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全球首例機器人刮胡子,斯坦福校友1年拿下3輪數(shù)億融資!紅杉領(lǐng)投圈內(nèi)熱門

AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 新智元
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新智元報道編輯:編輯部 HYZ【新智元導讀】剛剛結(jié)束Pre-A輪融資,穹徹智能再次完成數(shù)億元Pre-A+輪融資!至此,穹徹智能在短短半年內(nèi),已經(jīng)完成兩輪數(shù)億元融資。該輪融資由紅杉中國領(lǐng)投。最近,具身智能領(lǐng)域的明星初創(chuàng)公司穹徹智能,宣布完成新一輪融資。可靠信息顯示,該輪融資由紅杉中國領(lǐng)投。除紅杉中國外,本輪融資的投資方還包括Prosperity7 Ventures、璞躍中國、小苗朗程等。穹徹智能成立于2023年11月,由深耕通用智能機器人領(lǐng)域近十年的非夕科技集團戰(zhàn)略孵化。目前成立僅一年時間,穹徹智能已完成三輪融資,累計融資金額達數(shù)億元人民幣。資方囊括紅杉中國、Prosperity7 Ventures、廣發(fā)信德、小苗朗程、澤羽資本、創(chuàng)新工場、奇績創(chuàng)壇、璞躍中國(Plug and Play China)、MFund魔量資本等知名創(chuàng)投基金。在大模型風靡的2024年,如果說AI領(lǐng)域還有哪些熱點,「具身智能」必定位列其中。全國具身智能領(lǐng)域賽道火熱,為何明星基金齊聚穹徹智能?從下面的demo中,我們可以窺見一二。WAIC世界人工智能大會期間,穹徹在完全開放的環(huán)境中向現(xiàn)場觀眾近距離展示了「隨手一扔就能疊的衣物折疊」(無限度物體操作,復雜物體理解堪比人類)和「削完就能吃的黃瓜削皮」(不規(guī)則曲面操作,精細度甚至超越人類水平)等突破性技術(shù),以及家庭地面整理等落地應(yīng)用。通過這些實時演示和真實互動,穹徹具身大腦的通用性和魯棒性得以全方位展現(xiàn)。在技術(shù)模式上,穹徹與海外具身智能初創(chuàng)公司Physical Intelligence、Skild目標一致,主攻具身智能大模型,在國際上處于領(lǐng)先地位。盧策吾主導開發(fā)的穹徹具身大腦,在多項技術(shù)指標上達到世界領(lǐng)先地位,并成功實現(xiàn)商業(yè)落地。或許技術(shù)上的前瞻視野和商業(yè)化的更早落地,也是Prosperity7 Ventures、紅杉中國等國際頂級投資公司看好穹徹的原因之一。值得一提的是,據(jù)The Information報道,Physical Intelligence已告知投資者希望以約20億美元的估值籌集3億美元。此前已經(jīng)以約4億美元的估值從Khosla Ventures、Lux Capital、紅杉資本、Thrive Capital和OpenAI等知名投資機構(gòu)籌集7000萬美元。具身智能這一前沿技術(shù)已成為各家投資公司追捧的熱點,穹徹未來的發(fā)展值得期待。穹徹為何獲紅杉中國青睞?紅杉中國一直高度重視前沿科技和人工智能相關(guān)領(lǐng)域的投資與布局,積累了豐富的投資經(jīng)驗。紅杉董事總經(jīng)理公元認為:「現(xiàn)階段機器人基礎(chǔ)模型領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè),需要公司有一個科學家團隊,能定義和評估各個點上的關(guān)鍵問題。