机器人手创企和解特斯拉诉讼 获千万融资
创业路上的”压力测试”
Jay Li并不建议初创企业在起步阶段就与特斯拉对簿公堂，但他坚信自己的公司Proception在经历了这场诉讼后反而变得更加强大。
“这就像是一场韧性测试或压力测试，”李在接受TechCrunch独家采访时表示，”人们常说，杀不死你的会使你变得更强大，不是吗？”
从特斯拉诉讼到和解
李曾是特斯拉Optimus人形机器人项目的技术负责人，去年被前雇主指控窃取商业秘密并用于创办Proception。经过数月的法律交锋，他最终与特斯拉达成和解，后者已于本月早些时候撤销了诉讼。（特斯拉未回应置评请求。）
如今，李可以专注于他认为更具挑战性的难题：让机器人手实现与人类手相同的功能。
获得1100万美元融资
为此，Proception于周一宣布已完成1100万美元种子轮融资，由First Round Capital领投，Y Combinator和早期基金BoxGroup也参与了投资。
同日，Proception还宣布已向”研究人员和机器人公司”发送首批”高灵巧性机器人手”，并开始接受更广泛的订单。李表示，公司希望成为其他企业的顶级机器人手供应商，特别是那些不愿投入时间和资源开发业内所称”灵巧操作”技术的公司。
解决机器人手的”最后难题”
尽管大量资金和关注涌入机器人领域，李认为真正用于让机器人手模仿人类手的技术投入仍然不足。
谈及这一挑战，声音最响亮的莫过于他的前老板、特斯拉CEO埃隆·马斯克，他曾表示机器人手是尚未解决的最大工程难题之一。虽然马斯克坚持认为Optimus机器人几年内就能在工厂工作，但普遍观点认为，实现机器人手与人类手相当的功能仍需多年时间。西北大学机器人与生物系统中心主任凯文·林奇去年告诉《华尔街日报》，他的团队预计需要十年时间才能让机器人手变得”功能实用，能够完成人类的一些工作”。
独特的解决方案
李认为Proception可以更快地实现这一目标，主要原因在于他们的数据收集方式。
目前大多数训练人形机器人的公司使用远程操作员系统。操作员佩戴虚拟现实头显，能看到机器人看到的景象，操控机器人面前的物体，然后机器人可以从人类的指令中学习。
然而，李指出这种方法的缺点是远程操作员无法接收到机器人接触物体的反馈。此外，这种方法也受限于公司同时拥有的机器人数量。
Proception的解决方案是一款布满传感器的手套。通过让测试者佩戴手套（以及头显），Proception及其客户可以”在不需机器人参与的情况下捕捉人类手部互动数据”，正如该公司新闻稿所述。
这款手套也将安装在Proception开发的机器人手上，作为其布满传感器的”皮肤”。据Proception介绍，这款机器人手有22个自由度和多个手指关节，能够实现”广泛的灵巧动作”。
硬件与数据并重
李表示这种方法可以让Proception及其客户收集更精细、更具任务针对性的数据，使机器人手更接近人类手部功能。他还认为这种方法更适合规模化。
“你既需要硬件也需要数据，两者必须协同工作才能让[灵巧操作]实现。许多公司只专注于硬件，或硬件加上不可扩展的数据[收集]，”他说，”我们正在开发这种高灵巧性硬件加上高可扩展数据。我们相信这是解决这一问题的关键组合。”
First Round合伙人Bill Trenchard是此次Proception投资的负责人，他支持李的部分原因正是这一点。
“我们认为他们将在市场上拥有最好的手，或许是当今最复杂的手，以及支持这一手部功能的基础数据和模型，”他对TechCrunch表示，”灵巧操作是人形故事未来发展中非常重要、非常重要的部分，正如许多人所说，这几乎是让这些机器人真正发挥作用的’最后一公里’。”
Trenchard还称赞李在被前雇主起诉时能够保持冷静的头脑。
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