导语：“工业自动化在过去50年里，一直是缓慢的迭代升级，幅度有限，因为大家都在朝着一个方向努力：更快更精准，这势必会遇到天花板，而我们创造了一种变革性的技术，去突破机器人能力的天花板，开辟更大的增量市场。”Flexiv非夕CEO王世全告诉新芽Newseed。
在市场气氛低迷的2019年，面向制造业、物流等生产环节的智能工业机器人赛道却逆势而上，众多蛰伏已久的机器人公司开始崭露头角，实现商业化落地。柔顺控制和以深度学习为代表的AI等技术，为少有革命性变革的工业机器人领域带来了全新可能。
与同行们不同，从斯坦福工业机器人实验室走出来的AI机器人公司「Flexiv非夕」另辟蹊径，结合高精度力控、计算机视觉及AI技术打造的第三代自适应机器人，在力控结构的机械臂中加入了各类传感器和深度学习，让机器人能够适应复杂环境，完成更复杂的任务并在工作的过程中不断优化工作流程，提升工作效率，为制造业和服务业提供智能且柔性的自动化解决方案。
具体来讲，非夕的设计的底层逻辑与传统机械手臂不同，非夕模仿“人”的操作逻辑，并不关注操作对象的具体位置，而是通过手的感知结合视觉的粗略判断，应对生产、服务环境中一些无法事先模拟预知的因素，比如：来料本身存在的一些微小的误差、生产线中一些无法预知的因素、人为的干扰等等，用手眼配合的方式去自动适应。
以擦洗杯子为例，如果根据传统的位置信息的逻辑去做，首先要精确的扫描杯子的外形，然后让机器人按照预定的轨迹去操作，在三维的杯子形状表面来回移动，且不能有偏差。若按照非夕的逻辑，则不必在意杯子的形状，只需要手里拿着布按照一定的力度和方向在杯子表面移动即可。这就提升了机器人应对复杂环境、复杂任务的能力。
2019年4 月的德国汉诺威工业展上，非夕发布了自适应机器人技术，并展示了旗下首个自适应机械臂Rizon（拂晓）：这款产品结合了力觉控制及AI 技术，可完成制造业、医疗、零售等多个领域的工作。据悉，在9月17-21日举办的上海工博会上，Rizon首次在中国亮相。
创新型的技术也获得了资本的认可，据悉，非夕已完成A+轮融资，累计融资额1.5 亿人民币，投资方包括金沙江创投、高榕资本、深圳清华研究院、真格基金、M Fund、顺为资本等。
从斯坦福孕育出的硬科技，要革新机器人行业
王世全毕业于斯坦福大学仿生与灵巧操作实验室及人工智能实验室，此前曾主导和参与完成过攀岩及水下人形机器人等项目。过程中，他与几位斯坦福校友逐渐产生了一个想法：
是否能将仿生控制技术与自动化机器人相结合，让机器人能够通过力觉控制技术实现识别物体软硬度、物体位置等信息并进行灵活操作的能力，从而在更多场景辅助或代替人类工作？
2016年，非夕成立。三年时间里，王世全带领团队埋头技术研发，围绕自适应性进行了软硬件一体化的颠覆式设计，弥补了传统工业机器人和协作式机器人的不足，将机器人的通用性和智能化程度提升到一个新的层面。
“非夕”机械臂区别于其他工业机械臂的地方，用一个词概括，就是“自适应”。自适应性有3个主要特点：误差容忍度高、抗干扰性强、可迁移工作能力强，可以很好的解决自动化改造行业的三个痛点：
1、现有的机器人大多还是服务于某些特定场景，或从事某些结构化的工作，而像加工一些柔软的零件或产品时，机器人便很难精确处理；
2、商品和服务都已开始往多品种、柔性化的方向发展，但现有的机器人系统大多只能服务于同一个场景或同一种产品；
3、现有工业或服务类机器人受限于生产水平和产品设计，还难以在复杂且开放的环境下工作，这使得机器人能够从事的工作范围很有限。
具体可应用到汽车行业、白家电、3C电子、家具乐器、航空高铁等等抛光的部分；3C电子产品、汽车、医疗设备等生产线的组装装配上。
