爱吧机器人网 » 资讯 > 企业 > 正文

分拣机器人创企Covariant B轮融资4000万美元!打包准确率达99%

昨日,机器人创企Covariant宣布完成4000万美元B轮融资,以将其机器人控制系统引入更多行业,并开发出更多有拾取、放置和卸载仓库中物体功能的机器人控制系统。

本轮融资由Index Ventures牵头,Amplify Partners和Radical Ventures也参与其中。Index Ventures的合伙人Mike Volpi将加入Covariant的董事会。

Covariant成立于2017年9月,总部位于加州伯克利。到目前为止,Covariant一直致力于生产在高度自动化的仓库中进行拣货的电子商务机器人。Covariant最著名的是它在机器人抓取功能方面的作为,即让机器人用手或抓取器完成拾取物体的任务。

一、Covariant凭借出色抓取功能与500强企业合作

这家初创公司的创始人:陈曦、段岩、张天浩、Pieter Abbeel中有三位都是华人,且都是Abbeel在伯克利的博士生。他们在OpenAI和加州大学伯克利分校相识,迄今已为公司融资了6700万美元。

今年年初,在Geoffrey Hinton、Jeff Dean、Yann LeCun等深度学习名人的支持下,Covariant脱颖而出,该公司表示其Covariant Brain系统能够以99%的准确率拾取和包装大约1万件物品。

▲在德国柏林的Obeta仓库中使用Covariant的KNAPP机器人

今年2月,500强企业ABB与Covariant签署了合作协议。去年,ABB举行了一次机器人拣选和分类测试,在测试中,Covariant的表现优于其他20个系统。今年3月,Covariant与Knapp签署了合作协议,以推出新的机器人方案。

二、融资将为机器人进入低技术行业提供资本

Covariant以往主要将机器人部署在自动化程度高的仓库中,而B轮融资为扩大公司的业务范围提供了资金保障,因此,Covariant此次准备将机器人部署于自动化程度低,甚至如今还是完全由人工劳动进行工作的行业。

Covariant的CEO陈曦表示,自动化程度较低的行业包括邮件和包裹递送等,比如UPS或美国邮政服务等。

陈曦在接受电话采访时表示:“在很多任务中,抓取是机器人操作的第一步。显然,这一操作不仅限于物流供应链行业,还可应用于以制造、回收、农业为主的其他行业。在这些行业中,人们仍然在使用双手来完成大量重复的任务。”

麻省理工学院(MIT)经济学家本周发布的一系列研究发现,机器人在四个制造业领域中应用最为普遍:汽车制造行业(使用机器人占38%)、电子行业(占15%)、塑料和化学行业(占10%)以及金属制造行业(占7%)。该研究还发现,每个机器人平均可以完成3.3个工人的工作,但是迅速使用机器人的企业往往会给工人涨工资。

由于了解到仓库中电子商务物品分类的核心原则同样适用于其他工业应用,因此陈曦预计Covariant将开始开发新的机器人系统,该机器人系统将完成超出诸如装箱和卸箱等任务。

陈曦表示:“尽管我们已经看到我们的机器人在自动化仓库中为消费者进行订单的拣选和包装,但其底层技术却比以前具有更大的扩展空间,这是我们希望与合作伙伴一起将更多产品推向市场,并解决其他问题的关键。”

▲机器人在有效载荷前飞行

三、Covariant计划通过投入新技术提高供应弹性

陈曦表示,最近Covariant的使用量有所增加,而这些客户普遍希望供应链不要中断。自新冠肺炎疫情爆发以来,客户就希望机器人能够保持其一致性和可靠性,并且希望在将来可能出现的灾难情况中,机器人供应的速度可尽量避免放缓的情况发生。新冠肺炎疫情的影响让Covariant看到了供应链上的一些弱点,他们目前面临的困境在于如何投入下一代机器人技术,以提高其供应弹性。

除了开拓新的行业之外,这笔融资资金还将用于培养Covariant Brain机器人系统的研究和工程团队。

担任加州大学伯克利分校教授的Covariant联合创始人Pieter Abbeel公开其使用数据增强技术(RAD)进行了强化学习,该团队称此技术能够改进任何强化学习算法,并在上周召开的ICLR机器学习研究会议上发布了其他的强化学习工作。

结语:Covariant在将机器人带入低技术行业的同时不断提升新技术

Covariant将4000万的B轮融资分别用于低自动化产业机器人工作部署、提高技术、培养研究工程团队等领域中,此举将使Covariant覆盖更多业务领域,解决更多关键性问题,与合作企业协同创新发展,满足客户需求。


上一篇:近期融资传估值打折 创业8年融资8轮的依图科技何去何从
下一篇:寒武纪回应上交所问询:未来3年芯片研发还需投入超30亿
精选推荐
人工智能准确预测患者一年内的死亡风险,原理却无法解释
人工智能准确预测患者一年内的死亡风险,原理却无法解释

[2019-11-13]  图片来自BURGER PHANIE SCIENCE PHOTO LIBRARY美国最新研究显示,人工智能通过查看心脏测试结果,以高达85%以上的准确率预测了一个人在一 ...

