Industrial Next хочет, чтобы заводские роботы переключались между задачами за минуты, а не за недели

На большинстве заводов автоматизация носит фиксированный характер: роботы и машины запрограммированы на выполнение одной конкретной задачи и производство одного продукта. Изменение производственной линии означает перепрограммирование и физическую переналадку либо замену оборудования, на что могут уйти недели или месяцы. Сан-францисская компания Industrial Next утверждает, что меняет эту ситуацию.

Стартап, который сегодня выступил на сцене Startup Battlefield в рамках TechCrunch Disrupt 2026, создает автономные роботизированные станции на базе ИИ, оснащенные собственными базовыми моделями, которые объединяют зрение, контекст задачи и движение. По словам компании, это позволяет перенастроить производственную линию за считанные минуты, а не за недели, без традиционного программирования. Цель — дать производителям возможность автоматизировать сложные и деликатные задачи, которые традиционно требуют участия людей.

На сцене компания объявила о партнерстве с Технологическим офисом BMW Group для оценки возможностей Industrial Next в области манипуляций с объектами с помощью ИИ при производстве.

Industrial Next основали в 2021 году Лукас Панкау и Аллен Пан, ранее работавшие в Tesla. Панкау занимал должность ведущего архитектора электрических систем в Tesla, после чего перешел в Waymo. Пан руководил разработкой автономных заводов Tesla, а позднее стал главным архитектором в компании Neolix, занимающейся технологиями автономного вождения.

Идея Industrial Next пришла им в голову, когда они вместе работали в Tesla. При первой встрече Панкау буквально споткнулся об Пана, который спал на заводском переходе после бессонной ночи. Хотя поначалу они не ладили, вскоре они поняли, что их объединяет одержимость доведением дел до конца, а их навыки дополняют друг друга. 

После нескольких лет наблюдений за тем, как передовые технологии автомобилей и беспилотного вождения сдерживаются заводским оборудованием, созданным десятилетия назад, основатели поняли, что производство необходимо перестроить.

«У нас были все эти сложные технологии, которые мы могли применять в автомобилях. Я мог запускать алгоритмы машинного обучения, чтобы они спроектировали для меня автомобиль. Но я не мог понять, как запрограммировать робота, и для инженеров Tesla это было довольно типично», — сказал Панкау. «Получался огромный разрыв, понимаете? Были люди, которые прекрасно умели делать свою работу — проектировать автомобили и системы автономного вождения, — а затем на заводе они фактически оказывались в тупике, глядя на это оборудование из 1980-х. И поэтому мы начали заново обдумывать, как все это должно выглядеть, используя технологии и все знания, которые у нас есть сегодня».

Даже после перехода на следующие места работы они продолжали думать о своем разочаровании промышленным оборудованием. Они поддерживали связь, часто вспоминая машины, которые никогда не работали так, как им хотелось, и в конце концов решили, что смогут сделать лучше.

«В то время я работал в Waymo и, можно сказать, смертельно скучал, потому что мне не хватало темпа Tesla», — сказал Панкау. По его словам, Пан занимал схожее положение в Momenta — китайском разработчике систем автономного вождения. Пан вспоминает, к какому выводу они пришли: «Мы подумали: мы не становимся моложе, и нам по-прежнему явно не все равно. Мы все еще продолжаем жаловаться на промышленные технологии. Прошло уже три года, пора основать компанию».

Панкау отмечает, что традиционных промышленных роботов обычно программируют для выполнения узкоспециализированных повторяющихся задач. В результате даже небольшое изменение процесса или продукта может привести к сбою робота или дорогостоящему простою, из-за чего производителям приходится упрощать продукцию ради повторяемости.

Создание по-настоящему гибких роботов представляет собой другую проблему. Им требуются огромные объемы обучающих данных, а в робототехнике, в отличие от ИИ-моделей, обученных на данных из интернета, нет таких обширных наборов данных, которые позволили бы научить машины выполнять сложные физические задачи. 

«Мы можем заставить роботов делать всевозможные впечатляющие вещи, например танцевать, потому что для этого есть данные, но не можем заставить их собирать высокоточные изделия», — объяснил Панкау. «Именно здесь мы добились значительного прогресса, используя смоделированные среды для выполнения высокоточных задач, требующих высокой ловкости. Секрет роботов, которых мы создаем, заключается в том, что мы дали им общее понимание процесса, но формируем это понимание с помощью чрезвычайно точного симуляционного движка, который близок к реальной динамике. Благодаря этому робот может выполнять такие высокоточные задачи практически не видя деталей».

Иными словами, роботы тренируются в детализированном виртуальном мире, который с высокой точностью имитирует физику реального мира. Роботизированные станции Industrial Next можно перенастраивать, объединять и перемещать между производственными линиями разных продуктов. Новым задачам обучают с помощью симуляций и демонстраций, а не заранее запрограммированных сценариев. 

Панкау рассказал, что некоторые рабочие станции стартапа уже используются при производстве одного из самых популярных в мире смартфонов. Они выполняют задачи, которые производители годами пытались автоматизировать, но безуспешно, например продевание тонкого гибкого кабеля и установку на место крошечной крышки разъема. (Он не мог раскрыть имя клиента.) Он также описал станцию «для снятия пленки», где роботы с ИИ снимают защитную пленку с модулей камер и кнопок с человеческой или превышающей ее скоростью и со 100%-ной точностью, даже когда их перемещают на новую модель телефона и производственную линию, с которыми они никогда раньше не сталкивались.

«Мы основали эту компанию, потому что именно такой уровень производительности хотели иметь в Tesla, где нам приходилось обходить роботизированные станции, поскольку мы не могли достаточно эффективно программировать их с помощью традиционных технологий», — сказал Панкау. «Теперь мы хотим перейти к более сложным задачам, чем просто сборка телефона. В конечном итоге мы хотим полностью собирать автомобиль от начала до конца без единого прикосновения человека».

Чтобы узнать больше о Startup Battlefield, а также послушать выступления известных основателей и венчурных инвесторов, которые поделятся мнениями об отрасли, которые вы не захотите пропустить, присоединяйтесь к нам на Disrupt, который проходит на этой неделе в центре Сан-Франциско.