Industrial Next 想让工厂机器人数分钟内切换任务

在大多数工厂里，自动化是固定的：机器人和机器被编程用于一种特定的任务和产品。更换一条产线意味着重新编程和物理改造，或者更换设备，这可能需要数周甚至数月。总部位于旧金山的Industrial Next表示，它正在改变这一切。

这家初创公司今天在 TechCrunch Disrupt 2026 的 Startup Battlefield 舞台上亮相，它构建了由专有基础模型驱动的 AI 驱动、自包含的机器人工作站，这些模型连接视觉、任务上下文和运动。公司表示，这使得产线可以在几分钟内完成重新调整，而不是几周，且无需传统编程。其目标是让制造商能够自动化完成传统上需要人工的复杂精细任务。

该公司在舞台上宣布，它正与 BMW Group Technology Office 合作，评估 Industrial Next 的人工智能驱动灵巧操作技术在制造业中的应用。

Industrial Next 由 Lukas Pankau 和 Allen Pan 于 2021 年创立，两人此前都曾在特斯拉工作。Pankau 曾担任特斯拉的首席电气架构师，后转入 Waymo。Pan 领导了特斯拉的自主工厂工作，后来成为自动驾驶公司 Neolix 的首席架构师。

两人在特斯拉共事时萌生了 Industrial Next 的创意。Pankau 与 Pan 的第一次相遇实际上是绊倒了他——Pan 在工厂的猫道上熬了一个通宵后睡着了。虽然两人最初相处得并不融洽，但他们很快意识到彼此都执着于把事情做成，而且技能互补。 

在目睹尖端的车辆和自动驾驶技术被使用了数十年的工厂设备所拖累多年后，创始人们意识到制造业需要被重建。

"我们可以在汽车上做所有这些花哨的事情。我可以运行机器学习算法来为我设计一辆汽车。但我搞不懂如何给机器人编程，这在特斯拉的工程师中相当普遍，"Pankau 说。"你们之间存在着巨大的鸿沟，对吧？有些人非常擅长自己的本职工作——设计汽车和设计自动驾驶系统——然后他们在工厂里被这些 1980 年代的设备彻底难住了。于是我们开始重新思考，利用我们今天拥有的技术和所有已知的东西，它应该是什么样子。"

即便各自转到下一份工作，两人仍不断思考对工业设备的种种不满。他们保持着联系，经常念叨那些从未按他们的预期工作的机器，并最终决定他们可以做得更好。

"当时我在 Waymo，有点无聊到发疯，因为我怀念特斯拉的那种节奏，"Pankau 说。他补充说，Pan 在中国的自动驾驶系统开发商 Momenta 处于类似的境地。Pan 回想起他们当时的结论："我们说，我们也不再年轻了，而且显然我们仍然充满热情。我们仍然在不断抱怨工业技术。三年过去了，我们应该创办这家公司了。"

Pankau 指出，传统的工业机器人通常被编程来执行高度特定、可重复的任务。因此，即使流程或产品发生细微变化，也可能导致机器人故障或引发代价高昂的停机，这迫使制造商为可重复性而简化其产品。

让机器人真正具备灵活性则面临另一重挑战。它们需要海量训练数据，并且与那些依托互联网训练的 AI 模型不同，机器人领域缺乏足以教会机器完成复杂物理任务所需的大规模数据集。 

"我们能让机器人做各种各样很酷的事情，比如跳舞，因为有相应的数据，但我们却无法让它们组装高精度的东西，"Pankau 解释道。"这正是我们在利用仿真环境来完成这些高精度、高灵巧任务方面取得大量进展的地方。我们所拥有的机器人之所以有独门秘籍，是因为我们让它们对整个工艺流程有了大致的理解，但这种理解是借助一个极高保真度的仿真引擎构建出来的——该引擎非常贴近真实物理动态，从而让我们几乎可以在完全看不到零件的情况下让机器人完成这类高精度任务。"

换言之，机器人会在一个高度精细、紧密模拟真实世界物理规律的虚拟世界中进行练习。Industrial Next 的机器人工作站可跨产品线重新配置、组合和重新部署。新任务通过仿真和示教来教会，而非依赖硬编码脚本。 

Pankau 解释说，这家初创公司的部分工作站已经用于制造全球最受欢迎的某款智能手机。它们承担的任务是制造商多年来屡试不果、始终无法实现自动化的环节，例如穿入一根精密的柔性排线，并把一个微小的连接器帽扣合到位。（他不便透露客户身份。）他还介绍了一个"撕膜"工作站——在那里，其 AI 驱动的机器人能够以达到或超过人工的速度、100% 的准确率从摄像头模组和按键上剥离保护膜，即便被部署到从未见过的全新手机型号和生产线上也是如此。

"我们创办这家公司，是因为这正是我们在 Tesla 时就渴望拥有的那种性能——当时我们之所以绕过机器人工作站，就是因为用传统技术无法有效地对其进行编程，"Pankau 说。"现在，我们希望把这套方案应用到比组装手机更复杂的任务上。我们的终极目标是把它用于端到端地造出一辆完整的汽车，全程无任何人工接触。"

想了解 Startup Battlefield 的更多精彩内容——以及一批经验丰富、见解不容错过的创始人和风投嘉宾——欢迎莅临 Disrupt 大会，活动本周在旧金山市中心举行。

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Aisha 是 TechCrunch 的消费类新闻记者。在 2021 年加入该媒体之前，她是 MobileSyrup 的电信记者。Aisha 拥有多伦多大学的荣誉学士学位，以及西安大略大学的新闻学硕士学位。

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