穹徹智能創(chuàng)始人盧策吾是國內(nèi)具身領(lǐng)域最資深的科學家,同時在非夕8年來經(jīng)歷了機器人產(chǎn)業(yè)化落地,團隊擁有該領(lǐng)域最接近系統(tǒng)級的綜合能力。」Noematrix Brain穹徹具身大腦具身智能是AI的下一波浪潮,是一種智能系統(tǒng)或機器能夠通過感知和交互與環(huán)境進行實時互動的能力。它們通過近似人類的方式,利用視覺、聽覺、語言和觸覺等多種感知手段來收集信息。在與真實世界的互動中,這些智能體能夠通過感知環(huán)境、執(zhí)行控制操作以及自我學習的過程來不斷積累經(jīng)驗和技能。基于此,穹徹智能提出了獨特的技術(shù)路線和戰(zhàn)略選擇——「以力為中心」的具身大腦系統(tǒng),通過快速迭代通用技能,實現(xiàn)高效且低成本的解決方案。在成立初期,穹徹智能便正式發(fā)布了自研的穹徹具身大腦Noematrix Brain,該系統(tǒng)以通用性和智能化為核心設(shè)計,可提供一套全面的、集成軟硬件的平臺和工具,覆蓋了智能體應(yīng)用從研發(fā)、測試到部署和驗證的完整生命周期。穹徹智能認為,Noematrix Brain穹徹具身大腦聚焦在非結(jié)構(gòu)化、開放場景、多任務(wù)下的機器人智能邊界的突破,與各種類型的機器人本體、工業(yè)設(shè)備都能有機結(jié)合,包括但不限于工業(yè)機器人、人形機器人、服務(wù)型機器人、智能家居設(shè)備等等。穹徹智能Noematrix Brain技術(shù)框架通常認為具身智能有3個模塊——具身感知(Perception)、具身想象(Imagination)和具身執(zhí)行(Execution)。常見的具身智能架構(gòu)主要基于視覺語言大模型進行環(huán)境和任務(wù)的表征學習與推理,并通過模仿學習或強化學習實現(xiàn)基于軌跡位置的決策優(yōu)化。而穹徹智能依托于力控技術(shù)方面的深厚積累,通過將力的多維模態(tài)和控制策略引入學習空間,構(gòu)建了一個基于物理常識和行為決策的具身智能模型框架體系。其中,實體世界大模型通過面向操作的拓撲結(jié)構(gòu)常識理解、以操作任務(wù)為中心的物理常識理解,以及pose-shape聯(lián)合訓練框架,具有準確率高、訓練成本低的優(yōu)勢,同時解決了柔性物體操作的難題。而機器人行為大模型則可以做到以力和操作對象為中心坍縮訓練空間,讓穹徹具身大腦以極高的訓練效率學會「如何決策」,且具有極佳的魯棒性和安全性。以兩個大模型為基礎(chǔ),穹徹具身大腦得以具備規(guī)劃、記憶、執(zhí)行這三種核心能力。在先前機器之心的訪談中,盧教授親自嘗試了「全球首例機器人刮胡子服務(wù)」,其演示全程生動呈現(xiàn)了這三種能力的交叉和融合。考慮到「力覺」在機器人與物理環(huán)境互動中的關(guān)鍵作用,穹徹智能所推出的力-位混合的機器人行為大模型,實現(xiàn)了全面的力-位混合決策控制,具備訓練信息完備、高可遷移性、高精度、高魯棒性等優(yōu)勢。實體世界大模型以任務(wù)為中心,抽象提取操作物理常識的表征,從而顯著縮小訓練空間;機器人行為大模型則以力和對象為中心,進一步塌縮訓練空間。這種兩級架構(gòu)的聯(lián)合訓練方式不僅顯著降低了數(shù)據(jù)需求,還提高了實際應(yīng)用的可行性。穹徹具身大腦目前已初步建立包括數(shù)據(jù)采集、模型訓練、部署驗證全流程的一整套產(chǎn)品體系。