南加州大学机器人学家:机器人更适合粗暴的爱
南加州大学机器人学家:机器人更适合粗暴的爱

[2019-11-07]  图片来自JOHN MADERE GETTY IMAGES打是疼骂是爱,当人类粗暴的将物体从机器人手中敲掉,看似残忍,实际上却能帮助机器人找到最好的握持物 ...

基于生物启发的机器人很容易适应丢失附属器官
基于生物启发的机器人很容易适应丢失附属器官

[2017-12-17]  很多机器人被设计应用在危险环境,如灾难现场。在这些地方,他们的运动系统完全有可能被损坏。那这样会吓跑这些机器人吗?也许不是,如果它们像日本的东北和北海道大学创造的......

美国普渡大学研发快动作软体机器人,灵感来自变色龙舌头捕食
美国普渡大学研发快动作软体机器人,灵感来自变色龙舌头捕食

[2019-10-31]  本文图片均来自:Ramses v Martinez 普渡大学变色龙、蝾螈和许多蟾蜍利用积蓄的弹性能量,向距离1 5倍体长的毫无防备的昆虫伸出粘糊糊的舌 ...

研究人员融合人类与AI的创造力 显著提高了深度学习的表现
研究人员融合人类与AI的创造力 显著提高了深度学习的表现

[2019-10-12]  由加拿大人工智能领域研究主席、滑铁卢大学系统设计工程教授Alexander Wong领导的一个团队开发了一种新型紧凑型神经网络家族,可以在智能 ...

如何让人工智能机器人快速自我纠正错误并吃一堑长一智?
如何让人工智能机器人快速自我纠正错误并吃一堑长一智?

[2017-08-23]  莱斯特大学数学系的研究人员在《Neural Networks》杂志上发表了一篇文章,概述了新算法的数学基础,可以使人工智能收集错误报告并立即纠正,而不影响现有技能 ,同时还会积......

苹果AI主管透露自动驾驶汽车项目关于机器学习方面的进展
苹果AI主管透露自动驾驶汽车项目关于机器学习方面的进展

[2017-12-11]  苹果隐秘的自动驾驶汽车项目多年来一直在转移焦点,但今年似乎正在加速。 4月份,公司获得了在加利福尼亚州进行自动驾驶汽车测试的许可证,而在6月份,苹果公司首席执行官库......

智能农业:种地的事儿未来全交给这些机器人吧
智能农业:种地的事儿未来全交给这些机器人吧

[2019-12-07]  SRC公司创始人Sam与温波尔庄园农场经理Callum Weir以及监控机器人Tom总部位于英国的农业科技初创公司SRC(Small Robot Company),正在 ...

本周栏目热点

华为中标浙大云机器人计算系统项目

[1970-01-01]    对生活的高度追使得云机器人研究的逐步深入,计算越来越复杂、数据量呈爆炸式增长,浙大需要一套高密度、更精密的智能机人与人类相辅相 ...

[2018-12-12]  成立于2015年的推想科技,以肺部AI辅助筛查产品为起点,现已逐步建立起一整套完整的多病种、全流程的人工智能疾病管理路径,也使得未来推想AI可快速迭代研发,拓展多条可真实......

美的与库卡将设合资公司 并在顺德建立机器人生产基地

[2018-03-22]  3月22日,美的发布公告,称将与库卡集团设立合资公司并新建生产基地。据 KUKA Aktiengesellschaft(以下简称库卡,为美的集团股份有限公司 ...

国内外机器人厂商争相卡位3C制造业 谁能笑到最后?

[2016-04-01]      作为继汽车领域后的第二大机器人应用市场,3C制造业正成为机器人企业角逐的 ...

重磅:苹果人工智能最完整解密,iBrain早已无处不在

[2016-09-04]   编者按: 眼下最受关注的技术非 人工智能 莫属,但全球市值最高的公司 苹果 似乎对此无动于衷,被认为在 人工智能 领域严重落后,除了语 ...