2024德国数字技术新力量（制造业）图谱 即将发布！
德国数字技术新力量图谱详细介绍德国工业4.0领域中最具潜力的创新企业，这些企业大多源于高校科研机构，具备极强的技术专业性和明确的市场需求。通过该图谱，我们期待能够推动更多中德企业的交流合作，为中国培育发展新质生产力注入动能。
这是“人工智能”篇的第二期，我们将介绍德传统工业自动化技术和前沿人工智能解决方案的创新服务提供商Gestalt Robotics。
简介
Gestalt Robotics 是一家成立于2016年的AI高科技公司,专注于工业自动化和人工智能领域。公司由三位联合创始人组建:
Eugen Funk 博士 - 前德国航空航天中心计算机视觉专家;
Jens Lambrecht 教授 - 前德国电信创新实验室的机器人专家;
Thomas Staufenbiel - 前空客赛峰运载火箭公司科研人员;
Gestalt Robotics 的技术基于机器人、计算机视觉和现代信息通信技术(ICT)方面的专业知识,为非结构化环境提供解决方案,包括非自然移动、视觉资产检测、库存盘点和库存评估等。公司的解决方案涵盖自主研发的软硬件,重点在于交互和感知。
Gestalt Robotics 提供的解决方案包括:
InspectSYS：装配质量检测解决方案；
LaboratorySYS：灵活且适应性强的实验室自动化平台；
NavigateSYS：模块化自主移动解决方案；
EfficientAI：突破性的数据高效人工智能技术；
解决方案详细介绍请在下方扫码查看！
Gestalt Robotics 将自己定位为传统工业自动化技术和前沿人工智能解决方案的创新服务提供商,将行业知识与人工智能(特别是机器学习)领域的能力和集成经验相结合。
德国技术&中国市场
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一级关键词
1：人工智能；2. 机器人控制；3. 自动化；4. 机器学习；5. 计算机视觉
二级关键词
1：汽车制造 ；2：电子工业 ；3：物流和仓储 ；4：机器学习 ；5：智能制造
01
采访内容
图：联合创始人Thomas Staufenbiel 德国工业智库
我们在2023年汉诺威工博会对联合创始人Thomas Staufenbiel进行了简单的采访，以下是内容概要：
Thomas Staufenbiel
Gestalt Robotics
联合创始人
1：创立这家企业的初衷是什么？
在2016年初，我们在职业生涯上都遇到了某些困境。我们在机器人技术、计算机视觉和项目管理方面积累了很多专业知识，并且看到这个领域市场的空白之处。但是在我们的职位上，我们遇到行政限制和反创新态度。
同时，关于机器人技术和人工智能的炒作也变得越来越热。几乎每个大公司都有一个机器人技术路线图，但大多都停留在Power-Point的级别上，主要原因是缺乏能够应对机器人技术中软件集成的公司。
我们认为利用我们的实践专业知识可以填补这一空白。因此我们来到了柏林，一起创建了Gestalt Robotics。
2：和其他解决方案的不同之处在哪里？
我们的机器人解决方案涵盖自主研发的软硬件，重点在于交互和感知。我们能够在高度可扩展的基础上提供智能交互和环境分析的机器人解决方案。这使我们能够在特定市场上提供可重复使用的最新技术解决方案，并最大程度地降低开发成本。
3：独特的卖点是什么？
我们创建涵盖软件和硬件的机器人解决方案，重点放在感知智能上。结合计算机视觉和模块化硬件概念，我们能够在高度可扩展的基础上提供有关环境分析的更智能的机器人解决方案。
与专注于基础研究的机构或仅关注信息获取而非机器人解决方案的信息型公司不同，我们致力于与不同行业的合作伙伴携手开发独特的、注重隐私的市场产品。这种合作使我们能够在特定市场中提供最先进的技术解决方案，并实现解决方案的重复利用，从而大幅降低开发成本。
4：贵公司的重点领域？
我们专注于两个主要领域：生产自动化和自主移动性。这些领域的解决方案包括支持AI的图像处理、智能机器人应用程序、自适应辅助系统和自主移动平台服务。
通过我们的模块化系统和横断面技术，我们可以精确地进行组合和联网。我们也与通信领域的合作伙伴合作，并在4G和5G移动网络以及云和边缘计算的基础上实现AI应用。
5：有人说机器人和人工智能将会取代人，您怎么看？
是的，在德国社会中存在着这个误解。机器人会让我们的生活和工作更加高效，以人为本的机器人解决方案才是未来的趋势。机器人技术具有巨大的潜力，可以通过提供身体、信息和情感方面的支持来与人类协作，而不是取而代之。
6：如何看待五年以后的你们？
我们的愿景是成为欧洲领先的软件集成商，业务涵盖医疗、家庭、娱乐、零售和安全等不同垂直行业的服务机器人解决方案。此外，我们还计划在定制销售服务机器人硬件方面追求互补业务，进一步扩大市场影响力。
7：对于那些希望在人工智能领域有所作为的人或公司，您有什么建议？
我个人认为，成功的技术创新需要理论背景知识和实践经验的完美结合。保持怀疑态度总是重要的，特别是在大肆宣传时。此外，必须将真正的问题和挑战作为人工智能应用的出发点，而不仅仅是为了使用AI而使用AI。与可靠的合作伙伴共同开发面向未来的解决方案是一个很好的方法。
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