思灵机器人完成 2.2 亿美元 C 轮融资,软银愿景基金 2 期领投
近日,思灵机器人(AGILE ROBOTS)宣布完成 2.2 亿美金 C 轮融资,软银愿景基金 2 期领投,跟投的财务投资人包括阿布扎比皇室集团(Chimera)、高瓴创投、红杉中国、线性资本等(按照字母顺序),产业投资人包括小米集团、工业富联、富士康原高管创立的满得投资等。本轮资金将主要用于公司产品研发、规模化量产和全球销售业务拓展。
思灵机器人成立以来已获得财务投资人高瓴创投、红杉中国、线性资本(按照字母顺序)、C-Ventures、招银国际招银电信基金、交银国际等知名基金,以及产业投资人天智航(骨科机器人公司)、新希望集团、新世界(周大福)、全球前三大的手机及 3C 类产品制造商、富士康前高管管理的满得投资的多轮投资。
思灵机器人是软银愿景基金 2 期截止目前在中国投资额最大的智能机器人公司,也是 2020 年全球智能机器人领域融资总额最高的公司。本轮融资后,思灵机器人估值已突破 10 亿美金,跻身独角兽行列。
思灵机器人成立于 2018 年,在德国慕尼黑、中国北京设立双总部,公司创始团队大多来自第一个提出并研制成功力控机器人系列(LWR I-LWR IV)的德国宇航中心机器人研究所(DLR/RMC)及哈尔滨工业大学等国内外知名院所。
思灵机器人专注于智能机器人软硬件系统的打造,目前已推出机器人操作系统(AgileCore.OS)、智能力控机器人、仿人型五指灵巧手、智能柔性机器人操作平台(FIP)等产品,目前已落地在工业(3C 消费电子、汽车及上下游、珠宝首饰等精密部件生产制造)、医疗、农业、教育及服务等领域。
思灵机器人创始人陈兆芃表示:“思灵机器人正在机器人领域创造根本性突破,通过世界领先的机器人操作系统与高灵敏度机器人的独特组合,将新一代的智能机器人应用于智能精密装配和医疗等领域,打破只能由人类参与其中的局限。”
据思灵机器人联合创始人赵悦凯介绍,思灵机器人的核心技术优势有以下几点:
1、世界领先的高精度力控及力感知技术。通过思灵自主开发的 AI 算法及高分辨率扭矩传感器技术,思灵机器人能够实现各类传统机器人难以完成的精细操作。
思灵机器人推出的智能力控机器人产品,力感知灵敏度高达 0.5N,具备灵敏、精准和柔顺等特点,可适用于医疗手术、3C 精密组装、汽车零部件组装等高精度智能化应用场景,解决了产业链 “卡脖子” 技术问题。
2. 智能机器人操作系统(AgileCore.OS),通过该 “AI 大脑”,思灵机器人能够在人类的演示之下快速学习新的操作动作,以重新定义自动化系统配置方式,并进行各类软硬件设备的快速部署。
搭载 AgileCore.OS 的智能柔性机器人操作平台(FIP),可让用户快速实现机器人的新技能加载、产线布局改变、全智能化生产。通过可快换模块化结构设计,以及灵活移动底盘,思灵构建的柔性生产解决方案,可以实现产线的快速拆装、自由组线及小时级快速换线,满足现代工业多品种、变批量、定制化的生产要求。
目前,思灵机器人已与国内骨科手术机器人领军企业、神经外科手术机器人头部企业、多家国内一线的三甲综合性医院、骨科医院、新希望集团以及多家世界顶级企业(如某国际 3C 消费电子生产巨头、某国际顶级电信服务提供商、某世界 500 强电子设备生产商、国内外顶级汽车上下游零部件生产商)等达成合作,其营收较之去年实现了 10 倍增长。
软银愿景基金管理合伙人陈恂博士表示:“软银愿景基金将一如既往地坚定投资中国市场并致力于帮助中国企业家进行持续的创新。我们很高兴可以与陈兆芃博士,Peter Meusel 和思灵机器人团队深入合作。思灵机器人将人工智能技术与机器人技术深度结合,解决了许多目前工业领域最具挑战的问题。这次对思灵机器人的投资也是我们持续支持中国科技领域的最新进展。”
高瓴创始合伙人李良表示:“思灵机器人是高瓴从种子轮开始,持续多轮投资的科技创新公司,我们很高兴看到陈兆芃博士及其团队在机器人基础科学领域的诸多突破性创新。公司自主研发的高精度智能力控机器人,具备安全碰撞检测、关节力矩控制等功能,可以实现快速部署并适应多种应用场景。思灵机器人研发出一套智能化程度高、深度学习能力强、适应性和稳定性强的机器人及机器人底层操作系统,为产业应用带来颠覆和创新。长期以来,基于对产业超长期、跨学科的研究,高瓴深耕先进制造领域的研究与投资,包括高端精密设备、智能机器人、芯片半导体、新能源与新材料等多个方向。我们期待思灵机器人团队在中国先进制造升级进程中贡献更多价值。
红杉中国合伙人富欣表示:“虽然市场对于机器人的需求在快速增加,但是传统的机器人只能完成标准化的任务。我们看好思灵对于融合大脑、力感和视觉的通用机器人的定位,以及他们的技术在医疗、3C 和汽车等对机器人有大规模复杂需求市场中的应用潜力。我们希望思灵未来能开发和运用更多引领行业的新技术,为更多复杂任务场景提供高效、可靠和低成本的解决方案。”
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- 编辑:刘卓
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