人工智能视觉AMR机器人公司「灵动科技ForwardX」宣布完成1亿元人民币的B+轮融资,由招商局资本旗下的中白产业投资基金领投,由高鹄资本担任独家财务顾问,融资将用于产品研发、供应链部署和商业化交付。
过去一年,灵动科技曾宣布获得1亿元人民币B轮融资,由湖畔里程领投,交银国际、九弦资本、鼎晖投资和钟鼎资本跟投。同时,该公司还获得由龙湖资本领投的千万美元级B1轮融资。
灵动科技ForwardX成立于2016年5月。彼时,深度学习算法逐渐成熟并开始商业化,为自主移动机器人AMR(Autonomous Mobile Robot)的发展奠定了基础。于是,灵动科技研发了基于深度学习的“Forcos机器人感知决策平台”和基于机器学习的“f(x)多智能体调度系统”,并在物流和制造业等领域落地,为客户提供RaaS、租赁、分期付款和全款一次性购买等多种合作方式。
根据灵动科技提供的资料,他们是“全球唯一采用计算机视觉多传感器融合方案的AMR”,其机器人使用摄像头和GPU代替人眼,通过深度学习神经网络进行环境感知,实现VSLAM三维地图构建、360°避障、自主规划路线,可以快速适应复杂环境布局的变化、节省重新部署的时间与成本,成为仓库内部的无人驾驶物流车辆。
图源:灵动科技
灵动科技创始人兼CEO齐欧表示,AMR的本质是“人工智能时代的企业服务”,核心是通过大规模机器人协同工作,提供一套无人化的行业解决方案,并让客户在投资2~3年内回本。因此,AMR企业必须掌握物流和制造业的业务诀窍,并通过调度数十台甚至上百台AMR,实现仓内和厂内整体作业效率最优,针对各类场景形成不同的解决方案。目前,全球范围内,只有灵动科技、6 River Systems 和Locus Robotics三家企业具备大规模集群调度AMR能力。
图源:灵动科技
对于物流和制造业企业来说,人力短缺、信息不透明、流程固化、数据割裂、无法全局调配等是一直以来的痛点和顽疾。而AMR的规模化部署,有可能让这些问题得到彻底解决。
灵动科技称,在物流场景,其AMR可以高效完成自动化搬运拣选,以最优路线将工人引导到正确的货架位置,显示待拣选的货物名称和确切数量,并协助工人完成拣选和复核;在制造业场景,其AMR可自动上下电梯实现跨楼层搬运,并以强大柔性满足生产批量小、批次多、迭代快的需求。此外,在这两个行业,AMR集群调度系统都可以数据化监控工作效率,随时优化业务。
灵动科技告诉36氪,经过近1年的研发投入,他们实现了单仓200台AMR的调度能力。调度系统可对各类MES和WMS数据进行集成,结合VSLAM获取的三维地图数据,同时调度人和车两个维度。同时,针对不同行业客户的多种场景,形成了不同的AMR拣选策略,实现UPH(units per hour)提升2-3倍的拣货效率。
图源:灵动科技
谈及具体落地案例,齐欧表示,在物流行业,他们与日本最大的第三方物流商伊藤忠的华北物流战略基地合作,后者的首个仓库运行了20台AMR机器人,为超过600家服装门店提供搬运分拣服务。该项目上线只耗时两周,提升了70%的拣选效率,从每小时140 UPH提升至230 UPH,拣货准确率达100%。
伊藤忠物流相关负责人表示:“目前自动化设备大多是在重复且简单的工序上替代人工,但未来的人机协作机器人会越来越多地参与复杂工序的生产环节。灵动科技AMR机器人在提升生产效率的同时还可以柔性应对变化的业务,更贴近行业需求。”
而在制造业场景,灵动科技与市值26亿美元的某深圳上市公司合作,在后者的一个工厂投放了30台AMR机器人,从事产线送料和尾料回收两大关键物流环节。该项目上线后,原材料输送能力提升了30.5%,单日输送量从1700车次上涨至2218车次,每年可节省51%的人工成本。
灵动科技称,他们在2019年累计签署了数千万元的订单,从第四季度开始,加速了商业化进度,已经在近10家500强公司落地。
根据灵动科技提供的资料,2019年12月,他们与TCL王牌签署了“亚洲最大的AMR智能物流整体解决方案开发及应用合作战略协议”,计划部署500台AMR在TCL全球各地工厂。TCL王牌运营中心负责人表示,当前的制造业处于“单机刚性自动化水平”,而他们希望与灵动科技合作,建设“人、机器、物料、车辆工具、场地”一体化协同无人工厂。
除了加速在国内的商业化落地以外,灵动科技还在开拓海外市场,在2019年底成立了美国销售中心和机器人实验室。全球知名AMR公司MiR前美国区销售高管也加入灵动科技,负责北美业务。
灵动科技CEO齐欧为前外企高管,曾获全国机器人大赛冠军。该公司目前团队规模180人,包括120多位算法和产品工程师、近10位博士和博士后,团队成员多来自于清华大学、中科院、微软研究院等。
灵动科技称,他们已申请专利161项,包括国内专利85项、海外专利申请76项,并已取得6项美国发明专利授权,为出海业务提供了技术可能。同时,其团队已在全球顶级期刊发表论文10余篇,并在机器人算法等多个领域获得20多项全球冠军,包括两项TRECVID冠军和IEEE VOT-RT的第一名。
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