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【机器学习】· AgiBot 发布人形操作数据集推动大规模机器人学习
【人形机器人】· Figure AI 交付人形机器人,商业化进程迈出关键步
【机器视觉】· 斑马科技收购 Photoneo Brightpick 旗下 Photoneo
【工业自动化】· Invio Automation 推新服务,助力制造业自动化转型
【工业机器人】· ABB Robotics 揭晓AI 创业挑战赛结果,T-Robotics 与 Mbodi 夺冠
【人形机器人】· Apptronik 携手谷歌 DeepMind,共推 AI 人形机器人发展
【汽车行业】 · Massimo Motor 引入移动机器人,推动 UTV 生产线升级
AgiBot 发布人形操作数据集推动大规模机器人学习
AgiBot 宣布推出大规模机器人学习数据集 AgiBot World,为工业物流领域人形机器人的发展注入新动力。随着机器人应用场景日益多元化,高质量数据成为提升机器人性能的关键要素。AgiBot World 应运而生,它是一个综合性生态系统,涵盖基础模型、标准化基准及协作框架,旨在让高质量机器人数据的获取更加普及,为人形机器人在复杂环境中的应用提供支撑。
该数据集源于 100 个机器人的超 100 万条轨迹,涉及五个目标领域的 100 多个现实场景,其多样性和复杂性有助于机器人处理精细操作、工具使用及多机器人协作,满足现实世界中各类任务需求。同时,AgiBot World 配备多模态硬件,如视觉触觉传感器、六自由度耐用手部及移动双臂机器人,将为多模态学习、多智能体协作等研究开辟新方向。
AgiBot 表示,希望借此推动大规模机器人学习变革,构建可扩展的生产级机器人系统。其开源平台诚邀全球研究者和从业者共同参与,携手塑造具身人工智能的未来,有望促进工业物流领域人形机器人技术的进一步突破与广泛应用。
Figure AI 交付人形机器人
商业化进程迈出关键步
近日,Figure AI 传来重磅消息,其 Figure 02 人形机器人已成功交付至付费客户手中,标志着该公司在人形机器人商业化道路上取得重要突破,为人形机器人的落地应用开启新篇章。
Figure AI 自 2023 年 1 月崭露头角以来发展迅猛,创新步伐备受瞩目,曾荣获 2024 年 RBR50 大奖。短短时间内,其不仅成功打造并迭代人形机器人,还积极开展多项战略合作。2023 年 5 月获 7000 万美元 A 轮融资,7 月获英特尔资本投资,2024 年 2 月完成 6.75 亿美元 B 轮融资,为技术研发与商业拓展提供坚实支撑。
Figure 01 于 2023 年 10 月首次公开亮相,而全新升级的 Figure 02 于今年 8 月推出后迅速赢得市场青睐。此外,Figure AI 与 OpenAI 携手,致力于提升机器人与人之间的语音通信能力,进一步优化人机交互体验。此次交付让 Figure AI 正式开启营收模式。未来,Figure AI 有望凭借持续创新与商业合作,推动人形机器人在更多复杂场景下实现高效运作,引领行业智能化变革。
斑马科技收购 Photoneo Brightpick 旗下 Photoneo
12月30日,斑马科技(Zebra Technologies)与 Photoneo Brightpick 集团达成一项重要收购协议,斑马科技将收购 Photoneo Brightpick 集团旗下的 Photoneo,进一步强化其在工业物流领域的技术实力,交易预计于 2025 年第一季度完成,具体条款暂未公布。Photoneo 作为 3D 视觉和 AI 机器人领域的佼佼者,专注于提供机器人视觉传感器和智能软件。其独特的并行结构光技术,实现了软硬件的完美融合,能为用户带来更快速、精准且高分辨率的视觉解决方案,在机器人视觉领域表现卓越。
斑马科技首席产品与解决方案官表示,此次收购意义重大,Photoneo 的 3D 机器视觉技术与斑马科技的先进传感器、通用软件及 AI 图像处理能力相结合,将为全球汽车制造、物流等关键市场客户提供更为强大的产品组合,助力客户在一线运营中充分释放机器视觉的潜力。
收购完成后,Photoneo Brightpick 集团将更名为 Brightpick,继续独立运营并专注于 AI 机器人的研发与部署,推动仓库自动化发展。此次交易为 Brightpick 带来了重要资金支持,将加速其在美国和欧洲市场的 AI 机器人推广,满足日益增长的市场需求,提升物流企业的运营效率与智能化水平,推动工业物流行业迈向新高度。
Invio Automation 推新服务
助力制造业自动化转型
近日,Invio Automation 重磅推出未来工厂快速自动化评估(RAA)服务,旨在助力制造业加速自动化进程。
