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蚂蚁投了一家具身智能公司,做手的

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鹭羽 发自 凹非寺

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具身智能市场依旧火热!又一家灵巧手企业完成亿元融资

这次押注的是灵心巧手

全球唯一实现千台高自由度灵巧手量产的公司,出货量在整个行业市场上占比高达80%

距离它上一次超亿元融资才刚刚过去四个月,也是灵巧手行业迄今为止金额最大的种子轮投资。

本轮融资则由蚂蚁集团领投,中金资本、首发展创投、上海半导体装备基金、澄凯基金、德同资本、可可普丰跟投,老股东红杉中国种子基金加注,总金额数亿元。

市场利好具身智能企业的同时,灵巧手作为人形机器人末端执行器,也迎来实际应用落地验证的关键一年。

但为什么是灵心巧手?

两笔超亿元融资

灵心巧手自2019年成立以来,主要接受了两轮融资,且金额都超亿元。

第一次是今年4月,灵心巧手获得由红杉种子基金、万凯新材领投的超亿元种子轮融资,同时也创造了灵巧手该领域的种子轮融资记录

该轮资金主要用于底层技术研发和产品优化迭代,旨在提升其作为 “灵巧手+云端智脑” 具身智能平台的技术壁垒,巩固其在全球高自由度灵巧手市场的领先地位。

而灵心巧手刚刚宣布完成的数亿元天使轮融资中,除了此前的红杉种子基金继续加注,新投资方也陆续加入,其中最引人注目的莫过于蚂蚁集团

蚂蚁集团近期在具身智能领域投资动作频繁,不仅积极投资例如宇树科技、钛虎机器人、星尘智能在内的多家新型具身智能企业,还成立了全资控股的自研公司,专注于扩展具身智能和机器人业务。

在本轮融资之前,灵心巧手还在6月完成了工商变更,新增股东上海云玚企业管理咨询有限公司和中金观博(上海)私募投资基金合伙企业(有限合伙),其中上海云玚正是蚂蚁集团100%控股的子公司。

与此同时,灵心巧手的注册资本由原先的661.5万增加至720.8万。

本次数亿元天使轮融资,预计将用于公司的技术储备提升和具身智能数据采集场建设,加速灵巧手在工业、医疗等场景的落地应用。

为什么纷纷押注灵心巧手

灵心巧手虽然才刚刚成立不久,但已具备相当扎实的技术积淀。

其自研的Linker Hand系列灵巧手,工业版自由度可达到25-30,科研版更是高达42,远超国外大厂特斯拉擎天柱(自由度22)和英国Shadow Hand(自由度24),是全球自由度最高的商用灵巧手。

每根手指最高独立拥有9自由度,可以进行360度自由旋转,最大负载可达5kg。

在硬件结构上,同时覆盖连杆结构键绳结构两种设计方案,是国内唯一实现两种灵巧手结构同时商业化量产的公司。

另外,灵心巧手在该系列上还搭载了多传感器系统,模拟人类指尖触感,敏锐进行环境交互。

灵心巧手还建立了全球灵巧操作最大的数据集DexSkill-Net,涵盖海量真实操作场景数据,辅助训练云端智脑,帮助其持续优化决策模型,提升对不同任务的处理能力。

实力强悍的同时,该系列还牢牢占据成本优势,官方测试中,耐用性是Shadow Hand的10倍,价格却只有它的1/30(5万元vs150万元)

Linker Hand O7更是将价格降至0.88万元,大幅度降低灵巧手开发应用门槛。

目前产品月销量已超千台,在海外大厂由于负载、续航等问题无法实际量产高自由度灵巧手的情况下,灵心巧手是全球唯一一家实现量产千台,也是唯一一家可以量产全部驱动方式的灵巧手公司,占据市场80%份额,居行业首位。

产品现已被剑桥大学、斯坦福大学、北京大学、清华大学等国内外顶尖高校广泛应用于科研工作中,同时还在工业、医疗等多场景落地。

灵心巧手最近还针对工业半开放场景专门推出Linker Hand L6与L20工业版,可满足高负载能力和高灵活性需求。

均配置有全新研发的“超强电缸” 驱动模块,可在手掌大小的空间内实现驱控一体化设计,驱动效率高达90%,是传统水平的2倍以上。

而就在这样一个极具潜力和市场引领力的新兴企业背后,是拥有丰富技术背景的研发团队。

创始人兼CEO周永,毕业于华中科技大学少年班,拥有十余年互联网C端产品和机器人背景,团队多名核心成员还曾在达闼机器人、九号、遨博等企业担任技术负责人。

其余成员也均来自清华、北大等国内外知名高校,总研发团队已达数百人,具备充足的产品落地经验。

未来灵心巧手还将继续聚焦软硬件协同发展,致力于完成柔性制造决策执行终端,继续引领具身智能进入全场景应用。

参考链接:
[1]https://mp.weixin.qq.com/s/87I7SHNrS2nw7ig70L2eKA
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/vfC47Y6YcpfP66x_4PkQag
[3]https://www.linkerbot.cn
[4]https://www.toutiao.com/article/7520607326811488810

— 完 —

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!