用軟硬件結合的方式解決機器人的精細操作問題，Tacta Systems獲7500萬美元早期融資

精細操作，無論對於人形機器人還是工業機器人，都是一個需要解決的難題。

在新一輪的具身智能創業中，有Physical Intelligence等公司試圖從基礎模型的角度切入，去解決它；另一些公司，選擇的角度則是執行終端。

一家叫Tacta Systems的公司，自研並整合了「靈巧模型」，定製化的邊緣AI芯片，觸覺傳感器陣列；以軟硬件結合的方式，打造一個「靈巧智能」（Dextrous Intelligence）平臺，幫助客户升級它們的機械臂，讓這些工業機器人能夠完成電子產品組裝、食品處理等精細操作。

它近日獲得7500萬美元融資，此輪融資包含一筆此前未披露的1100萬美元種子輪（由Matter Venture Partners領投），以及由America’s Frontier Fund和SBVA聯合領投，Matter Venture Partners、B Capital、新加坡經濟發展局投資、雙日株式會社、華威國際-TEN Capital、矢崎總業、B5 Capital、Tyche Partners和Woven Capital參投的6400萬美元A輪融資。

連續創業者組成自身團隊，用軟硬件結合的方式解決機器人的精細操作問題

得益於驅動器成本的降低和基礎大模型的興起，高盛集團預測，到2035年，人形及靈巧機器人市場的規模將高達2050億美元。

而工業機器人，則是更早普及的一個領域，早在10年前，工廠中的自動化機械臂就在運行。但是大多數的工業機器人，觸覺是缺失的一環，它們只能做一些編好程序的規定動作，例如分揀，噴漆等，卻無法做更精細的操作。

之所以無法做精細操作，瓶頸既來自感知層，也來自理解層。Tacta Systems的突破來自於它開創了「觸覺智能層」，打造了一個核心的「靈巧智能」（Dextrous Intelligence）平臺。

作為智能化的「神經系統」，靈巧智能使得機器人能夠以媲美人類的精準度與速度，去感知、適應並操控物理世界。

Tacta Systems的差異化優勢來自於垂直整合和全棧自研，它的整個平臺中，既有云端訓練的「靈巧模型」，也有定製化的邊緣AI芯片，當然還包括觸覺傳感器陣列，它是軟硬件整合的，而且全都是自研的。

工業機器人的廠商和使用者，可以直接採購這些套件，對自己的現有平臺進行整體改造升級。

Tacta Systems的產品，已經在電子產品組裝、食品處理和醫療設備套件等領域進行早期試點，而此前的工業機器人只能做一些「粗活」，當機器人也能做精細活，這將解放未來以萬億小時計的人力勞動。

Andreas Bibl

要做到這些，需要一個強大且經驗豐富的團隊，Tacta Systems的創始人兼CEO Andreas Bibl是連續創業者，他自1987年起，6次創業，當他的創業公司LuxVue Technology（產品是LED顯示設備）被蘋果收購后，他又在蘋果領導了硬件團隊近10年，直到2024年1月再一次創業。

Vikram Pavate

他的聯合創始人Vikram Pavate也是創業者，且在LuxVue Technology擔任過商業發展方向的副總裁。

Dariusz Golda

Tacta Systems的創始人兼CTO Dariusz Golda在LuxVue Technology和蘋果硬件團隊與Andreas Bibl長期共事，並且一直致力於MEMS芯片。

在Tacta Systems的創始團隊中，還有多位技術過硬，經驗豐富的合夥人，例如Nahid Harjee是負責傳感器的VP，也是MEMS芯片領域的專家，與Andreas Bibl在蘋果硬件團隊有共事經歷。

David Bibl曾是創業者，在Tacta Systems是負責製造的VP。

機器人首席工程師Harry Su曾在具身智能獨角獸Dexterity和Figue擔任技術要職，長期致力於機器人的精細操作技術。

可以看出，Tacta Systems的CEO Andreas Bibl帶着他長期合作的老同事們，在一個新的方向攻城略地。

他對於公司要解決的問題進行了定義：「讓機器能夠解決複雜的物理世界問題，是機器人技術的下一個前沿領域。當前的人工智能模型在處理文本和視頻方面已極為成熟（因為有相對豐富的數據），但對廣闊的物理世界卻依舊知之甚少。在觸覺與操控領域，始終缺乏一個互聯網規模的龐大數據集，這構成了一道根本性的鴻溝。我們的工作最終將幫助人類將那些枯燥的工廠勞作和繁重的體力勞動實現自動化。」

軟硬件結合是具身智能創業公司獲得競爭優勢的明智方向

讓機器人實現精細操作，需要讓機器人理解做什麼，然后再解決怎麼做和具體執行的問題。

理解做什麼和怎麼做，基本是在基礎模型層面。例如Physical Intelligence訓練的π(0)的通用機器人基礎模型，經過微調后能讓機器人完成摺疊衣物、餐桌清理和組裝盒子等需要多個動作組合的精細操作任務。此外，Skild AI訓練的機器人模型也能實現精細操作；Figue也公佈了自己的機器人在寶馬工廠里干活的視頻。

Tacta Systems則在具體執行的這個層面，而且它的創新之處在於既能感知，又能計算和思考，還能執行，也就是「靈巧智能」。

此前一些做觸覺和操作執行部分的公司，在整合度上，都不如Tacta Systems

，因為它們沒有計算能力和思考能力。例如SynTouch（仿生型觸覺傳感器），XELA Robotics（三軸觸覺傳感器），tacterion（工業機器人觸覺套件）都停留在感知這個層面。

在中國市場，我們在具身智能領域已經有了機器人數據公司，基礎模型公司，人形機器人本體公司，以及更早的物流機器人，外賣機器人，工業協作機器人等。整個產業鏈完整，應用場景豐富，也有巨量的數據積累。這讓中國的具身智能領域創業者有了很好的創業環境。

但是以機器人的精細操作和觸覺領域舉例，目前很多創業公司，都專注在傳感器的硬件上，並沒有進行垂直整合，也不是軟硬件結合。

在AI和具身智能的新時代，軟硬件結合是創業公司獲得競爭優勢的明智方向，如果只做軟件，可能被模型廠商吃掉，只做硬件，又沒有靈魂。當一個軟硬件結合的產品能夠解決一個垂直賽道中的重要問題時，它就很有機會活得很好。

阿爾法公社已經完成對光帆科技、光智時空（Looki）、玄源科技（X-Origin-AI）、清智元視（Pixboom）等近十家AI原生硬件的初創公司，絕大多數為項目的首輪投資人，其中有數家已經完成新一輪融資，我們非常看好這個賽道華人團隊的發展，並期待與更多賽道的初創團隊交流合作。

本文來自微信公眾號 「阿爾法公社」（ID：alphastartups），作者：發現非凡創業者的，36氪經授權發佈。