通過仿人化的方式來打造通用機器人
當你吃到口感松軟的鱈魚排時，可能不會想到其背后隱藏的機器人力量。
以往，為了實現鱈魚排松軟的口感，需要加工線的工人將鱈魚和面包糠堆在一起，再按照一定的力度按壓成型。為了確保食品安全，工人們還需穿著防護服在低溫環境下辛勤工作。如今，4 位斯坦福博士研發的通用機器人正在改造這一產品線。經盲測，機器人出品的鱈魚排口感更佳，且產出效率更高，也更穩定。
王世全是這家通用機器人公司的核心創始成員之一。在浙江大學讀本科時，他就選擇了機器人方向，在他看來這是一個交叉學科，更有可能迸發出創新的火花。從浙江大學畢業后，王世全進入斯坦福大學攻讀博士學位，期間加入斯坦福大學仿生與靈巧操作實驗室，積累了 10 年以上機器人研發經驗。
2016 年，王世全和多位斯坦福校友創辦了非夕科技，沿著仿人化技術創新路徑，專注于研發、生產集工業級力控、計算機視覺和人工智能技術于一體的自適應機器人，為不同行業的客戶提供通用機器人解決方案和服務，經預估已探明的應用市場規模已達千億元。
過去 8 年，非夕科技累計完成 4 輪融資，投資方包括金沙江創投、高榕資本、真格基金、順為資本、魔量資本、云峰基金、招商局資本等多家知名機構，也得到美團、珠江集團、新希望集團等產業方的持續支持，并多次獲得老股東復投。公開資料顯示，非夕科技 2022 年 B+ 輪投后估值達 10 億美元，躋身獨角獸行列。
在商業化落地方面，非夕科技的自適應機器人已經進入精密裝配、螺絲擰緊、曲面涂覆、柔性打磨、柔性包裝、手術操作、按摩理療、實驗室自動化、肉類切割、食品加工等生產工序及產線，覆蓋汽車、3C、家電、快消、醫療、生物醫藥、農業及食品等多個領域。
01 差異
創業之初，王世全就選擇了與市面上機器人完全差異化的路線，即通過仿人化的方式來打造通用機器人。
它跟其他現有機器人的顯著區別是，現有的機器人大多采用位置控制方式結合額外的視覺或力覺傳感器和大量非標設備，最終集成到一個智能化的方案，但在王世全看來，這樣的技術框架制約了機器人的柔性通用程度和應用范圍。
在這樣的技術框架下，機器人大多還是服務于某些特定場景，或從事某些結構化的工作，各大產業中依然存在大量只能用人工才能完成的任務，挑戰著企業的產品質量一致性、服務質量和綜合成本，尤其在精密器件插拔組裝、復雜曲面打磨拋光等精密行業，以及分揀包裝、食品加工等重人工且工作環境惡劣的場景。
" 以人作為參考，人在做事情時，最核心的概念不是精確的軌跡記憶，而是通過力覺手感去觸碰和實時調整動作。所以我們所創造的通用機器人，需要有人類所具備的靈巧肢體構造，以手感調整為主、視覺引導為輔的方式去完成任務，且可以通過肌肉記憶，不斷領悟和精進自身技能。" 王世全告訴《中國企業家》。
通用機器人發展至今已經五六十年了，但是滲透率依然很低，王世全認為，力覺為中心的仿人化路徑可能是一個很好的突破口。
此外，不同于目前很多機器人公司聚焦于視覺領域的探索，王世全認為，具身智能是面向真實世界的交互，要想讓機器人真正像人一樣去做很多事情，除了視覺，力覺控制更加重要。
" 它是通過手或者拿著的工具，持續地跟環境去作用，就像嬰兒出生之后跟整個環境的互動學習，他不可能只靠眼睛看，他還要體驗，他要雙手甚至整個身體跟現實環境去做探索，把自己的感知和行動的閉環投射到一個具象的世界上。" 王世全解釋道。
其實，即便到現在，全球層面上真正去實踐以力控為主理論路線的依然非常少，處于一個非共識的狀態，但王世全堅定地認為力控是一個非常必要的通向人形機器人的環節，最終真正做到像人一樣，甚至超越人的能力。
