人工智能机器人企业排名(国内十大智能机器人公司排行榜)
小伙伴们关心的问题：人工智能机器人企业排名(国内十大智能机器人公司排行榜)的知识，本文通过数据整理汇集相关信息,希望对各位有所帮助。你好，这里是科技前哨站。3月4日，国际知名媒体《FastCompany》发布了全球10大最具创新力机器人公司榜单。与以往的人形机器人不同，这份榜单更侧重于实体行业。入选的公司包括无人机行业的隐形冠军，自动驾驶领域的前沿创新...小伙伴们关心的问题：人工智能机器人企业排名(国内十大智能机器人公司排行榜)的知识，本文通过数据整理汇集相关信息,希望对各位有所帮助。
你好，这里是科技前哨站。
3月4日，国际知名媒体《FastCompany》发布了全球10大最具创新力机器人公司榜单。与以往的人形机器人不同，这份榜单更侧重于实体行业。入选的公司包括无人机行业的隐形冠军，自动驾驶领域的前沿创新者，当然还有工厂里无处不在的工业机器人和仓储机器人。
根据FastCompany的报告，机器人无处不在的大趋势正在形成。制造业常用机器人密度达到每万人126台，是5年前的两倍，其中汽车制造业达到每万人1300台的水平。
在化妆品、服装、消费电子行业，机器人也开始越来越多的出现，比如货物分拣、包装等流程。百思买、彪马等公司已经将机器人应用于仓储管理和物流配送。
随着人工智能的加速发展，我们也看到越来越多的机器人开发者和集成商不断涌现，使得部署机器人的时间从几个月缩短到几周甚至几天，让建筑规划、农业测绘、物流配送甚至医疗行业成为机器人大有可为的地方。
在机器人即将遍布你我身边的世界里，有哪些科技公司走在了行业的最前沿，有哪些奇形怪状的机器人进入了你我身边？
今天科技前哨就和大家一起看看FastCompany眼中最具创新力的10家机器人公司的特点，以及它们是否真的能预示未来机器人行业的新趋势。
1.无人机部署
这家公司可能不为大多数人所知，但它是无人机行业知名的软件供应商，DJI所有的无人机都与它合作。
DJI无人机可以用他们的软件从空实现建筑工地、能源设施、农业用地的测绘和自动监控，让无人机成为空中的机器人，帮助生产。
2022年，他们利用自己在无人机测绘方面积累的数据和经验，与一家农业科技企业合作开发了一款自动化作物监测软件，让无人机代替人进行自动化巡查。
凭借其在智能方面的无限潜力，去年又获得5000万美元投资，共融资1.42亿美元。已经是小独角兽了。
很多人可能会奇怪，为什么这明明是一家软件公司，为什么会被归为机器人行业。事实上，科技前哨的小伙伴们发现，随着人们越来越认识到机器人的本质是特定设备和智能的结合，机器人产业的外延也在不断扩大。
在未来的机器人行业，初创企业将不仅仅是制造机器人的公司，为机器人提供智能的软件开发公司和帮助在特定行业部署机器人应用的集成商也将成为这个行业的成员。
2.敏捷的
第二家公司也是解决方案集成商，为机器人提供智能。
这家公司是一家大公司。其董事会成员包括推动自动驾驶技术研发的塞巴斯蒂安·特伦特(SebastianTrent)和图像识别领域的大神李菲菲。有两个人工智能大神在负责，他们要做什么也很清楚。
这家公司致力于使用视觉识别和人工智能算法来教会机器人完成分拣和包装任务。行业外的人可能想不到。大多数人认为，简单地分拣和包装货物一直是自动化领域的一大难题。
根据公布的数据，他们的智能算法应用在机器人上，可以让机器人区分超过50万种不同的产品，完成包装工作。目前他们的解决方案已经被百思买、维多利亚的秘密、彪马等知名企业应用，未来还有很大潜力。
去年3月，凭借过硬的技术实力，他们已经获得了5000万美元的A轮融资，未来前景值得期待。
3.移动式工业机器人
这家来自丹麦的企业是一家非常标准的机器人公司，他们的主要产品是仓储机器人。
他们的产品最大的优势就是可以在1,300kg的负荷下稳定运行。此外，它们还配备了摄像头和激光雷达，可以准确识别周围环境，更好地与人合作，加快仓库周转效率。
4.查看网格
如果说上一家公司还是标准的仓储机器人的话，SEEGRID显然属于这个智能时代才能见到的机器人企业。
他们的工作是为仓库里的叉车提供情报。你甚至可以说他们是自动驾驶企业。
2022年，这家公司推出了第一台载重1500公斤的自动叉车。最大的卖点就是不需要改造仓库。这些具有一定智能的叉车可以在原有的道路上自由行驶。
