累下来的不只是销售数字。
ropet 目前已在全球 50 多个国家积累了上万份陪伴日志,覆盖面部情绪、手势、触摸方式、语音语义、环境噪音、陀螺仪信号等十几个维度。高活跃用户每天产生超过 20 小时的数据,这些数据具备连续性和关系属性,和普通的对话数据性质完全不同。
公司计划以此为基础训练一个端侧实时决策的小模型——不再依赖产品经理手动编写"识别到笑就笑一下"这类规则,而是让模型去覆盖真实世界里更复杂、更细微的交互变化。何嘉斌的说法是,"我们希望它不只是会叫妈妈,而是知道什么时候叫、怎么叫、叫完之后会不会让你更想靠近它。"
商业化这端,ropet 也在往"宠物生意"的方向延伸。目前已有 30% 的用户产生二次复购,首次购买时搭配配件的比例高达八九成;积分体系和虚拟道具商城也在推进中。逻辑和 Lovot 类似——后者一件衣服能卖到 1200 元人民币,高价值用户持续买单,靠的是情感连接,不是功能需求。
市场环境上,低价粗制品仍是个麻烦。去年大量百元级产品涌入,商品详情页同样写着"长期记忆""情绪模型",把用户的预期搞得很乱。面对"你凭什么卖两千"的质疑,ropet 的答案不是靠营销说清楚,而是把产品打磨到让任何人一眼就能看出区别——何嘉斌把这个目标称为"苹果时刻"。
何嘉斌相信,如果真的有公司把生物性和陪伴体验持续打磨下去,让用户慢慢接受这类产品作为一种新的陪伴对象,这个市场最终不会是小众市场,"它会像今天的宠物市场一样,变成一个全球化、不分地域的底层需求。"


































