十年前，为了训练人工智能驱动的机器人从书架上拿起一本书，研究人员必须指示机器人大约执行 500 次任务，才能让机器人学会模仿这个动作，Collaborative Robotics 的创始人兼首席执行官 Brad Porter 回忆道，该公司正在开发用于医院和仓库的机器人。如今，这些机器人只需 20 次尝试就能成功抓住一本书——“这对实习生来说要容易得多，”他说。
Transformer——支撑像 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 这样的聊天机器人的基础 AI 技术——正在帮助机器人更快地学习。虽然大多数 AI 应用程序专注于生成文本和图像，但机器人初创公司正在押注 AI 也将帮助机器人采取行动，从卸货到装袋杂货。
要点
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新创业公司使用生成性人工智能技术，如变换器和扩散 -
Skild AI，Pi 正在开发基础模型 -
Agility Robotics，Figure，1X 正在制造类人机器人
其他借用生成性人工智能的工具，包括扩散技术（用于生成图像），正在帮助机器人克服诸如撞墙或决定下一个移动哪个箱子等问题，Pickle Robot 的联合创始人兼首席执行官 AJ Meyer 表示，该公司的巨型绿色机器人手臂在从加利福尼亚到南卡罗来纳州的仓库中卸货。
初创公司也从其他技术领域的进步中受益，包括电动汽车电池的改进、为智能手机开发的小型相机以及专用电机。
根据机器人报告，受到这些突破的鼓舞，投资者在今年前九个月向机器人公司投入了 163 亿美元，而 2023 年全年仅为 85 亿美元。
对人工智能的兴奋促使投资者忽视该行业长期以来的失败和失望历史。依据 PitchBook，这些包括威洛车库，一个研究实验室，它孕育了至少三家在 2014 年被谷歌收购后关闭的初创公司，以及自动化披萨制造商 Zume，在 2023 年关闭，此前从软银和其他投资者那里筹集了 4.45 亿美元。
波士顿动力公司在 2016 年以其人形机器人开门和在雪地上行走的演示震撼了科技行业，但在经过 28 年的研究和多次更换所有者后，直到 2020 年才首次将其商业产品——一款机器人狗——广泛推出。
一些新的机器人初创公司，如 Skild AI 和 Physical Intelligence，旨在开发基础模型，使机器人能够执行许多物理任务，从折叠衣物到制作咖啡。这些公司在如何收集大量数据以训练其模型方面存在分歧：Skild 认为计算机模拟是最有前途的路径，而 Pi 则更喜欢从在现实世界中操作其机器人的人类那里学习。
其他公司，如 Agility Robotics、Figure AI 和 1X Technologies，正在制造能够双腿行走的人形机器人，旨在处理各种工作，包括家务和照顾老年人。还有一些公司专注于更狭窄的任务，通常是在仓库中，例如将箱子搬到托盘上。这些公司包括 Pickle、Collaborative Robotics 和 Mytra。
“我非常赞同——大规模引入机器人技术的最快方式并不一定是追求极限，而是开发下一种最佳形态，”Mytra 的联合创始人克里斯·瓦尔蒂说，他曾领导特斯拉的人形机器人部门。
这些初创公司正在与资金雄厚的大型科技公司竞争。特斯拉在今年早些时候的一个活动中展示了其类人机器人 Optimus，谷歌 DeepMind 的机器人团队最近与类人机器人公司 Apptronik 合作，而 OpenAI 也在考虑开发类人机器人。
以下是九家机器人初创公司的产品和进展的新细节，按它们如何应对机器人挑战进行分组。
机器人人工智能
Physical Intelligence (Pi)
成立：2024
创始人：Adnan Esmail, Chelsea Finn, Lachy Groom, Karol Hausman, Brian Ichter, Sergey Levine 和 Quan Vuong
融资：4.7 亿美元，最近的估值为 24 亿美元，投资者包括杰夫·贝索斯、Thrive Capital 和 Lux Capital
由前谷歌员工和斯坦福大学及加州大学伯克利分校的教授创立的 Physical Intelligence 正在开发一个基础模型，以指导任何机器人执行各种任务。这家位于旧金山的初创公司设想客户可以根据特定需求调整其模型，类似于公司如何使用 OpenAI 的 GPT 模型开发定制的聊天机器人和其他应用程序。例如，一个食品加工厂可以使用 Pi 的模型来监控其机械设备，或者一个仓库机器人公司可以使用其模型来用机器人手臂卸货。
