在大多数工厂里，自动化设备是固定不变的：机器人和机械设备只被编程来执行一项特定任务，生产一种特定产品。想要更换生产线，就意味着重新编程、物理改造设备，或者直接更换设备，这个过程可能需要耗费数周甚至数月时间。总部位于旧金山的创业公司Industrial Next表示，他们正在改变这一现状。
这家创业公司今天在TechCrunch Disrupt 2026的Startup Battlefield舞台上进行了展示。该公司打造了由专有基础模型驱动的AI驱动型自包含机器人工作站，这些模型将视觉、任务背景和运动信息连接在一起。公司表示，这使得生产线能够在几分钟内完成改造，而不需要传统编程，原本这一过程需要数周时间。其目标是让制造商能够自动化那些传统上需要人工完成的复杂精细任务。
该公司在舞台上宣布，正与宝马集团技术办公室合作，评估Industrial Next基于AI的灵巧操作技术在制造业中的应用。
Industrial Next由Lukas Pankau和Allen Pan于2021年创立，两人此前都曾在特斯拉工作。Pankau曾在特斯拉担任首席电气架构师，随后转到Waymo工作。Pan曾负责特斯拉的自动化工厂业务，后来成为自动驾驶公司Neolix的首席架构师。
两人在特斯拉共事期间萌生了创办Industrial Next的想法。Pankau与Pan的第一次"相遇"其实是在工厂的天桥上，当时Pan熬了一整夜后在那里睡着了，Pankau不小心被他绊倒。虽然两人起初相处并不融洽，但很快就意识到彼此都对把事情做成有着共同的执着，而且技能上能够互补。
在目睹了尖端的汽车和自动驾驶技术被几十年前的老旧工厂设备所拖累之后，两位创始人认识到制造业需要被重新打造。
"我们在汽车上能做很多厉害的事情。我可以运行机器学习算法来为我设计一辆车。但我却搞不清楚怎么给机器人编程，这在特斯拉的工程师中其实很普遍，"Pankau说。"你会看到一个巨大的鸿沟，对吧？一边是非常擅长设计汽车和自动驾驶系统的人，另一边却在工厂里对着这些上世纪80年代的设备束手无策。所以我们开始重新思考，利用我们今天掌握的技术和知识，这一切应该是什么样子。"
即便后来各自换了工作，两人仍不断思考着对工业设备的不满。他们一直保持联系，经常回忆那些从未如预期般正常运转的机器，最终决定他们可以做得更好。
"当时我在Waymo，闲得快要发闷了，因为我很怀念特斯拉那种快节奏，"Pankau说。他补充道，Pan在中国自动驾驶系统开发商Momenta也处于类似的境地。Pan回忆起当时的结论："我们当时想，我们年纪也不小了，但显然依然对这件事充满热情。我们还是一直在抱怨工业技术。就这样，三年后，我们觉得该创业了。"
Pankau指出，传统工业机器人通常被编程来执行高度特定、可重复的任务。因此，即便生产流程或产品发生微小变化，也可能导致机器人出现故障或引发高成本的停机，这就迫使制造商为了保证可重复性而简化自己的产品设计。
让机器人真正实现灵活性则面临另一种挑战。它们需要海量的训练数据，而与那些基于互联网数据训练的AI模型不同，机器人领域缺乏教会机器执行复杂物理任务所需的庞大数据集。
"我们可以让机器人做各种很酷的动作，比如跳舞，因为这方面有数据支持，但我们却无法让它们组装高精度的部件，"Pankau解释道。"这正是我们利用模拟环境来完成高精度、高灵巧度任务取得很大进展的地方。我们机器人的秘诀在于，我们赋予了它们对整个流程的总体理解，而这种理解是通过一个高度逼真、接近真实动态的仿真引擎构建出来的，这样机器人几乎不需要看到实际部件，就能完成这类高精度任务。"
换句话说，这些机器人在一个高度细致、能紧密模拟真实世界物理规律的虚拟环境中进行练习。Industrial Next的机器人工作站可以重新配置、组合，并在不同产品线之间重新部署。新任务的学习是通过模拟和演示来完成的，而不是依靠硬编码脚本。
Pankau解释说，这家创业公司的一些工作站已经被用于生产全球最受欢迎的智能手机之一。它们能够完成制造商多年来尝试自动化却屡屡失败的任务，比如穿引精细的柔性电缆、将微小的连接器盖扣入正确位置（他未能透露具体客户名称）。他还描述了一个"揭膜"工作站，在那里，他们基于AI的机器人能以不低于人工的速度、100%的准确率剥除摄像头模组和按键上的保护膜，即便切换到一条从未接触过的新手机型号和生产线上，也依然能保持这样的表现。
"我们创办这家公司的初衷，就是希望能拥有在特斯拉时我们梦寐以求的那种性能表现，当时我们因为无法用传统技术有效编程，只能绕开那些机器人工作站，"Pankau说。"现在我们想把这项技术应用到比造手机更复杂的任务上。我们最终的目标，是实现整车从头到尾的全自动化生产，全程无需任何人工参与。"
Q&A
Q1：Industrial Next是做什么的？
A：Industrial Next是一家总部位于旧金山的创业公司，打造由专有基础模型驱动的AI机器人工作站，能将生产线的改造时间从数周缩短至几分钟，帮助制造商自动化那些传统上需要人工完成的复杂精细任务。
Q2：Industrial Next的机器人是如何学习新任务的？
A：该公司的机器人通过高度逼真的仿真引擎进行训练，这个引擎能接近真实世界的物理动态，让机器人在虚拟环境中学习执行高精度、高灵巧度的任务，而不是依靠传统的硬编码编程方式。
Q3：Industrial Next目前有哪些实际应用案例？
A：该公司的工作站已被用于生产全球热门智能手机，完成穿引柔性电缆、安装微型连接器盖以及揭除保护膜等精细任务，且准确率可达100%。此外，公司还宣布与宝马集团技术办公室合作，评估其AI灵巧操作技术在制造业中的应用。
