Рост гуманоидных роботов в секторе промышленной робототехники 🤖

Digit был неповторимым на выставочной площадке ProMat в прошлом году. Это мероприятие для производственной цепочки поставки превратилось в технологический показ последних лет.

“`html

Agility Robotics получил нового генерального директора, который сосредоточен на текущих приоритетах.

В прошлом году на выставке ProMat, среди моря автономных мобильных роботов, роботов для захвата контейнеров и автоматизированных систем складирования и извлечения, выделялось одно устройство, о котором говорили все — небольшая армия двуногих роботов Agility, под названием Digit. 🤖💃

Видеоролики с участием Digit быстро стали вирусными, пленяя зрителей видом гуманоидных роботов, выполняющих однообразные задачи на заводах. Отклик был ошеломляющим, сигнализируя о смене представлений о гуманоидных роботах с далекой фантазии на жизнеспособную реальность. Это подтвердилось еще и недавним сбором средств конкурента Figure в размере $675 миллионов. Гуманоидные роботы пользуются большим спросом, и инвесторы больше не рассматривают их как простые мечты. 🚀

Путь Agility к тому, где они находятся сегодня, начался после их впечатляющего выступления на выставке ProMat в прошлом году. Один из основателей Дэмион Шелтон понял, что компания значительно изменилась с момента основания и решил изучить планы преемства. Они привлекли опытного специалиста по Apple/iPad Аиндрию Кэмпбелл на должность генерального операционного директора для решения задач расширения своих производственных планов. Джонатан Херст, сооснователь и бывший технический директор, перешел на должность главного робототехнического директора, ответственного за исследования. Мелини Уайз, имеющая опыт в стартапах с автоматизированными мобильными роботами, заняла место нового технического директора.

И теперь Agility объявил о назначении нового генерального директора — Пегги Джонсон, ветерана Microsoft. Этот шаг позволяет позиционировать Agility как компанию с тремя женщинами на руководящих должностях, выделяя их среди конкурентов. Хотя у Джонсон может отсутствовать опыт в области робототехники, ее внушительный опыт в технологической индустрии в сочетании с соответствием продукта Agility на рынке сделали ее идеальным выбором для этой роли.

В беседе с Джонсоном и Шелтоном, Джонсон отразила сходства и различия между Agility и ее предыдущим местом работы в Magic Leap. Она отметила, что фокус Agility на доставке ценности здесь и сейчас, когда Digit уже приносит возврат инвестиций клиентам, был ключевым фактором для ее решения присоединиться к компании. Еще одним различительным моментом для Agility является их предварительный запуск в отрасль, благодаря основанию в 2015 году и последующему публичному дебюту Digit на CES в 2019 году.

Agility в настоящее время имеет более 200 сотрудников и отправил около 60 единиц более ранней версии Digit. Хотя Шелтон выразил желание исследовать доставку “последняя миля” в будущем, на данный момент Digit в основном сосредоточен на автоматизации складов. Робот может эффективно перемещать контейнеры всех форм и размеров по складскому помещению, как это продемонстрировано в выборочных проектах Amazon. Энтузиазм Джонсон по отношению к текущим возможностям Agility соответствует их подходу, ориентированному на клиента, с акцентом на ценность, которую Digit уже может предоставить сегодня.

Последние усилия Agility в использовании LLM (Learned Learned Models) для помощи Digit в адаптации к реальному миру добавляют еще один уровень потенциала для робота. Интеграция искусственного интеллекта, элементов аппаратного обеспечения и программного обеспечения в будущих обновлениях дополнительно улучшат возможности Digit и взаимодействие с миром.

Хотя Agility не активно ищет средства, недавняя оценка Figure в удивительных $2,6 миллиарда привлекла их внимание. Шелтон признает влияние таких новостей на отрасль, и Agility открыта для использования этого в своих интересах.

Поскольку популярность гуманоидных роботов продолжает расти, можно сказать, что Agility на переднем крае этой захватывающей технологической революции. С их преимуществом, талантливой командой и обязательством по доставке ценности сегодня, они выстраивают уникальный путь в области промышленной робототехники. Будущее выглядит многообещающим для Agility и Digit, и мы с нетерпением ждем, что они достигнут дальше! 🚀🌟

🤔 Вопросы и ответы

В: Какие еще сценарии использования есть для гуманоидного робота Digit от Agility?

О: В настоящее время сосредотачиваясь на автоматизации склада, Agility намекнула на возможное исследование доставки “последняя миля” как еще одного потенциального сценария использования для Digit. Способность робота двигаться по неровной местности делает его многообещающим кандидатом для этой задачи. Следите за обновлениями планов Agility на будущее!

В: Как гуманоидный робот Digit от Agility сравнивается с другими стартапами в области робототехники на рынке?

О: Одним из значительных отличительных моментов является предварительный запуск Agility в отрасль. Основанная в 2015 году, компания исследует и разрабатывает роботов на ногах уже несколько лет, что дает им уникальное преимущество. Кроме того, фокус Agility на доставке ценности в настоящее время, а не на попытке решить все возможные приложения, выделяет их среди конкурентов. Они сосредоточены на нескольких сценариях использования, где Digit может обеспечить немедленную ценность для клиентов.

В: Какие улучшения планирует Agility для Digit в плане интеграции искусственного интеллекта (ИИ)?

О: Agility недавно продемонстрировала свою работу по использованию LLM (Learned Learned Models), чтобы помочь Digit адаптироваться к динамичной реальной среде. Это захватывающее развитие открывает возможности для дальнейшей интеграции ИИ, позволяя Digit стать еще более универсальным и способным. Интеграция ИИ, улучшения аппаратного обеспечения и обновления программного обеспечения продолжат улучшать возможности Digit и сделают его еще более ценным активом для клиентов.

“““html

📚 References

  1. Figure Raises $675M to Develop Humanoid Robots
  2. Digit’s Public Debut at CES
  3. Agility’s Impressive Team
  4. Learned Learned Models in Robotics

“`