02 積累
摩根士丹利在 2022 年底發布的一份報告顯示，目前全球機器人滲透率為 0.9%，機器人占勞動力市場比例約為 1%。
王世全親歷了機器人近 15 年的進化過程。在他看來，無論工業機器人還是協作機器人，發展歷程都很長了，價格也都卷到很低了，但滲透率依然很低。他認為這其中最關鍵因素是，目前市面上大多數機器人并沒有盡可能像人一樣去使用工具和適應這個現實世界，而是讓現實世界通過一定的改造方式去適應機器人。
這也是他立志研發通用機器人的初心。" 通用機器人之所以叫通用，肯定是說它的產品本身就已經能夠適應各種各樣的行業，而不需要額外增加很多輔助設備、現場改造和人力調校的成本。"
2019 年 4 月，在德國漢諾威工業展上，非夕科技發布了自適應機器人技術，并展示了旗下首個自適應機械臂 Rizon（拂曉）。經歷 5 年的迭代和優化，王世全表示，非夕科技的機器人已經能夠適應產線環境。
比如，對于一些帶有振動的輸送線，類似人類擦晃動的桌子，非夕科技自適應機器人已經不需要有人把這個桌子或來料按緊，也不需要高精度的視覺傳感器，完全以直接控制的接觸力為核心，輔以低成本的視覺判斷，就能適應環境保質保效地完成工作。
在斯坦福大學仿生與靈巧操作實驗室時，王世全就曾主導和參與完成過攀巖、水下及家用人形機器人等項目；非夕科技聯合創始人葉熙陽、鐘書耘同樣是斯坦福大學機器人實驗室博士和博士后，兩人均有 15 年以上機器人軟硬件研發經驗；非夕科技首席 AI 科學家盧策吾則是斯坦福大學 AI 實驗室博士后，也是上海交通大學 AI 實驗室教授、長江學者。
在斯坦福的多個實驗室里，王世全和核心創始團隊完成了在機器人力控本體和 AI 大腦方面的技術儲備，而這些都是通用機器人本身最核心的部分。
經歷 8 年多的積累，非夕機器人在技術、產品、商業的飛輪正在飛速運轉。2021 年，非夕科技研發的機器人本體基本成熟；2022 年年底，非夕機器人核心能力越過此前團隊探明的應用價值臨界點，開始收獲規模化復制訂單；2023 年年底，受益于產品通用性的成熟，非夕機器人破圈，開啟了跨行業的加速開拓。
王世全回憶時感慨：" 走這條路確實很長很難，需要足夠耐心，但也很有成就感。" 而這個過程中，他們最樂意看到的時刻之一，就是客戶認知態度的轉變。
剛開始接觸時，大多數客戶會拋出 " 憑什么以前不能解決現在就能解決了 " 的質疑，直到王世全帶領團隊真的攻克且證明給他們看，客戶們才會完全重新思考之前的判斷，甚至給非夕科技團隊開放越來越多的場景。
03 聚焦
大多數機器人創業者，會先選擇在某一個領域做深做透之后再進行拓展，嘗試做更多應用，但王世全從一開始就聚焦在通用機器人的通用性上。
王世全表示，通用機器人的聚焦與做某一個行業細分解決方案的聚焦并不一樣，它更多是從行業倒推去理解不同場景應用背后的工藝，提煉工藝本身背后手法的共性，聚焦共性需求。
成立之初，非夕科技團隊發現在制造業板塊，組裝和表面處理這兩塊其實各自存在非常共性的手法，基于此可以輻射到成千上萬的行業細分點。因此，雖然目前非夕科技看起來有非常多元化的應用場景和行業覆蓋，但背后可以濃縮成由同款非夕機器人所能完成的多個不同的 " 元操作 "，例如壓、插、滾、抹、擰、敲等等手法。這些 " 元操作 " 只需要通過不同工藝參數的設置，或搭載基于工藝理解和視覺判斷的 AI 算法，就能在多種產線和應用場景下實現不同的任務目的。
