产品+应用双轮驱动，非夕开启机器人新蓝海

撰文 | 潘敏瑶

力控机器人领域的核心奠基人、世界机器人研究基金会（IFRR）主席、斯坦福大学智能机器人实验室主任Oussama Khatib曾这样评价非夕：“很高兴看到非夕能发展出一套全新的软硬件技术，将机器人的力控能力带上一个新层级，以有别于以往力控机器人的方式工作。Rizon首次实现了新型力控和人工智能技术的深度融合，代表了新一代机器人未来发展的方向。”

成立于2016年的Flexiv（非夕），是一家技术领先的通用智能机器人公司，专注于研发、生产集工业级力控、计算机视觉和人工智能技术于一体的自适应机器人产品，为不同行业的客户提供基于非夕机器人系统的整体、创新性的解决方案和服务。

非夕的核心创始团队来自斯坦福大学机器人和人工智能实验室，在硅谷、上海、北京、深圳、佛山等地区设有办公室。非夕自主设计和研发机器人本体、伺服驱动、核心传感器、操作系统及算法等关键技术，保证了自适应机器人系统的综合性能和产品优势。

2021年，非夕持续打磨工业级机器人产品，发布通用智能机器人AI平台，同时深入优化和迭代机器人的应用能力，不断将自适应机器人产品性能、可靠性、通用性推进到全新的高度，进而逐步实现包括新一代智能工厂等全新的概念和应用，为行业开启新的蓝海市场。

自适应机器人Rizon获得首个ETL+CE双认证

2021年12月，由非夕自主研发及生产的自适应机器人RIZON 拂晓（Rizon 4）获得由国际知名的第三方认证机构Intertek颁发的欧盟CE认证、北美ETL认证证书，成为行业首个通过ETL认证的七轴力控型机器人。

此次获证，标志着Rizon 4达到了国际标准认可的先进水平，产品可在欧盟和北美（美国和加拿大）两个主要海外市场、及认可CE与北美认证的其他国家和地区自由流通。

此次认证的范围，涵盖了北美及欧盟与机器人相关的全部指令和标准。为了满足这些标准和指令，Rizon 4通过了包含机械安全、电气安全、材料安全、功能安全、环境可靠性、电磁兼容、射频、碰撞检测、材料环保性在内的数百项考核及测试，并通过了工厂制程及运营管理方面的严格定期审查。对这些标准和指令的符合，代表Rizon 4 完全满足了北美和欧洲的各项标准要求，同时标志着自适应机器人的安全性与可靠性正式得到高度认可和证明。

在ISO/TS 15066的碰撞测试方面，Rizon 4取得了优异的测试结果，其模拟与人体的暂态接触和准静态接触的力和压强均符合安全阈值的要求。受益于精密准确的整机力控性能，拂晓是目前极少数可以自主做到末端和肘关节都通过碰撞测试的机器人产品。

通用机器人AI系统“穹知”发布

2021年6月7日，非夕正式发布其自主研发的通用人工智能系统——穹知NOEMA。

穹知系统是面向全行业的云-边-端协同一体的通用智能机器人大脑，能够基于机器人视觉、力觉、触觉等多信息感知进行AI算法研究和应用产品开发，是智能通用本体的技术演进基础。

穹知系统基于知识驱动，具备主动和被动地对视觉、力觉、听觉等信号进行感知的全感知能力，内置可直接指导操作的知识引擎，以及先进的任务编程框架和AI算法。

在工作中，穹知系统可以通过调用其五大功能模块——任务编译器、感知模块、知识引擎、执行模块、中央处理器，来完成对复杂任务的解析、判断、学习和部署。通常情况下，用户可以在穹知系统终端使用简易的人机交互方式描述任务，系统自主将任务编译为可供解析的元操作流，同时获取外界信号和信息，接下来根据已知信息搜索并调用机器学习算法及模型，进而推进自主训练以及在机器人终端的模型部署。

穹知系统具备强大的迁移能力，在保证准确率、成功率和作业效率的同时，具有较高的通用性。因此，它的综合学习成本（以AHCR为衡量标准）会随着时间不断下降。简单来说，通用的学习模型可适用于类似任务，系统可以持续自我学习直至适应单个任务时间缩短；此外，通用模型在类似应用下的自我训练和优化速度也会不断加快。

目前，穹知系统已经集成了许多领先算法，例如复杂姿态估算、点云语义分割、单样本学习、SOTA通用物体抓取、力感知融合、力觉反馈学习、人体分析等，且算法和模型库在持续快速更新，这为机器人在制造业、医疗、农业、服务业、家用等各个领域中发挥价值提供了更多可能性。非夕将以此为基础，进一步推动穹知系统的迭代升级，致力于形成通用智能机器人的研究社区生态，为达成通用智能本体的技术愿景而持续努力。