其中具身大腦獲得單場景百套訂單的突破,并在多個復雜元技能的端到端訓練上,兼顧泛化性和落地性能的雙重要求,實現(xiàn)了機器人真機應(yīng)用能力邊界的實質(zhì)性突破。AnySkill:技術(shù)到市場的加速轉(zhuǎn)化為盧策吾教授刮胡子的機器人還被賦予了通用物體表面刮削技能(AnyShave)。基于穹徹具身大腦,穹徹提供持續(xù)擴展的機器人原子技能庫AnySkill,從而使智能體具備廣泛的通用操作能力。通過不斷提升單一技能的泛化通用性和可靠性,AnySkill能增強多技能組合在處理復雜任務(wù)及適應(yīng)復雜環(huán)境的能力。憑借最精簡的原子技能庫,AnySkill支持各類應(yīng)用場景的快速開發(fā)與部署。AnyShave 同樣可以用于黃瓜削皮、折疊抹布等應(yīng)用場景中基于每個原子技能強大的泛化遷移能力,穹徹曾經(jīng)展示AnyShave的另一個有趣應(yīng)用——給黃瓜精細削皮,并熟練折疊抹布,用抹布擦拭工作臺。無需提前建模,AnyShave可以根據(jù)黃瓜表面狀況自主判斷最優(yōu)刮削軌跡、用刃方向、適宜速度和力度,并自適應(yīng)其受力下實時彎曲變化的曲面,操作如人一般精細,甚至某些時候超過人類。穹徹智能作為在開放環(huán)境下進行全任務(wù)過程真機演示的具身智能廠商,展現(xiàn)了其具身大腦系統(tǒng)在地面清潔、桌面整理、柔性物體操作(如疊衣服)和食材處理(如削黃瓜)等多種任務(wù)中的卓越性能。穹徹智能團隊通過AnySkill通用技能系列產(chǎn)品的應(yīng)用和商業(yè)探索,已初步驗證了漸進式的技術(shù)發(fā)展到商業(yè)化的路徑能夠形成可持續(xù)的正向循環(huán)。這一驗證不僅證明了技術(shù)的實際效果,還展示了持續(xù)發(fā)展的潛力。此外,穹徹智能依托一支學術(shù)底蘊深厚的研發(fā)團隊,持續(xù)在前沿領(lǐng)域深耕細作,與頂尖學術(shù)機構(gòu)緊密合作,推動技術(shù)不斷革新。近期,穹徹智能與上海交通大學盧策吾和劉景全團隊攜手合作,深刻認識到分布式觸覺技術(shù)對于重建完整人類操作至關(guān)重要,當操作被遮擋時,觸覺可以作為視覺的有效補充,從而一同還原出操作區(qū)域的形變狀態(tài)、接觸力位點和大小。因此,該團隊提出了一種全新的視覺-觸覺聯(lián)合記錄和追蹤系統(tǒng)ViTaM(為Visual-Tactile recording and tracking system for Manipulation的縮寫),包括一個可伸縮的觸覺手套,與一個基于視覺-觸覺的聯(lián)合學習框架。文章在24個物體樣本中進行實驗,涵蓋了6個類別,包含剛性物體和可形變物體,重建誤差均值僅為1.8厘米。ViTaM技術(shù)系統(tǒng)在未來發(fā)展的商業(yè)價值在于,對于剛體和可形變物體,系統(tǒng)都能進行高水準的重建,也同時適用于不同類型的物體,如紙杯,橡皮泥,剪刀等日常生活中常見的物體。此外,ViTaM有望被深度集成至機器人的電子皮膚之中,從而賦予機器人與周圍環(huán)境進行無縫互動的能力。這不僅能夠使機器人實時感知并精準響應(yīng)多樣化的環(huán)境,更將極大提升其在復雜場景下的靈巧操作水平,推動智能機器人技術(shù)邁向更加先進和實用的新階段。隨著技術(shù)的不斷進步和商業(yè)應(yīng)用的不斷擴展,穹徹AnySkills將在更多領(lǐng)域發(fā)揮作用,推動具身智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用。