在我们看来，随着自动驾驶技术的成熟，这样的机器人公司会越来越多。但这种模式创新不仅需要技术加持，还要看市场能不能买账。但无论成功与否，这家公司的尝试都为机器人行业的发展打开了新的想象空间空，他们的未来值得我们持续关注。
5.努力
过去知名的自动驾驶公司Nuro在之前公司的帮助下被归为机器人公司也就不足为奇了。如果你打开我们的微信官方账号稿件，看看他们的产品，你也能理解为什么《快公司》杂志这么分类。
Nuro公司的送货车完全去掉了司机的位置，是人工智能控制的自动驾驶汽车。它的外形也已经脱离了交通工具的范畴，更像是一个大型的移动货箱。它被称为机器人并不奇怪。
作为美国交通部门批准商用的第一辆自动驾驶汽车，他们的产品已经与多家知名企业合作，并在终端配送业务中使用。美国著名的达美乐公司用R2机器人给顾客送披萨，美国联邦快递用它送快递。
2022年11月，他们又筹集了6亿美元，正在一路狂奔中建设工厂和扩大生产。量产后能否打出自己的技术闪电战，也值得我们继续关注。
6.捷迈邦美
这是一家医疗设备公司。之所以入选这份机器人公司名单，主要在于他们推出的手术机器人。
以前决定一个人能不能当医生，能当多久的一个关键指标是“手会不会抖”，在关节置换、脊柱外科、神经外科等领域更重要。只有手术中的毫米间隙决定了病人是治愈还是瘫痪。
他们推出的三款手术机器人虽然不能独立完成手术，但在需要精细手术时，可以在医生的操作下准确完成各种手术，大大减少了手术过程中的额外伤害。
当大多数人都在担心机器人将如何取代人的时候，我们可能会看到机器人以各种新的形式帮助从业者变得更加强大，被称为我们职业提升的有力帮手。
7.CRG自动化
之所以选择这家机器人解决方案集成商，是因为他们从美国国防部接手了一笔销毁沙林毒气弹头的业务。
沙气是一种剧毒物质，皮肤接触1.7克即可在15分钟内致人死亡。如果吸入相同剂量，可以立即杀死17人。处理这种高危物质是机器人应用的绝佳场景。
CRAutomation公司将传统的工业机器人与移动机器人相结合。经过18个月的开发，它已经定制了一套专用机器人系统，目前已经在美国肯塔基州得到应用。
随着机器人技术的成熟，根据客户要求定制机器人产品的案例会越来越多，更多不同技术组合的奇怪机器人也会出现。
8.MEMIC创新手术
这是一家总部位于以色列的手术机器人公司。他们的机器人产品可以由外科医生操作，实现非常精细的微创手术。
2022年3月，他们的机器人获得FDA批准，可以用于癌症以外的手术治疗。应用场景打开，各种融资接踵而至。
去年，他们总共筹集了9600万美元。最近，包括肯德尔地区医疗中心在内的三家医疗机构成为了他们的客户。
9.室上速
与其他公司专注于机器人或机器人能做什么不同，SVT专注于机器人低代码编程的软件平台技术，简单来说就是机器人可以轻松应用于特定场景。
以前一套机器人设备落地需要几个月的时间，时间长了可能也不用一两年就能调试好。SVT通过其软件平台帮助企业更简单地设置机器人生产线，将部署时间缩短了一半以上。
目前，许多企业已经在使用他们的解决方案引入机器人，Gartner还将他们评为2022年最酷的供应链执行技术供应商，认为他们的低代码解决方案将加速供应链行业的变革。
10.椰子树
这是一家专注于为小型企业提供送货机器人服务的公司。
虽然成立于2022年，但他们的送货机器人已经在洛杉矶等地得到应用，为50多家餐厅和便利店提供送货服务。他们声称他们有1000个机器人参与送货，是业内最大的机器人送货服务提供商。
根据快递公司的报告，这家公司在去年8月完成了A轮融资，融资金额为3600万美元。有了这笔钱，他们计划在今年上半年继续扩展业务，在美国至少五个主要城市提供服务。
今天到此为止。希望你能有所收获。如果你喜欢我们的节目，请分享给你的朋友。这对我们会很有帮助。更多精彩内容明天见~
总结：人工智能机器人企业排名(国内十大智能机器人公司排行榜)的介绍到此就结束了，感谢您的支持。
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作者 |维克多编辑|青暮
