NexCOBOT 致力于克服人工智能市场的实际障碍并推动其发展

在“机器人峰会暨博览会”上亮相的NexCOBOT提供了种类繁多的控制器。来源：NexCOBOT

人形机器人和物理人工智能公司不仅获得了数十亿美元的融资，还被大型科技公司收购。NexCOBOT总经理珍妮·舍恩（Jenny Shern）表示，这一趋势对工业应用产生了重大影响。

例如，Mobileye于1月以9亿美元收购了Mentee Robotics，亚马逊于3月收购了Fauna Robotics，Meta则于5月收购了Assured Robot Intelligence。

“从去年开始，我们的团队收到了许多来自开发腿式机器人（包括四足机器人和类人机器人）以及移动机械手公司的咨询，”舍恩告诉《机器人报告》。“我们的控制器既兼容传统机器人，也兼容这些新兴的系统类型。”

NexCOBOT于2018年从NEXCOM集团的物联网自动化解决方案业务部门分拆出来。该公司总部位于台湾新北市，为机器人开发商和制造商提供运动控制器、功能安全控制器、外围组件以及设计验证咨询服务。

谢恩阐述了她对不断发展的物理人工智能市场的看法。

科技巨头将收购视为通往创新的捷径

您预计未来会有更多收购吗？

Shern： 随着机器人技术对大型科技公司的重要性日益凸显，并购活动 很可能持续进行。小型机器人公司和初创企业通常在机器人学习、感知或自主控制等领域拥有深厚的专业知识，而大型企业则具备将这些创新规模化所需的计算基础设施、数据资源和资本。

随着AI模型的持续进步，收购这些公司为“科技巨头”提供了一条更快捷的途径，既能优化开发流程，又能在这个被许多人视为智能系统下一阶段的领域中站稳脚跟。

NexCOBOT 在自身融资方面表现如何？

Shern：根据 公司政策，我们不披露具体的内部财务状况或独立融资详情。不过，我们可以确认，NexCOBOT 目前保持着非常稳健的财务状况。

我们的工作重点完全集中在扩展我们的开放式、功能安全型机器人控制器，并在迈向量产的过程中履行我们庞大的全球订单积压。

原生AI机器人仍需证明其可靠性和安全性

尽管美国在物理人工智能领域的大额融资有所增加，但据报道，风险投资对早期初创企业的整体投资却有所下降。这对机器人开发者和创新意味着什么？

Shern：这 使得机器人开发者的融资环境变得更加严苛。对于那些展现出强大技术差异化优势并拥有明确商业化路径的公司，资金依然充足；但早期初创企业可能面临更大的压力，需要更早地验证其商业模式。 虽然这可能会减缓新进入者的数量，但也可能鼓励更聚焦于解决实际运营挑战的机器人创新。

此外，随着开发者寻求替代路径来扩大开发规模并将新技术推向市场，行业内初创企业、工业公司与大型科技企业之间的合作可能会日益增多。

您提到了“AI原生机器人”。这个术语具体指什么？它们的发展成熟速度如何？

谢恩：AI原生机器人 是指在设计之初就将人工智能作为其感知、决策及与环境交互的核心组件的系统。传统机器人通常在结构化的环境中遵循预定义的指令，而AI原生机器人则是为了适应不断变化的条件并从新输入中学习而构建的。

我们正见证着快速进步，特别是在感知、运动规划和人机交互方面。然而，对于工业应用而言，可靠性和安全性仍是关键要求，因此随着该技术在现实环境中证明其价值，其应用将持续分阶段推进。

NexCOBOT表示，软件能够推动物理人工智能实现规模化

鉴于软件和人工智能的开发速度通常快于机器人硬件，科技巨头应如何结合双方的优势？

Shern： 科技巨头 可以通过尽可能将软件创新与硬件开发分离，在弥合这种速度差距的同时，充分发挥两个行业的优势。

AI模型和软件可以持续更新和改进，而机器人硬件通常需要更长的设计、测试和部署周期，以满足可靠性和安全标准。

通过基于模块化平台和标准化接口，无需等待全新硬件世代的问世，即可将新的AI能力部署到现有的机器人系统中。这使机器人开发者能够充分利用AI发展的速度，同时保持工业应用所要求的稳定性和耐用性。

能否举例说明开放生态系统如何同时惠及技术供应商和用户？

Shern：一个 最近的例子是开放式机器人控制平台的日益普及，它使制造商能够集成来自不同供应商的组件，而不是依赖单一的专有生态系统。这让用户在选择最适合其应用的技术时拥有更大的灵活性，同时降低了集成复杂性。

以最近的一个客户案例为例：通过部署我们基于开放系统的认证功能安全控制器，我们帮助客户将其开发周期从预计的3至5年缩短至仅2年。

对供应商而言，开放生态系统拓展了市场机遇，因为其产品可在更广泛的平台和行业中运行。我们还观察到，这些生态系统正推动围绕人工智能框架和软件工具的协作日益紧密，这有助于加速开发进程，同时降低技术采用门槛。

NexCOBOT 预见物理人工智能将不断扩展

您认为大型科技公司会将物理人工智能引入哪些特定领域——是成熟的传统行业，还是机器人和自动化领域的新应用？

Shern：我 预计这两个领域都会有动作。制造业、物流和仓储等成熟行业已经拥有明确的自动化商业应用场景，这使得它们成为扩展物理人工智能的极具吸引力的机会。

与此同时，人工智能的进步正在为机器人技术传统上难以应对的非结构化环境开辟新可能，包括服务应用和医疗保健支持领域。最直接的应用可能出现在已有强劲需求的地方，但长期影响可能会远远超出传统工业环境。

是否存在某些类型的机器人更容易被科技巨头相中——或者反之？

谢恩： 能够产生大量运营数据并能直接受益于人工智能进步的机器人， 很可能最受科技巨头的青睐。类人机器人、移动机器人以及专为动态环境设计的系统，与大型科技公司在人工智能、计算基础设施和软件开发方面的优势高度契合。

专为特定工业流程设计的高度专业化机器人，除非能提供独特的知识产权或瞄准特别庞大的市场机遇，否则吸引力可能较低。归根结底，企业将寻求能够跨多种应用场景扩展并创造长期商业优势的机器人技术。

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