对“变化”自适应，用“拟人”的模式进行工业操作
机器人只是一个物理载体，背后依赖大量技术研发和实践，传统技术如IT、互联网、电信等，新兴技术如大数据、新材料、人工智能等。
为了让机械臂拥有这样智能、可靠、抗干扰性强的工作能力，在资本支持下，这个有近百个AI及机器人工程师的团队用三年时间完成了三个方面的技术储备：机器人本体、AI视觉及层级式机器人智能。
在机器人本体方面，Flexiv完成了新型关节设计、各关节和末端的新型高性能扭矩和力觉传感器、高性能关节扭矩控制硬件以及基于力觉控制的全新整机实时控制规划算法。
“这是从硬件底层到系统顶层的全面革新，机器人能够实现高性能的复杂力控，提供和人类相似的精巧操作以及手感。”王世全告诉新芽Newseed。
另一方面，机器人本体的技术突破结合AI视觉及深度学习技术，让Flexiv机器人拥有实现各类复杂环境物体的识别定位、决策学习和模仿学习能力。而层级式的机器人智能控制系统，使Flexiv能够深度融合力觉及视觉能力，让机器人能够完成大量过去机器人难以完成的任务。
举个例子，抛光家具的时候，每一块家具的原料或多或少都有一定的误差，非夕机械臂依靠力度的手感，按照粗略的视觉形状，就可以模拟人的方式操作。不再需要对家具做精密的扫描和定位。
由于抛光行业属于高危行业，粉尘对肺部危害很严重，另一方面，抛光技术含量高，要求施力均匀，培训成本高，周期长，这样一来，问题都可以解决。
另外一方面，在3C电子产品的生产线，更新迭代很快，几乎一年一换，在组装装配模块依然需要人工把微小的零件，通过很精密的方式扣合组装到一起。按照传统的机械臂的工作方式，通过位置来判断组装，容易压坏，良品率较低。
非夕的机械臂可以依靠手感，精准控制力度完成组装。另外，在更换产线的时候，一般的专机需要花费很长时间重新调整，而非夕机器人可以适应调整不同的产线，不需要额外的调机时间，通过手眼配合，实现主线的柔性、解决来料的偏差问题、品种的变化，整个生产线就更柔性的方式去把它给实现自动化。
聚焦“棘手”问题，开辟千亿红海的增量市场
数据统计，2018年全球机器人产业市场规模超过298.2亿美元，同比增长28.5%。其中工业机器人市场规模为168.2亿美元，根据Mordor Intelligence预测，2019年至2024年间，全球机器人市场将以25%的年增长率不断扩大，很可能形成千亿市场。
不可否认，机器人的市场前景是辉煌的，但这并不能代表机器人的真实水平，目前大多数机器人还只能做一些简单的工作，距离真正拿下百亿美元市场，还有一段距离。
商业化上，非夕避开竞争激烈的红海，选择开辟传统机械臂无法解决的“棘手”问题，目前聚焦于三大应用领域，插拔装配、曲面作业和抓取分拣，而这其中非夕首先聚焦的几个解决方案包括：
首先，工厂中带线缆的接插头的插拔工作，由于线缆的形状都不一样、缠绕情况不一样，目前这种广泛存在的工作，依然还由人类完成；
第二，精密零部件的装配，精密程度大于视觉辅助的方式能够定位的程度，目前这部分工作也基本依靠人力，或者价格很贵的专机线。
第三，软性材料的表面处理，比如铝合金、木制品、复合材料、塑料、橡胶等，表面需要打磨、去毛刺、抛光，打粗等等的工作。
以上三个方向都是迁移性较高、部署速度快、自动化行业很棘手的、附加价值高的问题。
这也是非夕未来希望继续深挖的三个方向，同时，王世全希望能逐步开发出机器人更多的技能，覆盖更多的行业痛点，尤其是高端制造业。此外，服务业中机器人的应用也将是非夕探索的一大方向，王世全告诉新芽Newseed。
