前特斯拉 Optimus 人形机器人项目技术负责人 Jay Li，如今终于可以专注于他眼中"比打官司更难的问题"——让机器人手真正像人手一样灵活操作。
2024 年，前雇主特斯拉对 Li 提起诉讼，指控其携带商业机密出逃并创立 Proception。经过数月交锋，双方于本月早些时候达成和解，特斯拉撤诉。（特斯拉未回应置评请求。） Proception 于本周一宣布完成 1100 万美元种子轮融资，由 First Round Capital 领投，Y Combinator 和早期基金 BoxGroup 跟投。同时，公司宣布首批"高灵巧性机械手"已向研究机构和机器人公司发货，并开放更广泛的订购渠道。
为什么灵巧操作是行业短板
过去几年，机器人赛道吸金无数，但 Li 认为大量资源并未真正流向"让机械手复刻人手能力"这一核心问题。特斯拉 CEO 马斯克也曾公开表示，机械手是尚未解决的最大工程难题之一。
行业共识认为，真正的类人机械手距离实用仍有数年之遥。西北大学机器人与生物系统中心主任 Kevin Lynch 去年接受《华尔街日报》采访时表示，其团队预期需要十年才能实现"功能完善、真正可用、能完成人类部分工作的机械手"。
Li 的判断更为乐观。他相信 Proception 有望大幅缩短这一时间线，关键在于数据采集方式的不同。
传感器手套方案：绕过机器人，直接采集人手交互数据
目前主流人形机器人训练多采用遥操作（teleoperation）方案——人类佩戴 VR 头显，实时观看机器人视角并操控其动作，机器人从人类指令中学习。这一方案存在明显短板：遥操作者无法获得机器人接触物体时的触觉反馈，且受限于公司同时拥有的机器人数量。
Proception 的解决思路是：让人类测试者佩戴内置大量传感器的专用手套，同时配备头显设备。借此可在无需机器人介入的情况下，采集"人手与物体交互的数据"。这只手套同时直接安装在 Proception 自研机械手上，作为其传感覆盖的"皮肤"。
该机械手具备 22 个自由度，手指多处关节设计，以支持"广泛的灵巧运动范围"。Li 认为，这一方案不仅能采集更精细、更具任务针对性的数据，让机械手更精准地模拟人手动作，还更易于规模化扩展。
"硬件和数据必须齐头并进，才能解决灵巧操作难题。很多公司只专注硬件，或者硬件加上不可扩展的数据采集，"Li 表示，"我们同时在推进高灵巧性硬件和高度可扩展的数据方案——这才是解决该问题的关键组合。"
投资方：有望打造市面上最精密的机械手
领投方 First Round Capital 合伙人 Bill Trenchard 表示，他投资 Proception 的核心原因正是团队对软硬件协同的重视。
"我们认为他们将拥有市场上最好的机械手——或许也是目前最精密的机械手，以及支撑这一硬件的底层数据和模型，"Trenchard 告诉 TechCrunch，"灵巧操作是整个人形机器人故事中极其重要的一环，正如许多人所说，这是让机器人真正发挥性能的'最后一公里'。" Trenchard 还高度评价了 Li 在面对前雇主诉讼时的冷静与领导力："他在诉讼曝光时对我们非常坦诚，团队在压力下也表现得极为出色——Jay 是一位非常强的领导者。"
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