Pi，得名于数学常数，首先需要在大量人类行为的集合上训练其模型，例如将衣物从烘干机中取出、将鸡蛋放入纸箱或洗碗。Pi 的创始人相信，训练模型在很大程度上需要人类在现实世界中操控机器人，而不是让机器人在模拟的虚拟世界中学习。
模拟生成速度更快（并且在机器人受损时不需要更换零件）。但风险投资家 Lachy Groom 表示，目前还没有足够的证据表明在模拟中训练的机器人能够在现实世界中取得成功，他是 Pi 的联合创始人和投资者。
Pi 在十月份引起了轰动，因为它展示了使用机械手臂执行一系列困难任务的能力，包括折叠衣物和制作咖啡。它尚未发布其模型，但 Groom 并不畏惧寻找客户。“如果你能解决物理智能问题，你就可以建立一个有史以来最大的公司之一，”他说。
Skild AI
成立：2023
创始人：Deepak Pathak, Abhinav Gupta
融资：3.145 亿美元，最近在由 Lightspeed Venture Partners、Coatue Management、软银集团和杰夫·贝索斯的贝索斯探险公司主导的一轮融资中，估值为 15 亿美元。
Skild 是由两位曾在 Facebook 从事人工智能研究的卡内基梅隆大学教授创办的，正在构建一个基础模型，以指导机器人执行多种任务。
与 Pi 不同，Skild 依赖计算机模拟和人类视频来训练其模型。然后，人类通过任务（例如洗碗）来指导机器人，以便为这些任务定制模型。首席执行官兼联合创始人 Deepak Pathak 表示，该模型在使用过程中会适应，这有助于机器人弥合模拟训练环境与现实世界之间的差距。
Skild 表示，它与多个行业的公司建立了合作关系，帮助其收集多样化的数据以改善其模型。大多数合作关系专注于操控运动中的物体，例如，在仓库中移动时从箱子中取出物品所需的技能；该公司还在试点机器人安保应用。Pathak 说：“你不必一次性解决所有任务。即使你解决了几个任务，这也足以为客户带来回报并推动业务增长。”
人形机器人
图片来源：Agility Robotics
Agility Robotics
成立：2015
创始人：Jonathan Hurst, Damion Shelton, Mikhail Jones
融资：超过 3.28 亿美元，最近的估值约为 10 亿美元，由 DCVC 主导
Jonathan Hurst是俄勒冈州立大学的一名教授，研究机器人腿的运动，Damion Shelton 曾共同创办了一家 3D 扫描公司，当两人与赫斯特的学生 Mikhail Jones 合作创办了 Agility Robotics。前微软和 Magic Leap 高管Peggy Johnson今年加入担任首席执行官。
Agility Robotics旨在自动化各种工作，但它首先从物流和制造中仍然需要人类的任务开始，例如将箱子从托盘移动到输送带。
它的 Digit 仓库机器人是一款 5 英尺 9 英寸的金属机器人，去年 10 月开始测试，走路和移动方式像人类，只是它的腿像火烈鸟一样向后弯曲。Agility 已经对 Digit 进行了某些特定技能的训练，例如捡起或堆叠箱子。
Agility 正在测试大型语言模型，以取代对其机器人进行人类指令，但尚未在生产中使用LLMs。该公司已经测试了来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的模型，以及开源模型。Agility 还在解决一些硬件挑战，包括开发电池技术。
这家位于俄勒冈州科瓦利斯的公司已经向客户租赁或出售了数十台机器人，包括物流公司 GXO 和德国制造商舍弗勒，并预计明年将在客户地点运营数百台机器人。发言人表示，目前，这些机器人无法与人类在同一空间内同时工作，但首席技术官表示，公司计划增加这一功能。Agility 还开发了一种软件平台，用于控制 Digits 并将其与客户的系统连接。
图片来源：Figure AI
Figure AI
成立：2022
创始人：Brett Adcock
融资：8.45 亿美元，根据 PitchBook 的最新数据，估值为 26 亿美元，投资方包括微软、OpenAI 创业基金、英伟达和贝索斯探险公司。
Brett Adcock创立了招聘平台 Vettery（现为 LHH 招聘解决方案的一部分）和飞机制造商 Archer Aviation，随后创办了 Figure，该公司正在开发一款高 5 英尺 6 英寸、重近 155 磅的深灰色人形机器人。Figure 首先旨在自动化制造、仓库和零售的工作。最终计划自动化体力劳动、家务、老年护理甚至太空探索。