王世全帶領團隊在打造產品的歷程中，一方面，以力控為主、視覺識別為輔的方式把機器人本體做成熟，從傳感器到驅動單元到整機控制全棧式地突破各種能力的極限，最終以人作為參照系把產品優化；另一方面，王世全再去尋找人工密集、工藝長時間無法被優化迭代、客戶希望自動化但仍未有成熟解決方案的場景。
通用性就決定了獨特的產品化路徑。王世全表示，如果定點去爆破一個應用點，成為一個小池塘的大魚，然后再快速去其他地方，對團隊來講有兩個天然的挑戰點：
第一，制造業對于每一個創新應用的導入，一般需要經歷一個非常長的流程周期去引導客戶嘗試和驗證。這是由行業屬性、創新程度和業務模式決定的，無法靠增大投入或者靠堆人力加速；
第二，大環境和各行業企業的情況又一直在變化，如果用一樣的策略去堆在一個應用點上，風險非常大。
在過去 8 年的研發過程中，因為采取完全差異化的研發路徑，王世全發現很多環節市面上零部件的性能都不夠，所以從力矩傳感器、關節控制器、一體化關節，到整個手臂的規劃算法，再到操作系統等等，所有環節都需要團隊自研。
但也正因為這樣，過往踏過的每一步都成為非夕科技深深的技術壁壘。從顯性和隱性的工藝專利，到算法的壁壘再到整個商業模式，王世全帶領團隊完全是自己生產自己迭代，自己去開拓應用，最終再反饋迭代，并不斷優化形成飛輪效應。
04 未來
2023 年開年，非夕科技發布了全球第一款自適應并聯機器人和新一代通用力控型夾爪，除此之外值得關注的是其發布的穹知 AI 系統。
就像英偉達基于其 GPU 等硬件產品打造的 CUDA 計算平臺，非夕科技發布的穹知 AI 系統同樣是基于產品的獨特性而布局的基礎設施，其目的是賦能通用機器人的生態，讓更多人能在這個平臺上去創造有價值的事情。
如今，非夕科技的一套機器人本體 + 軟件的元操作及 AI 所構成的解決方案，售價從十來萬元到三四十萬元不等，其在進入不同行業龍頭企業后，正在形成一定的標桿效應，王世全稱非夕科技在商業化上每年有 3 倍左右的增長。
關于未來的商業增量空間，王世全表示：" 其實非夕科技現在覆蓋到的行業已經很廣闊了，未來更多業務量的增長，除了播撒更多種子，更多將來自于怎么樣真正讓埋在每一個行業細分里的種子和破土的小苗，變成參天大樹。"
回顧這段創業旅程，王世全表示，剛開始的幾年像是技術探索的享受期，大家有著明確的大方向，抱著 " 干就是了 " 的心態，潛心研發技術。等到 2019 年底，團隊研發的機器人產品正式對外發布，有了第一批種子。
但緊接著就是一段黑暗期，因為是采用全新的產品路線和技術架構，沒有過往的坐標系作參考，王世全和團隊甚至不知道產品的核心性能要做到多好才能在應用工藝上滿足需求，只能不斷摸索和突破著各項能力的邊界。
與此同時，王世全等管理團隊一方面要把握公司運營和融資節奏，在公司團隊高速擴張期兼顧好組織管理；另一方面還要管理好客戶預期，讓對方耐心地相信團隊，度過漫長的應用迭代期直至最終驗證成功。
等到產品成熟度突破真實工業落地的臨界點，翻山越嶺，有些核心能力相較發布時甚至有了數百倍的提升。隨著第一個成功案例出現，曙光終于乍現，技術、產品、商業化的飛輪不斷加速，公司也開始按照預期的方式去增長。
這是王世全第一次主導創業，他終于變得得心應手，團隊和業務也開始沖刺加速。
在他看來，通用機器人最理想的狀態將有三大特征：第一，它可以像人一樣保質保量地完成各類工作，甚至超越人，這一點是最核心的，但其實也是最難的；第二，它學習各個不同行業里老師傅經驗的速度越來越快，成本越來越低；第三，擁有不同技能的機器人在跟人交互時的便捷和智能程度越來越高。
這些，在非夕科技未來的 10 年里，將有更多的突破到來。
來源：中國企業家雜志