2021年12月9日，由粤港澳大湾区人工智能与机器人联合会、雷峰网合办的第六届全球人工智能与机器人大会（GAIR2021）在深圳正式启幕，140余位产学领袖、30位Fellow聚首，从AI技术、产品、行业、人文、组织等维度切入，以理性分析与感性洞察为轴，共同攀登人工智能与数字化的浪潮之巅。大会次日，思尔实验室主任、前深圳市人工智能与机器人研究院执行院长、国际欧亚科学院院士、IEEEFellow李世鹏在GAIR大会上做了《人工智能与机器人前沿研究之思考》的演讲。李世鹏博士，IEEEFellow，国际欧亚科学院院士。历任深圳市人工智能与机器人研究院首席科学家和执行院长、科大讯飞集团副总裁及讯飞研究院联席院长、微软亚洲研究院创始成员与副院长。李院士在多媒体、IoT及AI等领域颇具影响力。他拥有203项美国专利并发表了330多篇被引用了的论文（H指数：82）。被Guide2Research列为世界顶尖1000名计算机科学家之一。培养出四位MITTR35创新奖的获得者。是（科技部）新一代人工智能产业技术创新战略联盟发起人之一及联合秘书长。在演讲中，李世鹏介绍并展望了人工智能与机器人前沿研究方向，他指出：未来机器学习突破深度学习的数据瓶颈或许可以借助认知科学的方法得到突破，学习范式可从依靠“大数据”转变成依靠“大规则”；人机协作也要进化为人机“谐”作，只有将耦合、交互、增强、互补等目标纳入研究方向，才能实现人机的无缝连接。以下是演讲全文，AI科技评论做了不改变原意的整理：今天的演讲题目是《人工智能与机器人前沿研究之思考》，分为三个部分，先谈人工智能和机器人研究全景，然后聚焦研究方向，包括机器学习、运动智能、人机谐作、群体协作；最后进行总结。
人工智能相关研究的关键元素有三个：人、机器人/物联网以及AI。之所以将机器人和物联网归为一类，是因为这两者是物理世界和虚拟世界的接口。如果三个元素两两之间发生联系就会形成一个新的学科，例如机器人和AI相结合会产生智能体，AI和人类相结合会产生人机耦合以及增强智能，而机器人和人类相融合会形成增强机体。随着人工智能与机器人领域的发展，研究对象不再局限在单个智能体，而是越来越多地对多个智能体的协作进行研究，例如人类社会群体如何更好地相融合？如何设计出能够精妙协作的机器群体？总体而言，我认为重要的基本研究方向是：机器学习、运动智能、人机谐作、群体协作。
1聚焦方向之机器学习机器学习的发展离不开深度学习加持，它给行业带来许多研究成果，并赋能了语音识别、人脸识别、物体识别、自动驾驶等方面，推动人工智能产业高速发展。虽然成果颇丰，但成也萧何败也萧何。深度学习依赖于大数据，其瓶颈也在于大数据。例如国内的智能语音技术尽管处于行业领先，但仍依赖技术积累和数据积累。现在想要让深度学习发挥巨大威力，仍然需要大量数据的加持，如果想让深度学习从一个领域扩展到另一个领域，也少不了数据支撑。
如何突破？研究者已经探索了多条路径，其中一个解决方案是：扩展深度学习框架。例如优化深度学习算法、知识图谱+深度学习、专家系统+深度学习等等。另一条路径是因果推理，其目标是借助人类举一反三的能力，期望超越数据之间的相关性，进而探索数据之间的因果性，从而得到数据之间的逻辑推理。第三条路径是类脑计算，从生物学角度，探索人脑认知元素和机制，以仿真方法再现人类大脑。个人认为认知科学是突破深度学习框架的着力点。理由是人类认知过程有两点需要我们去进一步借鉴：生而知之、学而知之。生而知之是指部分认知能力与生俱来，新生儿的脑神经有很多先天的连接。它给我们的启示是：现在的大多深度学习算法，大部分都是从零开始训练，而没有充分或者高效利用先验知识或者已有模型。如何利用“现有知识”是深度学习的下一个热门方向。学而知之是指大部分认知能力是后天学习到的，尤其是早期学习。通过学习脑神经建立了更多的连接。孩子很多能力，包括感知、应对、语言、读写和理解，甚至分析问题和解决问题的思路和能力在很小时候已经基本定型；以后基本都是知识的积累。这意味着脑神经元很早的时候就连接定型成一个元模型，剩下的是只是利用这个元模型去解决具体领域的问题。这个与当前的大规模预训练模型有着惊人的相似之处。学而知之的另一层次是：人类学习过程依靠多源的、多传感的、多模态的、多角度的数据，例如视觉、听觉、嗅觉、触觉和语境等联合信息，而今天的深度学习依靠大都是一段语音、一张照片，因此，未来AI模型的输入数据可能不仅是单一的数据，而是多个信号源的融合。如何模仿人类学习的过程，这是认知科学对深度学习的另一个启示。再者，人类学习过程是一个从样本示例到原理归纳的过程，而不是仅停留在样本示例层面；目前深度学习却都是停留在样本层面。