瞄準柔性生產，「NeuroBot」以人工智慧賦能自動化分揀

人口老齡化的加劇以及人口紅利逐漸消失，促使「機器代替人」的理念在更多行業開始出現落地技術。

36氪近期接觸到的「NeuroBot」（公司全稱：北京矩視智能科技有限公司），是一家成立於 2017 年 10 月的智能分揀機器人研發商。公司通過自主研發的基於 3D / 2D 視覺的智能分揀系統，解決工業機器人分揀領域的無序抓取問題，可應用於加工製造、物流、農業等多種行業。

創始人兼 CEO 弭寶瞳告訴36氪，傳統的工業機器人只能針對固定位置的物體進行抓取，而 NeuroBot 通過自主研發的 3D / 2D 視覺分揀系統，集成不同類型的工業機器人，完成識別、檢測、抓取、碼放的一系列動作，可柔性地將物料在無序或半無序狀態下完成分揀，提高生產效率並節約成本。

據了解，NeuroBot 所運用的核心技術分三個方面：

AI：通過採用深度學習技術，把人工的檢測經驗轉化為演算法，從而實現自動識別和檢測；

3D / 2D 視覺：利用機器視覺完成物品的位姿估計，並輔以深度學習演算法實現複雜場景的抓取點計算；

嵌入式 AI：採用嵌入式 GPU （如 Nvidia 的 TX2）為深度學習提供硬體支撐，保持算力充足。

根據 NeuroBot 提供的數據顯示，其 3D 視覺分揀的識別時間約為 0.5s，精度可達 0.2mm，其結合 2D 視覺的檢測精度可達 0.01mm。

弭寶瞳表示，「整套方案中，我們提供包括核心演算法、工業相機及處理器的軟硬體一體化產品，而機械臂、抓手等硬體則由上游廠商提供。同時，通過演算法優化，配合國產的硬體方案，其價格僅約為國外相似競品的四分之一。方案應用範圍目前集中在加工製造業，未來也會拓展到消費級領域，實現通用物品抓取。」

NeuroBot 的客戶分為兩種，第一種是直接客戶（目前已合作多家上市公司），NeroBot 相當於集成商，提供整套服務方案，工廠回收成本的時間約為一年至一年半。第二種客戶是集成商，NeuroBot 相當於上游供應商，提供標準化套件，由下游集成商完成項目實施。

弭寶瞳告訴36氪，3D 視覺分揀技術還沒有發展到行業通用階段，這類前沿技術初期需要先從實際場景中落地，建立自身的行業門檻，並在實際場景中打磨標準化產品。

「通過第一種直接落地客戶的項目，我們已經實現正向現金流，且有多個項目正在跟進。在此過程中，我們除了會不斷優化產品，還會根據實際項目需求，使產品向標準化轉變。同時，在該垂直領域，我們將作為供應商實現規模化效應。」

數據顯示，2020 年，中國工業機器人銷量將達到 20 萬台，機器視覺市場也將達到 86.5 億元人民幣。目前，除了 NeuroBot 的分揀機器人領域，其他領域也有包括庫柏特、梅卡曼德、阿丘等公司。弭寶瞳認為，工業的細分領域較多，且各垂直行業門檻較高，能否實現行業落地，並在細分領域建立壁壘，是當前發展的重點。

今年 4 月，NeuroBot 已完成由 Plug And Play 領投的種子輪融資。目前，公司正在尋求天使輪融資，主要用於技術研發、市場營銷及硬體採購。

NeuroBot 創始人弭寶瞳，中國人民大學計算機博士，曾任奇虎360研發工程師、產品經理；連續創業者。創始團隊有多位來自滴滴、IBM、360、浪潮的高級研發工程師。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！