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图片来源:视觉中国
采访人员 | 于浩“全世界每年汽车销量大概是8500万辆 , 手机每年大约14亿部 , 而全球机器人的销量一年不超过100万台 。 ”
在思灵机器人创始人陈兆芃眼中 , 机器人行业仍是个非常小众的行业 。 而小众的原因在他看来也很简单——不够智能 。 “到今天为止 , 很多机器人公司在做的都是所谓的机电一体化系统 , 他们只是在做‘机器’ , 而没有做‘人’ 。 这是思灵与其他机器人公司不一样的地方 。 ”
在背后支撑这一观点的 , 是思灵机器人的科学家基因——公司核心研发团队成员均来自德国宇航中心:创始人陈兆芃博士曾担任德国宇航中心机器人和机电一体化研究所(DLR/RMC)实验室副主任 , 是至今华人在德国宇航中心担任的最高职位;其联合创始人Peter Meusel同样是德国宇航中心资深科学家 , 拥有三十多年力矩传感器及机器人设计经验 , 是世界上第一款航天及民用力/力矩传感器的发明者 。
2018年 , 国内智能机器人供应链趋于成熟 , 机器人产品也完成了初步的市场培育 。 在这一时间点 , 以德国宇航中心先进的机器人技术为基础 , 陈兆芃博士创立了思灵机器人(AGILE ROBOTS) 。
据公开资料显示 , 截至目前 , 思灵机器人已完成五轮融资 , 研发并推出了机器人操作系统「AgileCore.OS」、智能力控通用机器人手臂「DIANA」、五指智能灵巧手「Sony Hand」、柔性智能机器人平台「Agile FIP」等产品 。

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2021年1月 , 思灵机器人(AGILE ROBOTS)宣布完成B轮融资 , 新资方包含全球前三大的手机及3C类产品制造商、富士康前高管管理的满得投资、招银国际招银电信基金、交银国际、新希望集团 , 原有股东高瓴创投、红杉资本中国基金、线性资本及其他大型基金等机构(投资人按照字母顺序排序)也在该轮融资中继续跟投 。 思灵机器人曾对外宣布 , 该轮融资所得资金将用于产品研发及规模化量产 。
陈兆芃告诉界面新闻 , 相较于传统机器人 , 思灵机器人的产品优势在于更 “智能” 。 他将智能定义为“对复杂系统的自适应能力以及自主学习能力” 。 “目前大多数机器人都是在结构化的环境里作业 , 每一个步骤都被提前设计好了 。 在这种环境机器人要解决的无非就是精度问题 。 ”
但即便是如汽车、3C等自动化程度较高的领域 , 仍存在着一些工序处于非结构化环境里 。 在一些新的应用场景 , 如医疗场景中 , 机器人的使用环境就更为复杂 。 在这一前提下 , 机器人能否适应环境中的突发状况并及时做出反应就显得尤为重要 。
思灵机器人将这种“自适应能力”拆解为感知层、传感器反馈层、驱动层、运动规划层等多个层级 。 首先需要为机器人搭配位置、力、视觉、触觉等多方面的感知 , 形成综合性的感知回馈之后 , 机器人要能够根据反馈做出运动规划 。 同时 , 要确保在线运动规划的所有指令能够被机器人本体的实时控制系统所执行 , 由各个驱动器实现 。
具体到思灵机器人的产品层面 , 五指灵巧手「Sony Hand」与人手的构造相同 , 有四个关节三个自由度 , 每个关节内都配置有传感器 , 可实现灵活、精细的抓取操作;力控通用机器人手臂「DIANA」力感知灵敏度可达0.5N、定位精度为±0.02mm;
机器人操作系统「AgileCore.OS」可实现机器人之间的通讯 , 管理其工作流程 , 提升“更换产线”等场景下机器人的适应能力 。 Agile FIP柔性智能机器人平台则搭载AgileCore.OS机器人大脑以及相应硬件产品 , 可支持为非结构性环境提供一体化解决方案 。
“我们最终的产品概念是robotic worker , FIP其实是机器工人的雏形 。 首先它能够快速适应新的任务 , 其次通过人不断地提供新的标注 , FIP可以实现自主学习 。 ”提及FIP平台 , 陈兆芃强调说 , “如果机器人足够智能的话 , 其实应用场景是没有限制的 。 在工业场景中就是机器工人 , 在医疗场景中就是机器医生 。 ”
目前 , 思灵机器人产品主要应用于工业与医疗领域 , 商业模式以软硬件产品的打包出售为主 。
受到机器人行业内供应链成熟、新技术出现等大环境因素的影响 , 近年来对机器人的市场需求呈上升态势 。 而在疫情的催化作用下 , 陈兆芃认为刚刚过去的2020年足以称得上是市场需求“爆发的原点” 。 疫情期间人员流动被限制 , 使得工业、医疗多个场景都在重新考虑“机器换人”这一选项 。
而据陈兆芃透露 , 除工业场景的“机器工人”与医疗场景的“机器医生”两种产品形态之外 , 未来思灵机器人还会考虑进入服务场景 , 探索“robotic worker”的更多可能 。
【陈兆芃|打造“机器人大脑”之后,这家公司希望让机器人更智能】相较于工业与医疗 , To C方向的服务场景无疑是一片更为广阔的市场 。 但同时 , 对机器人而言 , To C的服务场景也是一个更为复杂更多变数的应用环境 , 它对机器人智能化的要求更高 。 市场规模、技术的可达性……在实现“机器人进入千家万户”这一梦想的过程中 , 思灵机器人需要综合考量的因素还有很多 。
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