當前階段,穹徹將在零售運營、物流揀選、食材處理、家庭服務(wù)和科研教育等領(lǐng)域充分探索,打磨核心應(yīng)用技能。核心團隊穹徹智能所開發(fā)的技術(shù),離不開創(chuàng)始團隊在AI和機器人領(lǐng)域擁有深厚的學術(shù)積累和豐富的行業(yè)經(jīng)驗。公開資料顯示,穹徹智能成立于2023年11月,由兩位斯坦福校友王世全和盧策吾聯(lián)合創(chuàng)辦,致力于研發(fā)具身智能系統(tǒng)及其相關(guān)工具與平臺。聯(lián)合創(chuàng)始人王世全,于浙江大學機械電子系及竺可楨學院畢業(yè)后,便趕赴斯坦福大學仿生與靈巧操作實驗室(BDML)及人工智能實驗室(機器人方向)攻讀博士學位,師從Mark Cutkosky教授(斯坦福大學設(shè)計研究中心主任、仿生機器人奠基人)和Oussama Khatib教授(國際機器人研究基金會主席,力控人形技術(shù)機器人奠基人)。王世全在IJRR、T-RO、Science子刊等頂級期刊和會議上發(fā)表了超過20篇論文,并擁有數(shù)十項專利。讀博期間,他主攻研究柔性靈巧手設(shè)計、仿真建模及控制、傳感器設(shè)計與融合算法、驅(qū)動器設(shè)計,以及深度學習在機器人上的應(yīng)用,研究機器人種類涵蓋四足、人形、移動、水下機器人。他的主要研究項目之一,人形攀巖機器人的相關(guān)研究成果,在國際頂級機器人會議IROS上榮獲最佳論文獎。王世全于2016年發(fā)起創(chuàng)立非夕科技,開創(chuàng)了基于極致力控和層級式智能的仿人化通用機器人技術(shù)路徑。其自適應(yīng)機器人產(chǎn)品已在工業(yè)制造、食品加工及醫(yī)療服務(wù)等多個行業(yè)廣泛應(yīng)用,在近百項應(yīng)用中突破了機器人能力的邊界。延續(xù)在通用機器人本體AI技術(shù)融合方面的長期積累,王世全將繼續(xù)推進穹徹力中心行為大模型相關(guān)技術(shù)的研發(fā)布局。聯(lián)合創(chuàng)始人盧策吾的經(jīng)歷及學術(shù)地位,同樣「不遑多讓」。2015年2月,盧策吾赴斯坦福大學人工智能實驗室開展博士后研究,導師為李飛飛教授和Leonidas J. Guibas教授(美國工程院院士)。2016年,盧策吾選擇回國發(fā)展,現(xiàn)擔任上海交通大學教授。同時,他還是具身智能領(lǐng)域唯一的科學探索獎獲得者、并入選麻省理工科技評論的MIT TR35榜單、以及榮獲吳文俊自然科學一等獎。盧策吾及團隊已在《自然》、《自然-機器智能》、TPAMI、T-RO等頂級期刊上發(fā)表了超過100篇高質(zhì)量論文,并原創(chuàng)提出了AnyGrasp抓取算法,實現(xiàn)了超越人類水平的首次突破。另外,其團隊的RH20T數(shù)據(jù)集為第一個大規(guī)模包括力覺信息的大規(guī)模具身數(shù)據(jù)集,盧策吾也是國內(nèi)唯一獲邀加入Open X Embodiment Dataset國際聯(lián)合具身智能大規(guī)模數(shù)據(jù)集項目的中國學者。核心管理團隊吸引了前人形機器人企業(yè)負責人、華為業(yè)務(wù)高管等擁有深厚行業(yè)背景經(jīng)驗的人才加入,并迅速匯聚了一批在學術(shù)、工程、商業(yè)等方面都有頂尖能力的優(yōu)秀人才,團隊對于技術(shù)研究、產(chǎn)品開發(fā)及商業(yè)應(yīng)用均有自己深刻獨到的認知和理解。

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