该公司在八月宣布了其第二代机器人 Figure 02。Figure 02 配备了六个摄像头，Nvidia 芯片以运行 AI 模型和一个语言模型。该公司已在南卡罗来纳州的宝马设施测试了 Figure 02 组装汽车零件的能力assemble car parts。
OpenAI、微软和英伟达已投资于这家初创公司。OpenAI 的模型使 Figure 的机器人能够理解它们面前的场景，这是 Figure 在三月份的视频中展示的能力。“我可以吃点东西吗？”阿德科克在厨房台面上问机器人。“当然可以，”它说，捡起一个苹果放在阿德科克的手中。
图片来源：1X Technologies
1X Technologies
成立：2014
创始人：Bernt Øivind Børnich
融资：1.25 亿美元，最近在 2024 年初以约 3.75 亿美元的估值进行，参与方包括 EQT Ventures 和 Samsung Next；OpenAI 在 2023 年主导了 1X 的 A2 轮融资
挪威的 1X Technologies 成立时名为 Halodi Robotics，但去年更改了名称。2020 年，Halodi 与安全公司 Everon 合作，在商业建筑中安装了超过 150 个类人机器人作为夜间保安。OpenAI 去年主导了该公司的 A2 轮融资，1X 使用 OpenAI 的 GPT-4o 进行语音功能。
该公司制造两种类人机器人。Eve 针对工业环境进行了优化。它在两个轮子上滚动，可以搬运 33 磅的重物。该公司还在挪威的一家医院测试了 Eve，它帮助移动设备等任务。
1X 于八月推出了家用双足人形机器人 Neo 的测试版。在演示视频中，Neo 主动将背包递给一位系鞋带的年轻女性，并愉快地挥手告别。上个月，该公司发布了一段Neo 烹饪牛排的视频，展示了与名厨 Nick DiGiovanni 的对决，但那台机器人是由人远程操控的，并且需要帮助才能打开炉子。
仓库机器人
图片来源：Pickle Robot
Pickle Robot
成立：2018
创始人: AJ Meyer, Ariana Eisenstein, Dan Paluska
融资：来自包括 Hyperplane、Ranpak、JS Capital Management 和 Toyota Ventures 在内的投资者的 9700 万美元
在创立 Pickle 之前，首席执行官 AJ Meyer 创立了科技联合办公公司 Industry Lab 和科技研究公司 LeafLabs。Meyer 与首席技术官 Ariana Eisenstein（她也曾在 LeafLabs 工作）以及机器人专家 Dan Paluska 合作成立了 Pickle，该公司销售用于卸货的机器人手臂。在从加利福尼亚到南卡罗来纳州的各个地点，Pickle 的机器人进入储存集装箱，将箱子放在传送带上，传送带将箱子送入仓库。
该公司使用模拟数据以及现实世界的实践来训练特定技能，例如选择机器人应该下一个拿哪个箱子。Pickle 还建立了计算机视觉能力，以帮助机器人避免撞击物体或人。Pickle 计划通过在倒卸视频上训练其模型，扩展到装载卡车——这被认为比卸货更具挑战性。机器人配备了 Nvidia GPU，以帮助它们快速做出决策，但该公司计划在未来使用云服务来运行 AI 模型，梅耶说。
Pickle 从供应商那里购买和组装零件，如机器人手臂、摄像头和传送带。Meyer 说，主要的硬件挑战是减轻机器人的重量。
这家位于马萨诸塞州剑桥的公司以每年 72,000 美元的价格将其机器人作为服务出租，这受到小型客户的青睐，或者以每个 300,000 美元的价格出售，加上每年 6,000 美元的软件费用和协商的服务费。客户包括 UPS、运输公司裕森物流和电动工具制造商 Ryobi。该公司已接到订单，将在未来一年交付 30 台机器人。
图片来源：Deterity
Dexterity
成立：2017
创始人：Samir Menon, Robert Sun, Kevin Chavez, Ben Varkey Benjamin, Talbot Morris-Downing, Cuthbert Sun, Adam Kell
融资：2.96 亿美元，最近以 16.5 亿美元的估值获得战略投资者的支持
