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Lila Scientific

已收购
US · 智能层 → 科学自动化/AI
成立
—
US
投资方
1
已披露
阶段
Pre-seed / Seed
速览 · TL;DR
  • ▸ US · Pre-seed / Seed
  • ▸ 投资方：未披露
  • ▸ 定位：智能层 · 科学自动化/AI（scientific-automation、AI-scientist、lab-robotics）
scientific-automation AI-scientist lab-robotics
最后更新
◇ 十问画像 · 投资人 / 创业者视角
目标场景 / ROI
主攻科学实验自动化/AI Scientist 场景，核心理念是“AI 提出理论→设计实验→机器人执行→收集数据→更新理论”的闭环；已知客户、付费部署、回本周期与收入线索均未披露。
产品形态 / 泛化
档案仅称其为“科学实验自动化平台（软件+机器人）”；具体是人形、轮式、机械臂、四足或其他形态未披露，泛化定位与单场景专用边界也未披露。
技术路径
仅披露方向为科学自动化的 AI 闭环；是否端到端、分层或混合，是否使用模仿学习/强化学习/世界模型，是否自研基座模型，均未披露。
数据策略
只知道闭环中包含“机器人执行→收集数据→更新理论”；数据来自仿真、遥操作、自主运行还是真实部署未披露，数据飞轮是否已形成也未披露。
硬件 / 成本
仅知产品形态含“软件+机器人”；关键自研部件、单机价格/成本、供应链依赖均未披露。
落地阶段
profile 前置阶段字段为 Pre-seed / Seed；但正文明确写“尚无官网、产品页或 Demo 公开”，已知客户、订单、收入与真实部署台数均未公开。
团队基因
已披露 CEO 为 Jeff von Maltzen，背景待核；其余团队规模与创始/核心团队的硬件控制、CV/自动驾驶或大模型基因均未披露。
估值水分
融资轮次、金额、投资方、估值均未披露；目前连真实业务验证都缺公开抓手，无法判断估值是否虚高，只能说估值讨论证据不足。

围绕投资人 / 创业者关注的核心问题整理，只用公开档案事实、未披露处明确标注。

◈ 一屏投资判断卡 · 投资人速览
商业化阶段
Pre-seed / Seed；依据是 profile 前置字段如此标注，但正文未披露公开产品、Demo 或商业化进度。
部署证据
未披露；档案明确写尚无已知客户、订单或收入信息，也无真实部署台数。
收入透明度
极低；收入未公开，且当前信息来源主要是 2026-05-09 Moonshots 播客提及。
融资压力
未披露；最近一次融资时间、金额、投资方均未公开，仅注明播客提及“有融资”但规模未公开。
技术护城河
现阶段只能看到“科学超级智能闭环”叙事；数据、模型、机电或成本壁垒均无公开证据支撑。
供应链风险
未披露；虽称为“软件+机器人”平台，但关键部件是否自研、供应链依赖与地缘暴露均未知。
估值合理性
无法判断；估值未披露，且真实业务验证、客户与收入信息均缺失。
下一里程碑
最该盯的是官网/产品页上线、公开 Demo、首批客户或融资细节披露；因为这些目前全部缺位。
⊟ 自报 vs 已验证 vs 仍未知
📣 公司宣称
  • ·“AI 提出理论→设计实验→机器人执行→收集数据→更新理论”的科学超级智能闭环
  • ·公司定位为科学实验自动化平台（软件+机器人）
✓ 已验证
  • ·2026-05-09 Moonshots EP253 播客中提及该公司
  • ·档案记录 CEO 为 Jeff von Maltzen、地点为 Cambridge, MA
？ 仍未知
  • ·官网与产品页是否存在
  • ·客户、订单、收入与部署台数
  • ·融资轮次、金额、投资方与估值
  • ·技术路线、数据来源、硬件构成与单机成本

RobotScope 投研评分

2.5 / 5 观点层 · 基于事实的判断 · 2026-05-25

概念方向够大，但公开事实太薄；在拿出产品、客户或融资明细前，更像一张科学自动化期权。

商业化 Pre-seed / Seed；但无官网、产品页、Demo、客户、订单或收入公开证据。
技术壁垒 仅有“AI 理论—实验—机器人执行—数据回流”闭环叙事，端到端/分层、自研模型等细节未披露，数据不足。
数据壁垒 闭环包含收集数据并更新理论，但数据来源、规模、真实部署与飞轮均未披露，数据不足。
硬件能力 档案仅称“软件+机器人”，关键自研部件、形态、成本和工程能力均未披露，数据不足。
融资健康 播客提及融资但轮次、金额、投资方、最近融资时间均未公开，数据不足。
供应链 关键部件自研、外采依赖和地缘风险均未披露，数据不足。
团队 仅披露 CEO Jeff von Maltzen 且背景待核，团队规模和多学科能力未披露。
估值合理性 估值未披露，且商业化证据缺位，无法判断贵贱，数据不足。
透明度 档案明确显示无官网、无产品页或 Demo、无公开融资记录，公开可核验信息极少。
风险可控 AI、机器人、科学自动化三栈交叉且公开验证不足，执行风险和信息风险偏高。
看多
若其“AI 提理论—实验设计—机器人执行—数据回流”闭环能真实跑通，可能占据 AI Scientist 与实验自动化交叉处的高价值入口。
看空
当前无官网、无产品页或 Demo、无客户与收入、无公开融资细节，几乎所有关键投资变量都不可核。
最关键未验证假设
最关键未验证假设是：这不是单纯叙事，而是已有可重复运行的机器人实验闭环和真实客户需求。
下次看点
盯官网/产品页、公开 Demo、首批客户部署、融资轮次金额与投资方披露。

