在大多数工厂中，自动化是固定的：机器人和机器被编程用于一项特定的任务和产品。更改生产线意味着重新编程和物理重组工具，或更换设备，这可能需要数周或数月。总部位于旧金山的Industrial Next表示，它正在改变这一点。
这家初创公司今天在TechCrunch Disrupt 2026的Startup Battlefield舞台上进行了展示，它构建了由专有基础模型驱动的AI驱动、自包含的机器人工作站，这些模型连接了视觉、任务上下文和运动。该公司表示，这使得生产线可以在几分钟内而不是数周内重新调整工具，而无需传统编程。目标是让制造商能够自动化传统上需要人工劳动的复杂而精细的任务。
该公司在舞台上宣布，它正在与BMW Group Technology Office合作，评估Industrial Next的AI驱动机器人灵巧操作在制造业中的应用。
Industrial Next由Lukas Pankau和Allen Pan于2021年创立，两人此前都曾在特斯拉工作。Pankau曾在特斯拉担任首席电气架构师，之后前往Waymo。Pan领导了特斯拉的自主工厂工作，后来成为自动驾驶公司Neolix的首席架构师。
两人在特斯拉共事时萌生了Industrial Next的想法。Pankau第一次遇到Pan时，实际上是被他绊倒了，因为Pan在通宵工作后睡在工厂的走道上。虽然两人起初相处得并不好，但他们很快意识到，他们都对把事情做成有着执念，并且技能互补。
在多年目睹前沿汽车和自动驾驶技术被数十年前的工厂设备拖累之后，创始人意识到制造业需要被重建。
“我们在汽车上可以做所有这些花哨的事情。我可以运行机器学习算法来为我设计一辆车。但我却搞不懂如何给机器人编程，而这在特斯拉的工程师中非常普遍，”Pankau说。“存在这种巨大的鸿沟，对吧？有些人非常擅长他们正在做的事情——设计汽车和设计自动驾驶系统——然后他们在工厂里看着这些1980年代的设备，实际上就被难住了。于是我们开始重新思考，利用我们今天拥有的技术和我们今天所知道的一切，这应该是什么样子。”
即使在转向下一份工作后，两人仍不断思考他们对工业设备的挫败感。他们保持联系，经常回忆那些从未按他们希望的方式运行的机器，最终决定他们可以做得更好。
“我当时在Waymo，有点无聊到发疯，因为我怀念特斯拉的那种节奏，”Pankau说。他补充说，Pan在中国自动驾驶系统开发商Momenta也处于类似境地。Pan回忆起他们的结论：“我们就像，我们不会变得更年轻了，而且我们显然仍然对此充满热情。我们仍然一直在抱怨工业技术。就像，三年后了，我们应该创办这家公司。”
Pankau指出，传统工业机器人通常被编程来执行高度特定、可重复的任务。因此，即使工艺或产品发生微小变化，也可能导致机器人失败或引发代价高昂的停机，这迫使制造商为了可重复性而简化产品。
让机器人真正灵活则带来了不同的挑战。它们需要大量训练数据，而且与在互联网上训练的AI模型不同，机器人技术缺乏教机器执行复杂物理任务所需的海量数据集。
“我们可以让机器人做所有这些很酷的事情，比如跳舞，因为那有数据，但我们无法让它们组装高精度的东西，”Pankau解释说。“这就是我们在使用模拟环境来完成这些高精度和高灵巧任务方面取得很大进展的地方。我们机器人的秘诀在于，我们让它们对工艺过程有了总体理解，但我们使用一个极其高保真的模拟引擎来构建这种理解，它接近真实动力学，以至于我们可以让机器人几乎完全不用看到零件就能完成这类高精度任务。”
换句话说，机器人在一个高度精细、紧密模拟真实世界物理规律的虚拟世界中进行练习。Industrial Next 的机器人工作站可以重新配置、组合，并在不同产品线之间重新部署。新任务通过模拟和演示来教授，而非硬编码脚本。
Pankau 解释说，该初创公司的一些工作站已被用于制造全球最受欢迎的智能手机之一。它们处理的是制造商多年来尝试自动化却未能成功的任务，例如穿引精细的柔性排线，以及将微小的连接器盖卡入到位。（他无权披露该客户。）他还描述了一个“撕膜”工作站，其 AI 驱动的机器人能以等于或高于人类的速度、100% 的准确率剥离摄像头模组和按钮上的保护膜，即使被转移到从未见过的新手机型号和生产线上也是如此。
“我们创办这家公司，是因为我们希望拥有在特斯拉时的那种性能表现，当时我们因为无法用传统技术足够有效地编程而绕过机器人工作站，”Pankau 说。“现在我们想把这带到比制造手机更复杂的任务上。我们最终希望将其带到端到端制造整辆汽车，且全程无需任何人工接触。”
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原文来源：TechCrunch
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