当前,众多制造商虽有意自动化升级,却常迷茫于切入点。Invio Automation 的 RAA 服务提供了结构化评估方案,其跨职能团队依据场地与企业可扩展性、运营投入、成本、专业知识及价值创造等指标,识别、评分并排序工厂内的自动化机会,为客户清晰呈现每个机会的全貌,涵盖设施与用户变更、技术挑战及应对建议。该服务不仅能缩短决策时间,召集利益相关者达成共识,还能与客户团队合作打造转型蓝图。此外,Invio Automation 提前投入约 3 - 5% 的项目成本用于关键工程活动,有效降低风险与不确定性,为变革性项目奠定基础。
Invio Automation 专注于医疗设备、生命科学及先进制造等领域,凭借深厚专业知识与工程能力,从产品设计至全自动化阶段,为全球客户提供高价值服务。此次 RAA 服务的推出,将进一步推动制造业向高精度、高质量、高效率与高安全的自动化方向迈进,有望引领行业变革,帮助更多企业成功部署自动化系统,实现降本增效与可持续发展。
ABB Robotics 揭晓AI 创业挑战赛结果
T-Robotics 与 Mbodi 夺冠
近日,ABB Robotics 宣布 T-Robotics 和 Mbodi 成功斩获其 2024 年 ABB Robotics AI 创业挑战赛冠军,为工业机器人人工智能领域注入新活力。此次挑战赛吸引全球超百家企业参与,旨在挖掘推动工业机器人在复杂制造环境中实现智能变革的创新力量。经严格评选,T-Robotics 和 Mbodi 脱颖而出。
T-Robotics 开发的物理 AI 模型支持自然对话编程,结合行业特定技能模型确保精度,大幅缩短编程时长,提升制造效率。其创始人表示,这一创新将变革制造业运作模式。
Mbodi 的 AI 平台具备实时技能获取能力,通过自然语言和演示让机器人即时学习新任务,为不同规模企业提供灵活自动化方案,尤其适合高混合、低产量生产场景。公司联合创始人兼 CEO 称,与 ABB 合作将助力这一技术广泛应用。
获奖企业将获 3 万美元资金及与 ABB 合作机会,并加入其创业加速器 SynerLeap六个月的会员资格,预计于 2025 年与 ABB 共同推出首个商业应用。ABB Robotics 总裁表示,此次挑战赛聚焦关键领域,确定的解决方案将加速 AI 驱动产品上市,推动机器人技术向更智能、高效方向发展,引领工业机器人创新新时代。
Apptronik 携手谷歌 DeepMind,共推 AI 人形机器人发展
AI 人形机器人领域迎来重要合作,Apptronik 与谷歌 DeepMind 机器人团队达成战略伙伴关系,致力于提升人形机器人在动态环境中的效能,助力行业发展迈向新高度。
Apptronik 自 2016 年创立以来,凭借在以人为本设计及硬件工程领域近十年经验,成功打造出 Apollo 人形机器人。该机器人身高约 173 厘米(5 英尺 8 英寸)、重约 73 千克(160 磅),可承担高强度任务,并在工业场景中与人安全协同工作,其设计获多方认可。
此次合作聚焦于人工智能与硬件、具身智能的融合创新。Apptronik 首席执行官兼联合创始人杰夫・卡德纳斯表示,双方将结合各自优势,打造更智能、通用且安全的机器人,推动行业变革。谷歌 DeepMind 机器人团队则凭借其在机器学习、工程和物理模拟等方面的专业知识,运用如 Gemini 等先进 AI 模型,致力于开发能在现实世界有效运作的机器人系统。
Apollo 亮相后,Apptronik 已与 GXO、梅赛德斯 - 奔驰等开展合作,未来还将有更多合作计划公布。此次合作有望加速 AI 人形机器人技术的突破,为工业等领域带来更高效、智能的解决方案,引领行业智能化发展新潮流。
Massimo Motor 引入移动机器人
推动 UTV 生产线升级
近日,制造商 Massimo Motor 在其 UTV 新装配线中引入先进机器人技术,迈出生产优化与质量提升关键步。Massimo Motor 首席执行官大卫・山表示,投资机器人技术并推出新款 T - Boss 车型,彰显公司以客户与投资者需求为导向的决心。新装配工艺不仅提升效率,还强化产品质量可靠性,助力公司在创新中持续发展,为股东创造价值。
Massimo Motor 成立于 2009 年,产品涵盖 UTV、越野车等,旗下还有专注船舶制造的 Massimo Marine。此次,公司在达拉斯 - 沃思堡地区的工厂部署自动导引机器人,其灵活自动化运输取代传统固定工位,可依需求单独控制,优化生产流程,解决工位时间不平衡问题,预计装配效率提升 50%,减少人工操作,增强工人安全。
伴随生产能力提升,Massimo Motor 加速生产 T - Boss 560L 和 760L 车型,新车型采用全封闭驾驶室与加热器,应对冬季作业需求,广受客户好评。公司预计,机器人整合将大幅提高产量,满足市场对可靠 UTV 的需求增长。未来,Massimo Motor 将继续投资新技术,推动企业长期稳健发展,引领行业智能化生产新趋势。
编译、排版:罗丹
本文由《物流技术与应用》新媒体翻译、整理、编辑
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