通用物体抓取算法AnyGrasp面世

基于视觉的机器人通用抓取，一直是学界和业界的关注重点，也是机器人智能领域亟待解决的问题之一。

针对物体抓取，业界通常需要先对物体进行三维建模，然后训练网络，在实际中先进行位姿检测，再进行抓取。此前对于简单场景简单物体的抓取，学术界也有研究涉猎。但是机器人日常面对的都是大量堆叠的、复杂的、没有见过的物体，同时场景呈现极度的杂乱性，还没有相关研究可直接面对任意复杂场景进行抓取。

2021年，由上海交大-非夕科技智能机器人联合实验室独立研发的通用物体抓取算法AnyGrasp已在各大展会露面。

研究团队介绍，仅需要一台 1500 元的 RealSense 深度相机，AnyGrasp 即可在数十毫秒的时间内，得到其观测视野内整个场景的数千个抓取姿态，且均为六自由度，以及一个额外的宽度预测。在五小时复杂堆叠场景的抓取中，单臂 MPPH（Mean Pick Per Hour, 单位小时内平均抓取次数）可达到 850+，为 DexNet4.0 的三倍多，这是该指标第一次在复杂场景抓取上接近人类水平（900-1200 MPPH）。

技术层面上，AnyGrasp 的实现是基于研究团队提出的一个全新方法论，即真实感知与几何分析的孪生联结。真实感知与密集几何标注原本是矛盾的两方面，因为真实感知往往需要人工标注，而几何分析需依赖仿真环境，此前未曾有团队在这方面进行过尝试。

搭载AnyGrasp算法的自适应机器人可以对未知物体直接进行高速抓取，不受物体种类、是否可变形限制，无需提前的物体建模，对光照、物体纹理皆不敏感。

为训练AnyGrasp，上海交大-非夕联合实验室团队收集了超过十亿量级的训练标签，而在此之前，业内几乎没有能大规模应用的六自由度通用抓取算法。这种自适应机器人与先进AI算法的实际结合，不但有助于实验室在其算法的研究和应用层面进行更多尝试，同时有力助推了非夕对医疗、餐饮、服务等更多生活化领域的市场拓展。

全新应用开启机器人新蓝海

采用仿人化的技术路线，非夕打造的第三代自适应机器人融合了工业级力控技术、机器视觉和AI技术，能够实现更高层次的智能化，如在不确定的工作环境或在受干扰的情况下，非夕拂晓机器人仍能通过像人一样的手眼配合，迅速回到正常工作状态，完成复杂的工作任务。

举例来看，非夕科技自主打造的复合移动自适应机器人可实现新能源汽车自动充电。凭借自适应机器人高精度、高频响的力控能力，配合机器视觉与深度学习算法，非夕的汽车自动充电方案可以容忍移动过程中产生的位置误差，在插入过程中通过力控晃动实现柔性插接，避免对充电枪、充电口的损伤或损耗，5s内可完成插接动作，实现单台机器人响应多个充电需求，柔性、通用、智能地完成智慧停车大场景下的汽车充电、养护等任务。

在车门打磨应用中，无需恒力浮动打磨头与复杂的轨迹/位置示教，用户仅需通过非夕专用的力控打磨软件包简单设置打磨区域与轴向/径向贴合力，即可使打磨作业中的机器人在贴合车门的同时保持恒定法向力。配合非夕的线体随动打磨技术，该应用可实现对中涂、电泳打磨的最小化成本改造，为终端用户降本增效。

在智能装配应用中，非夕自适应机器人凭借其力觉感知和控制能力，自动适应不同的对象和位置偏差，通过类人一般的力控搜索完成传统机器人难以完成的精密销孔装配。此过程中的力最高分辨率可达0.03N，装配精度可达“丝”级（0.01mm），并且有效避免工件表面的刮伤和损坏。

在机床精加工上下料柔性自动化解决方案中，非夕复合机器人和雄克工装组合，可以自动适应精密夹具与工件之间的装配间隙，颠覆传统的以位置控制为主的方式，实现产线和总体成本的优化。同时，拂晓机器人兼容各种第三方AGV/AMR平台，使一套系统对多台机床进行看护成为可能，并可就地部署、无需改变产线已有布局。

随着机器人通用性和智能性程度的不断提升，非夕也在打造围绕着自适应机器人的全新产线解决方案，进而提高整线自动化率、生产良率、综合柔性程度。未来，非夕将持续对技术和产品进行迭代，为更多行业内诸多亟待解决的问题提出更多创新性的解法。