來自《財富》雜志的消息說，工業(yè)機器人制造商ABB與AI（人工智能）初創(chuàng)公司Covariant合作，準備創(chuàng)建可以更好地拾取和抓取倉庫中數(shù)千種不同物體的機器人。

ABB是汽車制造商最大的機器人制造商之一，但它希望擴展到其他行業(yè)。物流是一個有前途的領(lǐng)域，其中像亞馬遜這樣的零售商在倉庫中使用尖端技術(shù)來包裝和運輸訂單。

ABB機器人技術(shù)和離散自動化總裁Sami Atiya解釋說，雖然ABB使用計算機視覺等AI技術(shù)來幫助其機器人了解特定汽車零件是否已正確焊接，但它希望得到外界的幫助，以創(chuàng)建可以拾取和抓住物體的機器人。盡管這似乎是一項簡單的任務(wù)，但技術(shù)人員長期以來一直在尋求創(chuàng)建可以處理類似人的靈巧物體的機械臂。

為了評估潛在合作伙伴，總部位于瑞士的ABB發(fā)起了一項競賽，其中有10家歐洲公司和10家美國公司在各種物品上測試了其機器人抓取軟件。結(jié)果，來自由加州大學伯克利分校的機器人研究人員和OpenAI研究實驗室共同創(chuàng)立的Covariant公司勝出。該公司是唯一一家能夠識別許多不同物件，并且不需要人工干預(yù)的公司，因此贏得了比賽。

Covariant的機器人抓取軟件基于強化學習的AI技術(shù)，該軟件通過重復(fù)學習來拾取和放置對象。強化學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（可從大量信息中學習并適應(yīng)的軟件）的結(jié)合，帶來了最近的突破，包括機器人學習如何拾起他們不熟悉的物體而又不會損壞或錯位這些物體。

Covariant的首席執(zhí)行官Peter Chen說，隨著像ABB這樣的更成熟的機器人公司進入新市場，他們希望創(chuàng)造出比通常向汽車制造商銷售的機器人更好的適應(yīng)性的機器人。這些機器人執(zhí)行許多重復(fù)性任務(wù)，例如抬高汽車框架，安裝擋風玻璃和安裝車輪，這些任務(wù)通常需要機器人專門為處理而設(shè)計的獨特零件。

Chen說：“物流領(lǐng)域是新生的。ABB進行全球競爭所需要的事實告訴您-它告訴您在這個領(lǐng)域沒有很多知識。”

通過與Covariant合作，ABB可以吸引更多客戶，并了解ABB現(xiàn)有機器人中的某些技術(shù)，這些技術(shù)可以幫助Covariant更好地為客戶嵌入其AI軟件。

此次合作，顯示了大型機器人公司如何向初創(chuàng)公司尋求幫助以創(chuàng)建新技術(shù)。例如，日本工業(yè)設(shè)備制造商IHI Corporation最近與AI初創(chuàng)公司Osaro合作，開展了類似的活動，涉及機器人拾起和抓取物體。同時，另一位日本機器人巨頭Fanuc最近與初創(chuàng)公司Soft Robotics合作，在其自己的機器人系統(tǒng)中使用了初創(chuàng)公司的抓取系統(tǒng)。

Chen認為，硅谷公司最擅長的是構(gòu)建軟件，我們需要像ABB這樣的合作伙伴。