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IT之家 11 月 12 日消息,德国机器人制造商 Agile Robots SE 完成新一轮融资,估值达到 85 亿美元 (IT之家注:现汇率约合 568.29 亿元人民币) 。本轮融资由软银集团(SoftBank Group)领投,为这家初创企业扩大人工智能机器人生产规模提供了新的资金支持。 总部位于慕尼黑的 Agile Robots 在一份声明中表示,公司本轮融资金额为 5 亿美元 (现汇率约合 33.43 亿元人民币) ,累计融资总额已达到约 20 亿美元 (现汇率约合 133.72 亿元人民币) 。英伟达(Nvidia)、日立(Hitachi)和 T.Capital 也参与了此次融资。 Agile Robots 首席执行官陈兆芃(Zhaopeng Chen)曾将这场机器人技术竞赛形容为一场资本密集型的“战争”。随着各家公司竞相开发物理 AI 和机器人技术,行业正努力推动相关产品走出测试阶段,真正投入实际应用。 Agile Robots 计划利用新一轮融资扩大在美国及其他市场的业务,并提升制造产能。公司近期在慕尼黑附近启用了一座人形机器人制造工厂,并表示预计 2026 年将生产约 2000 台人形机器人,2027 年的产量则有望增长至目前的两倍甚至三倍。 陈兆芃表示:“我们距离一个关键转折点已经越来越近,届时人形机器人的工作效率将超过人类。” 目前,Agile Robots 正在包括大众汽车集团(Volkswagen)旗下奥迪(Audi)在内的制造业客户现场,测试旗下部分最新机器人系统。 此外,公司还推出了一款体重约 40 公斤的小型机器人,主要面向大学和实验室,供研究人员在真实环境中测试底层 AI 模型的表现。 Agile Robots 希望,通过让机器人进入这些实际应用场景,能够积累大量训练数据,帮助机器人提升能力,同时让它们更容易通过重新训练掌握新的任务。 软银一直是机器人领域最积极的投资者之一。该集团创始人孙正义(Masayoshi Son)已将机器人业务定位为集团 AI 战略的核心组成部分。 Agile Robots 成立于 2018 年,由德国航空航天中心(DLR)的研究人员创办,业务涵盖人形机器人、移动机器人、机械臂以及相关控制软件的研发。 陈兆芃表示,在部分工作任务上,人形机器人即将达到比人类劳动力更高的效率。不过,行业仍面临多项技术挑战,包…
Original text(via IT之家)
软银领投 Agile Robots 公司 5 亿美元融资,加码人形机器人规模化生产 IT之家 11 月 12 日消息,德国机器人制造商 Agile Robots SE 完成新一轮融资,估值达到 85 亿美元(IT之家注:现汇率约合 568.29 亿元人民币)。本轮融资由软银集团(SoftBank Group)领投,为这家初创企业扩大人工智能机器人生产规模提供了新的资金支持。
总部位于慕尼黑的 Agile Robots 在一份声明中表示,公司本轮融资金额为 5 亿美元(现汇率约合 33.43 亿元人民币),累计融资总额已达到约 20 亿美元(现汇率约合 133.72 亿元人民币)。英伟达(Nvidia)、日立(Hitachi)和 T.Capital 也参与了此次融资。
Agile Robots 首席执行官陈兆芃(Zhaopeng Chen)曾将这场机器人技术竞赛形容为一场资本密集型的“战争”。随着各家公司竞相开发物理 AI 和机器人技术,行业正努力推动相关产品走出测试阶段,真正投入实际应用。
Agile Robots 计划利用新一轮融资扩大在美国及其他市场的业务,并提升制造产能。公司近期在慕尼黑附近启用了一座人形机器人制造工厂,并表示预计 2026 年将生产约 2000 台人形机器人,2027 年的产量则有望增长至目前的两倍甚至三倍。
陈兆芃表示:“我们距离一个关键转折点已经越来越近,届时人形机器人的工作效率将超过人类。”
目前,Agile Robots 正在包括大众汽车集团(Volkswagen)旗下奥迪(Audi)在内的制造业客户现场,测试旗下部分最新机器人系统。
此外,公司还推出了一款体重约 40 公斤的小型机器人,主要面向大学和实验室,供研究人员在真实环境中测试底层 AI 模型的表现。
Agile Robots 希望,通过让机器人进入这些实际应用场景,能够积累大量训练数据,帮助机器人提升能力,同时让它们更容易通过重新训练掌握新的任务。
软银一直是机器人领域最积极的投资者之一。该集团创始人孙正义(Masayoshi Son)已将机器人业务定位为集团 AI 战略的核心组成部分。
Agile Robots 成立于 2018 年,由德国航空航天中心(DLR)的研究人员创办,业务涵盖人形机器人、移动机器人、机械臂以及相关控制软件的研发。
陈兆芃表示,在部分工作任务上,人形机器人即将达到比人类劳动力更高的效率。不过,行业仍面临多项技术挑战,包括电池续航能力、重量分布,以及真实场景训练数据的质量等问题。
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