那么，未来是否能够构造类人的机器学习框架，无论输入什么样的数据，只要逻辑相通，都会收敛到一致的模型？突破深度学习的数据瓶颈，可以尝试构建规则的众包系统，让人类教机器学习过程，其目的不是输入数据，而是让机器学习规则。由于我们试图从日常的活动中学习规则，这种规则普通人都可以标注示教，这就打破了以前专家系统地需要“专家”的局限。这种从“大数据”过渡到“大规则”模型构建方式显然也更符合人类的认知。2聚焦方向之运动智能众所周知，在机器人领域，波士顿动力公司的产品最“像人”，如上动图，机器人跳舞丝毫看不出生硬的感觉。但受计算资源、能量、运动控制的限制，它只能运行几十分钟。其实，波士顿动力机器人的运行方式是基于电机驱动，存在很多缺点，例如刚性运动、自重比较大、反应速度和灵活性的矛盾以及耗能大。
对比人类和其他动物的运行方式，肌肉、骨骼、传感和神经的结合可以在低能耗情况下，实现灵活运行。这给研究者的启示是，机器人的运行系统应该像人一样满足：高效、灵活、精确、鲁棒、刚柔并济、轻量、自适应等指标。当前的运动智能可能在某一个维度表现优秀，但综合考量仍然有很多缺点。因此，运动智能的一个重要研究方向是：仿生。仿照动物的运动智能，例如运动控制采用逼近反馈式，运动过程视变化随时灵活调整。如果说机器人是靠“内力”驱动，而医疗微纳米机器人是“外力”研究方向的代表。例如依靠磁力，小机器人精确地将药物从一个管道运送到另一个管道。3聚焦方向之人机谐作在人机谐作层面，区别于协作，“谐作”代表人机协作中的耦合、交互、增强、互补、协作、和谐等意思。人机谐作的目标是：不需要告诉机器人类的意图，机器就能领会，从而达到人机的无缝连接。在达成人机谐作的过程中，重点研究人机自然交互、感知及增强。具体可能包括：生物特征检测和识别、人机接口、脑机接口、语音识别、动作识别、表情识别、语言理解、意图理解、体态感知、无隙增强，以及在扩展现实与远程现实的延伸等等。人机增强智能方面，今天的机器学习框架大都是基于大数据的深度学习框架，肯定会遇到机器智能处理不了的情景。这对于某些高风险领域，例如自动驾驶、金融等来说是致命的。针对这一问题，当前的解决方案是“人类接管”。这会涉及三个核心问题：核心问题1：机器智能如何感知自己处理不了一些情况，而主动要求人来接管？核心问题2：什么时候人类可以完全放手给机器自主完成任务？核心问题3：什么样的人机交互设计能充分发挥人和机器各自的长处，同时又无需非必要地麻烦对方？三个核心问题如果无法解决，会导致一些困境。例如，以自动驾驶为例，目前安全员并不是开了“自动”功能就一劳永逸，仍然需要时时监测路况与路线，一刻都不能分神。这其实增加了安全员的负担，因为在没有自动驾驶的时候，人类对自己的驾驶环境会有一定的预测，而机器驾驶的情况人类无法预测。人机增强机体也属于人机谐作的一个领域，能够帮助人类增强物理机体能力，完成一些人类自身体力完不成的事情。但机器可能过于复杂，需要人类培训后才能操作。人机增强机体的未来目标是实现人与机器和谐共处，操控起来如同人类的自己的器官一样自然。其中，涉及的核心研究课题包括：机器感知人的意图、人的姿态、理解人的自然语言命令、肢体语言等等，从而让机器以最适合人类接受、恰到好处的平滑方式帮助人解决问题。4聚焦方向之群体协作目前单智能体已经可以完成许多任务，但如何发挥每个智能体集合起来的威力？这涉及群体协作的研究方向。在仓储场景下，存在许多抓取分类的机器人，如果能够有效调度，那么必将大大提高工作效率。当前主流的调度方式是中心化的控制方式，但面对成千上万的规模的智能体，则需要非中心化的控制，允许智能体之间存在自主行为，在相互协作的同时，还能“做自己的事”。即单独的有智能可独立行动的智能体，通过协作而达到的更高效的群体/系统智能和行为。智能体群体协作目前涉及的规则包括，群体行为模型和激励机制、群体智能协同决策。这一方面，蚂蚁是我们的学习对象。另外，在自动驾驶方面，越来越多自主驾驶机器人出现，它们之间如何做到协同感知和协同控制也是当今热门话题。上述四个方面属于基础性的研究，任何一个领域出现了突破，那将对其领域以及下游应用而言都是革命性的突破，也将带来工业数智化原创技术的创新，会让我们在竞争中占领优势地位!雷峰网雷峰网(公众号：雷峰网)雷峰网原创文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。