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

      昨日,机器人创企Covariant宣布完成4000万美金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最着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企业的创始人: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,迄今已为企业融资了6700万美金。
     
      今年年初,在Geoffrey Hinton、Jeff Dean、Yann LeCun等深度学习名人的支撑下,Covariant脱颖而出,该企业表示其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轮融资为扩大企业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:“尽管大家已经看到大家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,这是大家希翼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,而这些客户普遍希翼供应链不要中断。自新冠肺炎疫情爆发以来,客户就希翼机器人能够保持其一致性和可靠性,并且希翼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。

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