作者｜黄楠
编辑｜袁斯来
硬氪获悉，上海飒智智能科技有限公司（以下简称「飒智智能」）近日完成数千万元A+轮融资，本轮资方为元禾璞华、三奕资本，融资资金将用于加大类人机器人技术研发投入、产品迭代、批量生产以及海外市场基础性拓展等。
「飒智智能」是硬氪长期关注的企业，公司成立于2017年，专注智能移动作业复合机器人，致力于解决类人作业等具身智能系列问题的攻克和应用，自主研发一体化控制器与核心操作系统及算法库，可完成多模态物体解构与装配、柔性上下料、自然态无序分拣、智能制造接驳搬运等多场景中的关键任务，为行业提供一体化智能解决方案与服务。
复合机器人具有多功能性、灵活性等特点，区别于移动机器人和工业机器人，“移动作业”二合一，具有“手、脚、眼、脑”协同的综合能力，应用前景广泛。
根据中商情报网等数据显示，从2017年至2022年，中国市场复合机器人销量由185台提高至1169台，年均复合增速接近45%，预计这一趋势还将持续增长，最近两年呈爆发性趋势，是人形机器人发展的必然阶段。
模块化和标准化是当前复合机器人领域的重要趋势。「飒智智能」是较早提供模块化开发和应用的企业。通过模块化设计，复合机器人可进行快速扩展，更快适应不同应用场景的需求，进而提高机器人适应性和泛化性，降低了二次开发成本、生产制造成本和维护难度。
以CNC（数字控制）机床自动上下料为例。CNC机床夹具对定位精度的要求极高，需要机器人具备“手眼脚”协调能力和统一算法，在狭小环境中进行灵活、精准的取放工作，这是一个软硬件系统融合协调的过程，需要机器人能同数百台机床、流线等其他设备实时交互。
「飒智智能」复合机器人工作模拟图
因此，「飒智智能」为客户开发了针对性上下料场景的复合机器人，采用中控管理系统来实现与现场机床、流线对接，完成复合机器人和其他设备的任务调度。期间，复合机器人在任务规划和执行时，往往具备更高程度的自主性，根据实际场景需求，用中控系统对物料的位置和状态进行管理可视化，并更换更适配约定工件的托盘及手爪进行工作。同时基于自研核心操作系统，它支持手爪和视觉的快速标定，能够对目标样品进行精准地识别和抓取。
实际数据表现显示，该上下料复合机器人单台单班可替代2个人工劳作，在无人值守下实现7乘24小时的工作，效率提升达到60%。
「飒智智能」复合机器人工作模拟图
随着人工智能、物联网、传感器等技术不断发展，复合机器人趋于集成视觉、听觉、触觉等多种感知技术，能够更全面地理解和感知周围环境，并根据任务需求做出自主决策。同时，基于多场景下柔性、高效需求，「飒智智能」支持与ERP、MES、WMS等系统无缝集成，过去固定产线设备的运行方式，可以根据实际需求进行灵活变动，实现高效协同和即时性管理，最大限度地优化企业运营。
比如在灌装线存取归置及抽检项目中，「飒智智能」采用了8台复合机器人，为某乳制品企业的灌装线奶制品进行定时取样，并转运至实验室检测和存储。其复合机器人中控系统通过与工厂现有MES、ERP进行信息交互，在取样、转运和检测数据进行采集存储的过程中，可将工厂信息进行智能化处理，提升采样准确率，实现采样全过程追溯。
面对多元落地场景，飒智智能采用模块化方式，搭建硬件、软件及算法库，积累标准化模块资源库，为客户提供不同模块、个性化调用和组合配置，「飒智智能」CEO张建政告诉硬氪，“我们的复合型机器人是标准化、模块化的，我们在部署组合上采用乐高式，通过模块搭建体现功能的差异性，可以适配并满足复杂场景下的特定需求，解决类人作业。真正为企业客户提供部署周期短、低开发成本的高通用性复合机器人产品。”
目前，「飒智智能」面向汽车及汽车零部件、电子半导体、生物制药、日化日消、新能源等多个领域的共性场景，国内以长三角为中心，形成了环渤海、珠三角、西南、西北等五大业务区域，国外拓展至东南亚、欧洲、墨西哥等地，深度链接头部大客户，同时将进一步向中腰部客户覆盖，实现标准化、批量化复制。
投资方观点：
元禾璞华合伙人殷伯涛表示，制造业中离散型生产场景对流程化作业有着迫切需求，这一需求极大地促进了传统工业机器人向新一代复合机器人的快速转型与升级。飒智团队凭借其自主研发的一体化控制器以及底层软件算法，成功实现了“手-眼-脚-脑”四位一体的类人作业，并在多家行业领军企业客户的多种应用场景中实现了商业化落地。我们期待飒智，利用VLA具身智能技术，进一步将“智能移动共融”的愿景变为现实，引领行业发展潮流。
三奕资本表示，当前工业机器人正朝着智能化、精细化、柔性化、平台化的方向发展，复合机器人作为一种新型的机器人方案，设计上注重灵活性和多功能性，能够快速适应不同的工序，场景通用性强，是柔性产线的关键一环。飒智智能作为复合机器人领域的创业企业，既有领先的技术迭代能力，又兼具较强的客户交付能力，有机会在多行业扩大优势，建立头部地位。三奕资本也将汇聚产业生态，持续赋能，全力助力企业发展壮大。返回搜狐，查看更多
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