Industrial Next 希望工厂机器人几分钟内切换任务而非数周
Industrial Next wants factory robots to switch tasks in minutes, not weeks
Industrial Next 希望工厂机器人在几分钟内切换任务，而不是花费数周或数月重新编程和更换设备。这家旧金山初创公司今天在 TechCrunch Disrupt 2026 的 Startup Battlefield 上展示由专有基础模型驱动、自成一体的机器人工作站，模型连接视觉、任务上下文和运动。
在大多数工厂里，自动化是固定的：机器人和机器被编程用于一项特定任务和产品。更换产线意味着重新编程和物理改装，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，它正在改变这一现状。
这家初创公司今天在 TechCrunch Disrupt 2026 的 Startup Battlefield 舞台上进行了展示，它打造由专有基础模型驱动的人工智能独立式机器人工作站，这些模型将视觉、任务情境与运动连接起来。该公司表示，这使产线能够在数分钟而非数周内完成改装，且无需传统编程。目标是让制造商将传统上需要人工的复杂精细任务自动化。
该公司在台上宣布，正与 BMW Group Technology Office 合作，评估 Industrial Next 用于制造的人工智能灵巧操作技术。
Industrial Next 由 Lukas Pankau 和 Allen Pan 于 2021 年创立，两人都曾在 Tesla 工作。Pankau 曾担任 Tesla 的首席电气架构师，之后前往 Waymo。Pan 领导了 Tesla 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 Tesla 共事时想出了创办 Industrial Next 的主意。Pankau 与 Pan 的第一次相遇， literally 就是绊到了他——Pan 通宵后正睡在工厂的检修走道上。尽管两人起初并不合拍，但他们很快意识到，彼此都执着于把事情做成，而且技能互补。
多年来，眼看着尖端的汽车与自动驾驶技术被沿用数十年的工厂设备所拖累，两位创始人意识到制造业需要被重新构建。
“我们在汽车上能做各种很炫的事情。我可以运行机器学习算法来为我设计汽车。但我搞不清楚如何给机器人编程，这对 Tesla 的工程师来说相当普遍，”Pankau 说。“这里存在巨大的鸿沟，对吧？一边是真正擅长自己工作的人——设计汽车、设计自动驾驶系统——而到了工厂，面对这些 1980 年代的设备，他们实际上却束手无策。于是我们开始重新思考，利用我们今天拥有的技术以及我们今天所知的一切，这一切应该是什么样子。”
即便转到下一份工作后，两人仍不断回想对工业设备的挫败感。他们保持联系，常常回忆那些从未按他们期望的方式运转的机器，最终认定自己可以做得更好。
“当时我在 Waymo，因为怀念 Tesla 的那种节奏，简直无聊得要命，”Pankau 说。他补充道，Pan 在中国自动驾驶系统开发商 Momenta 也处于类似境况。Pan 回忆起他们的结论：“我们想，我们不会越来越年轻，而且我们显然仍然对此充满热情。我们还在不停抱怨工业技术。都三年过去了，我们应该创办这家公司了。”
Pankau 指出，传统工业机器人通常被编程执行高度特定、可重复的任务。因此，工艺或产品上哪怕很小的变化，都可能导致机器人失灵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。
让机器人真正灵活起来则是另一项挑战。它们需要海量训练数据，而且与在互联网上训练的 AI 模型不同，机器人领域缺乏用来教会机器执行复杂物理任务所需的庞大数据集。
“我们可以让机器人做各种很酷的事，比如跳舞，因为有这方面的数据，但我们无法让它们组装高精度的东西，”Pankau 解释道。“正是在这里，我们在利用模拟环境完成这些高精度和高灵巧度任务方面取得了很大进展。我们这些机器人的秘诀在于，我们让它们对整个流程有了总体理解，而这种理解是通过一套极其高保真、接近真实动力学的仿真引擎建立的，以至于我们可以让机器人几乎在完全看不到零件的情况下完成这类高精度任务。”
换句话说，这些机器人在一个高度精细、紧密模拟现实世界物理规律的虚拟世界中练习。Industrial Next 的机器人工作站可以重新配置、组合，并在不同产品线上重新部署。新任务通过仿真和演示来教授，而不是靠硬编码脚本。
Pankau 解释说，这家初创公司的一些工作站已经用于制造全球最受欢迎的智能手机之一。它们负责制造商多年来尝试自动化却未能成功的任务，例如穿入纤细的柔性排线，以及把微小的连接器盖卡扣到位。（他不便透露客户是谁。）他还介绍了一个“撕膜”工位，其 AI 驱动的机器人能以不低于人类的速度、100% 的准确率撕掉摄像头模组和按键上的保护膜，即使被转移到它们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，是因为这正是我们希望在 Tesla 时就能拥有的那种表现——当时我们会绕过机器人工作站，因为用传统技术无法把它们编程得足够有效，”Pankau 说。“现在，我们希望把这项能力用到比制造一部手机更复杂的任务上。我们最终希望做到端到端地组装整辆汽车，永远无需任何人触碰。”
想进一步了解 Startup Battlefield——以及一批知名创始人和风险投资人，他们对行业的看法你一定不想错过—— 来 Disrupt 与我们相聚，活动于本周在旧金山市中心举行。
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Aisha 是 TechCrunch 的消费新闻记者。在 2021 年加入该媒体之前，她曾是 MobileSyrup 的电信记者。Aisha 拥有多伦多大学荣誉学士学位，以及西安大略大学新闻学硕士学位。
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