斯坦福大学的研究人员创立了 Dexterity，他们开发了一种可以处理多项工作的机器人，包括分拣包裹、在托盘上移动箱子以及装卸卡车。随着时间的推移，该公司希望开发一种可以在多种环境中工作的机器人，而不是为每个客户量身定制其机器人。创始工程师 Robert Sun 表示，他的梦想是制造一种硬件产品，以支持一系列机器人应用，包括其他开发者的一些应用。
Dexterity 首先通过训练其机器人掌握简单技能，例如在狭小空间中操纵一个箱子，然后通过策划和增强数据来提高这些技能。例如，传感器跟踪机器人捡起箱子的动作；然后公司利用人工智能生成不同大小箱子的该动作的模拟版本。Sun 表示，Dexterity 大部分的计算能力用于生成模拟数据，公司在需要时收集物理示例。
客户购买或租赁硬件，并支付涵盖维护和支持的软件费用。一些客户按每 8 小时工作班次支付费用，而其他客户则按每次机器人拣货支付费用，如果客户不频繁使用机器人，这种方式更便宜。Dexterity 自 2020 年以来就有客户；现在包括 UPS、FedEx、GXO、日本快递公司佐川急便和 Vans 及 JanSport 的拥有者 VF Corp.。
Dexterity 的资金包括来自战略合作伙伴的 9500 万美元，其中包括一些供应商。
Collaborative Robotics（Cobot）
成立：2022
创始人：Brad Porter, Jane Mooney, Steph Tryphonas
融资：1.4 亿美元，估值约为 5 亿美元，时间是在四月，当时 General Catalyst 主导了其 B 轮融资
Brad Porter，曾任亚马逊机器人部门副总裁和数据标注初创公司 Scale AI 的首席技术官，于 2022 年创立了协作机器人公司，旨在制造能够安全与人类并肩工作的机器人。他与曾在亚马逊从事机器人工作的 Jane Mooney 和曾在微软工作并创办了两家医疗初创公司的 Steph Tryphonas 合作。该公司有时被称为 Cobot，是《信息》评选的2024 年 50 家最具前景的初创公司之一。
上个月，公司推出了 Proxie，这是一款轮式机器人，外形类似于皮克斯的“瓦力”机器人。Proxie 旨在帮助人类在仓库和医院等环境中工作。早期客户包括航运巨头马士基、医疗物流公司欧文斯与迈诺、梅奥诊所、莫德纳和坦帕综合医院。
为了在环境中导航并采取简单的行动，例如抓住手推车的把手，Proxie 使用了计算机视觉和规划的旧技术。但 Porter 表示，Cobot 还在研究如何开发基础模型，这可能解锁诸如补货等技能。为了收集基础模型的人类数据，Porter 表示 Cobot 可以雇佣承包商，类似于 Scale AI 雇佣承包商为训练 AI 模型标记数据的方式。
Cobot 以年度或月度费用出售机器人作为服务。它还经营咨询业务，帮助企业准备采用机器人。“机器人技术中最大的瓶颈之一是没有人真正谈论的，那就是大多数组织还没有准备好采用机器人，”波特说。
图片来源：cobot
Mytra
成立：2022
创始人：Chris Walti 和 Ahmad Baitalmal
融资：7800 万美元，最近的估值约为 2 亿美元，由 Greenoaks Capital Partners 主导
联合创始人兼首席执行官 Chris Walti 曾负责特斯拉的人形机器人工作。在那里，他与 Ahmad Baitalmal 合作，后者负责工厂软件，后来加入了 Rivian。
Mytra（希腊语中的“矩阵”），是我们另一个有前途的初创公司选择，制造机器人平台，这些平坦的金属方块可以在 Mytra 的存储结构中移动托盘和箱子。它的软件允许客户调整设置，例如是否更密集地存储箱子或更快速地移动材料。
虽然 Mytra 使用了一些生成性人工智能来帮助创建模拟数据，但该公司主要依赖强化学习，这是一种擅长玩复杂游戏（如国际象棋）的人工智能，用于教其系统如何在金属存储结构中移动箱子。
事实上，Mytra 的工程师表示，他们的技术与生成式人工智能的关系不如与电动机、3D 打印和用于控制机器人部件的开源软件的进展密切。Mytra 的一位工程师表示，最近在切割薄金属方面的改进使得制造 Mytra 一款机器人底盘的成本从 50,000 美元降至不到 10,000 美元。
该公司的机器人在加利福尼亚州特雷西的 Albertsons 仓库全天候工作，每天 24 小时，一台机器人在存储结构中移动箱子，而另一台的电池正在充电，还有两台处于待命状态。该公司表示它还有两个未公开的客户。
（文：Z Potentials）