评分为 RobotScope 基于公开事实的判断（观点层），非投资建议；事实层见下方「关键事实 · 证据分级」。

关键事实 · 证据分级

每条关键事实标注证据等级、是否第三方验证、来源与最后校验日 · 本页最近校验 2026-05-25

等级：A 官方/IPO 文件 · B 一线媒体 · C 官网/官方 PR · D 二手/盘点 · E 传闻/未确认
关键事实 值 等级 状态 来源 校验日
公司定位档案标注为中可信；未见官网、产品页或官方材料 科学实验自动化平台（软件+机器人），目标是 AI 提出理论、设计实验、机器人执行、收集数据并更新理论的闭环 D 公司自报 — 2026-05-25
CEO背景待核 Jeff von Maltzen D 公司自报 — 2026-05-25
地点 Cambridge, MA D 公司自报 — 2026-05-25
产品阶段 未披露；档案称尚无官网、产品页或 Demo 公开 — 未披露 — 2026-05-25
商业化/部署证据 未披露；尚无已知客户、订单或收入信息 — 未披露 — 2026-05-25
融资 未披露；2026-05-09 Moonshots EP253 提及融资，但轮次、金额、投资方未公开 — 未披露 — 2026-05-25
估值 未披露 — 未披露 — 2026-05-25
团队规模 未披露 — 未披露 — 2026-05-25
技术路线方向性叙事有记录，工程细节未披露 仅披露科学自动化 AI 闭环方向；端到端/分层/混合、自研基座模型、学习范式均未披露 D 公司自报 — 2026-05-25

反 YY：公司自报 / 未验证项已显式标注；"未披露"项如实留白，不臆造。

关键时刻

融资 / 估值 / 收购等里程碑事件

  1. 公司成立

    US

  2. 被 null 收购 null

    已退出独立融资轨道

null：公司成立 — US；null：被 null 收购 null — 已退出独立融资轨道

投资方阵营

未披露

变更记录

本档案的更新与关键事实变化 · 长期维护 · 最近更新 2026-05-25

  • 2026-05-25 上线证据分级 + 投研评分 + 标准化档案。
  • 2026-05-24 首次建档；信息来源仅 Moonshots EP253（2026-05-09）播客提及，需补充官网、Crunchbase、融资新闻等公开来源。
  • 2026-05-09 Moonshots EP253 提及 Lila Scientific；档案记录其为科学实验自动化平台，融资规模未公开。

发现数据有误或过期？指正 →

📄 完整档案 — 团队 · 产品 · 技术 · 动态记录等

一句话定位

  • 形态：科学实验自动化平台（软件+机器人）
  • 核心理念：AI 提出理论 → 设计实验 → 机器人执行 → 收集数据 → 更新理论（“科学超级智能”闭环）
  • CEO：Jeff von Maltzen
  • 位置：Cambridge, MA

来源：Moonshots EP253 (2026-05-09) — 🟡 中可信 — 播客提及，缺乏公开一手来源

团队

  • 首席执行官：Jeff von Maltzen（背景待核）
  • 团队规模：未披露
  • 来源：Moonshots EP253

产品

  • 未披露 — 尚无官网、产品页或 Demo 公开

技术路线

  • 未披露 — 仅知方向为”科学自动化的 AI 闭环”（AI hypothesis → experiment design → robot execution → data → updated theory）

商业验证

  • 未公开 — 尚无已知客户、订单或收入信息

融资历史

  • 未公开 — 融资轮次/金额/投资方均为公开，仅 Moonshots 播客中提及

风险

  • 信息极稀缺：无官网、无产品信息、无公开融资记录
  • 赛道不确定性：科学自动化（Science Automation/AI Scientist）赛道尚处极早期，代表公司有 Artificial Scientist、ScienceOS 等，但机器人执行层验证度低
  • 执行风险：AI+机器人+科学三领域交叉，团队需极强多学科能力

动态记录

  • 2026-05-24：首次建档。信息来源仅 Moonshots EP253（2026-05-09）播客提及。需要搜索补充官网、Crunchbase、融资新闻后再更新。
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数据来源 · Provenance

本档案汇总自官方公告、媒体报道、公开融资记录等；公开来源清单整理中。

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