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获峰瑞、智谱生态基金投资:动易科技如何打造通用人形硬件+运控平台

导读 小枫来为解答以上问题。获峰瑞、智谱生态基金投资:动易科技如何打造通用人形硬件+运控平台,这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧~....

小枫来为解答以上问题。获峰瑞、智谱生态基金投资:动易科技如何打造通用人形硬件+运控平台,这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧~.~!

  “在AI的影响带动下,人形机器人领域有很强的技术进步。同时,行业处于商业化前夜,还没有公司把商业模式完全跑通,这正是创业进场的最佳时机。”近日,动易科技创始人兼CEO任晓雨在接受专访时兴奋地说。

  任晓雨毕业后一直任职于国内机器人头部大厂,长期从事机器人运控算法工作,在足式人形机器人和强化学习开发方面具有丰富的经验。2024年6月,他与清华大学本科时期的室友共同创办了新锐人形机器人公司动易科技。

  虽成立时间不长,动易科技已经获得一线投资机构和头部产业方的投资青睐。9月初,动易科技宣布完成数千万元天使轮融资。本轮融资由峰瑞资本、Z基金(智谱生态基金)领投,麟阁创投、清智资本、青锐创投、信雅达(600571)、银杏谷资本、水木清华校友种子基金跟投。

  “我们希望打造面向AI的新一代人形机器人软硬件通用平台,目前公司技术路线已经基本确定,拿到此轮融资后,做产品的原型验证是现阶段的重点工作。”任晓雨说。

  未来,动易科技推出的人形机器人将具备更加泛化的能力,比如它不仅能够实现独立行走,坐在椅子上跟人对话、躺在沙发上等基础动作,更为突出的是它能够在差异化很大的各种动作间流畅切换,这点对于机器人的硬件可靠性以及运控能力都是极大的挑战。与此同时,机器人的商业化应用,也正在探索阶段,期待随着机器人运动性能的不断攀升,能够展开行业商业化全新版图。

  清华系校友创业,挖掘AI驱动机器人市场潜力

  任晓雨在高中时期就对机器人产生了浓厚兴趣,在进入清华大学就读时,他坚定地选择了机械工程专业,同时辅修了计算机相关专业。多年前“软硬结合”的择科方式,为他今后走上强调“软硬协同”能力的机器人之路奠定了坚实基础。

  大学期间,国内机器人企业以做工业机械臂、协作机器人、特种机器人等特定方向机器人为主,但任晓雨想做的并不仅限于此。“我希望做面向未来的通用机器人,这是一件复杂且困难的事,但这也是很酷的一件事,是我最想要挑战的。”任晓雨说。

  于是,在2019年硕士毕业后,他拒绝了国内诸多知名大厂的offer,选择进入双足机器人领域。在当时,人形机器人行业其实还是一个较为小众的方向。通过长期的潜心摸索、细致钻研,他带领算法团队从底层出发,顺利完成MPC和强化学习两套主流运动控制框架搭建工作,率先实现将强化学习sim to real到大型人形机器人上。

  近年来,AI技术发展迅速。AI不断理解视觉信息和人类语言,在虚拟世界中发挥非常大的价值。但任晓雨认为,AI的潜力远不止于此,如果用AI驱动机器人,会有更好的泛化性和安全性,并且将直接在物理世界中产生价值,这可能是比AI大模型更加广阔的市场。

  看到AI技术发展为机器人行业带来的全新机会,任晓雨找到大学时期的室友,表达了希望创业的想法,两人一拍即合,创办了动易科技。两位曾经最亲密的室友,此时成为了最可靠的战友,携手在人形行业浪潮中击楫中流。

  两位清华系校友创业,也顺利得到清华系高校基金的支持。清华大学智能产业研究院(AIR)支持下成立的早期创投基金清智资本,以及水木清华校友基金,都参与到此次的天使融资中。同时值得注意的是,清华校友创办的智谱AI,也是动易科技的重要投资方。

  差异化竞争,打造软硬结合的通用人形硬件+运控平台

  当前人形机器人行业正成为资本蜂拥的风口赛道,但需要意识到的现实困境是,虽然大模型算法相对成熟、人形本体方案众多,但如何对机器人进行通用的运动控制仍然存在很大的难点。

  大模型拥有对世界的理解,但AI大模型算法不能直接用在人形机器人上。由于缺少生成机器人多元化行为的AI运控算法,人形机器人可以实现站立、直立行走、后空翻等多种单个任务,但难以实现更加泛化的动作。

  动易科技提供的解决方案是,打造软硬结合的通用人形硬件+运控平台,打通从大脑-小脑-本体的原生AI闭环,为人工智能迈向具身智能扫清sim to real的障碍。

  “有些人形机器人公司聚焦在‘大脑’层面,有些人形机器人公司聚焦在‘本体’层面,我们的特色在于,对中间‘小脑’行为智能的研发聚焦,希望打通AI驱动机器人的通道,这也是我们的差异化竞争力所在。”任晓雨说。

  由于在资本寒冬的大环境里,投资机构出手时会更加关注商业回报的确定性,商业化也成为许多创业者从创业第一天就要开始思考的问题。

  任晓雨表示,对纯软件来说,即使本身不够完善也可以商业化使用。但对在真实物理世界当中的机器人来说,如果有一部分不够成熟,是很难商业化使用的。所以,纯软件的商业化可能取决于它的长板。人形机器人的商业化效果取决于它的短板,这也是公司未来做商业化应用时最需要注意的地方。

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来源:21世纪经济报道

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