Industrial Next 想让工厂机器人几分钟切换任务，而非数周
Industrial Next wants factory robots to switch tasks in minutes, not weeks
AI 导读
旧金山初创公司 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 的 Startup Battlefield 上展示由自研基础模型驱动的 AI 机器人工作站，称产线换型可从数周缩短到几分钟，无需传统编程。
正文· AI 翻译
在大多数工厂里，自动化是固定的：机器人和机器被编程为执行某一特定任务和生产某一特定产品。更改一条生产线意味着重新编程和物理改造，或者更换设备，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 AI 驱动、自包含的机器人工作站，这些模型将视觉、任务上下文和运动连接起来。该公司表示，这使得生产线可以在几分钟内完成改造，而不是数周，且无需传统编程。其目标是让制造商能够自动化传统上需要人工完成的复杂而精细的任务。
该公司在台上宣布，它正与 BMW Group Technology Office 合作，评估 Industrial Next 的 AI 驱动机器人灵巧操作在制造中的应用。
Industrial Next 由 Lukas Pankau 和 Allen Pan 于 2021 年创立，两人此前都曾在 Tesla 工作。Pankau 在 Tesla 担任首席电气架构师，之后转至 Waymo。Pan 领导了 Tesla 的自主工厂相关工作，后来成为自动驾驶公司 Neolix 的首席架构师。
两人在 Tesla 共事时萌生了创办 Industrial Next 的想法。Pankau 第一次遇到 Pan，是因为他literally被 Pan 绊倒——当时 Pan 通宵工作后睡在工厂的走道上。尽管两人起初相处并不融洽，但他们很快意识到，彼此都对把事情做成有着执念，而且技能互补。
在多年目睹前沿的车辆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。
“我们在汽车上能做所有这些花哨的事情。我可以运行机器学习算法为我设计一辆车。但我搞不懂如何给机器人编程，而这在 Tesla 的工程师中相当普遍，”Pankau 说。“存在巨大的鸿沟，对吧？有些人非常擅长他们做的事——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，彻底被难住了。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期望方式运行的机器，最终认定他们可以做得更好。
“我当时在 Waymo，有点无聊透顶，因为我怀念 Tesla 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：“我们想，我们不会变得更年轻了，而我们显然仍然对此充满热情。我们还在抱怨工业技术。这都三年后了，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具体、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效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。
让机器人真正具备灵活性则是一项不同的挑战。它们需要海量的训练数据，而且与在互联网上训练的人工智能模型不同，机器人技术缺乏教会机器执行复杂物理任务所需的大规模数据集。
“我们可以让机器人做各种很酷的事情，比如跳舞，因为这类事情有数据可用，但我们无法让它们组装高精度物件，”Pankau 解释道。“这正是我们取得大量进展的地方——利用仿真环境来完成这些高精度、高灵巧度的任务。我们这些机器人的秘诀在于，我们让它们对工艺流程有了总体上的理解，而这种理解是借助一个极高保真度的仿真引擎构建的，该引擎接近真实动力学，使我们几乎无需让机器人看到零件就能完成这类高精度任务。”
换句话说，这些机器人是在一个高度精细、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。新任务通过仿真和演示来教授，而不是依靠硬编码脚本。
Pankau 解释说，这家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。它们承担的是制造商多年来尝试自动化却屡屡失败的任务，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。（他无权披露客户身份。）他还介绍了一个“撕膜”工作站，其人工智能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自己在特斯拉时能拥有的性能——当时我们因为无法用传统技术对机器人工作站进行足够有效的编程而绕开了它们，”Pankau 说。“现在，我们希望把这套技术用于比制造手机更复杂的任务。我们最终希望将其用于端到端地制造一整辆汽车，全程无需任何人工接触。”
想了解更多 Startup Battlefield 的内容——以及一批资深创始人和风投人士对行业的看法，你绝对不想错过——请参加 Disrupt，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，她曾在 MobileSyrup 担任电信记者。Aisha 拥有多伦多大学的荣誉学士学位和西安大略大学的新闻学硕士学位。
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