在大多数工厂里，自动化是"死"的：机器人被编程执行单一固定任务，换产品就意味着重新编程、重新装夹具，周期往往以周甚至月计。总部位于旧金山的 Industrial Next 声称要打破这一局面。
核心产品：AI 驱动、分钟级转线的机器人工作站
这家在 TechCrunch Disrupt 2026 创业大赛舞台上亮相的初创公司，开发了基于自有基础模型的 AI 机器人工作站，将视觉、任务语境与运动控制融为一体。据介绍，该系统可以让生产线在几分钟内完成转线调试，而传统方式需要数周时间，且无需人工编程。其目标是让制造商将历来需要人工完成的复杂精密操作实现自动化。
牵手宝马：现场发布合作消息
Industrial Next 在舞台上宣布，已与宝马集团技术中心（BMW Group Technology Office）达成合作，将共同评估 Industrial Next 的 AI 精密操控方案在汽车制造领域的应用潜力。
创始人故事：从特斯拉的"踩着睡觉的同事"开始
Industrial Next 于 2021 年由 Lukas Pankau 和 Allen Pan 联合创立，两人在特斯拉期间曾是同事。Pankau 在特斯拉担任首席电气架构师，后转投 Waymo；Pan 则领导过特斯拉自动驾驶工厂项目，后来成为自动驾驶公司 Neolix 的首席架构师。
两人产生创业想法，正是在特斯拉共事期间。Pankau 回忆，他第一次见到 Pan 时，直接被躺在工厂通道上睡着的 Pan 绊了一跤——Pan 熬了一整夜。当时两人并不对付，但很快发现彼此都是"必须把事做成"的偏执狂，且技能高度互补。
在多年目睹前沿汽车与自动驾驶技术被老旧工厂设备拖后腿之后，两位创始人终于意识到：制造业需要从底层重建。
技术路线：不用真实零件就能训练精密操作
传统工业机器人通常只被编程执行高度特定、可重复的任务，流程或产品稍有变化就会导致停机或产生高昂的重新适配成本，迫使制造商简化产品设计以适应机器人的局限性。
但真正让机器人变得灵活，挑战截然不同：机器人领域缺乏互联网上那种海量训练数据，远不足以教会机器完成复杂的物理操作。
"我们能让机器人跳舞，但没法让它们完成高精度组装，" Pankau 解释道，"这就是为什么我们在用仿真环境来解决高精度、高灵巧操作任务上取得了很大进展。我们的秘诀是：让机器人具备对操作流程的通用理解，而这种理解来自一个极高保真度的仿真引擎——它接近真实物理动态，可以让机器人在几乎'看不到'真实零件的情况下完成高精度任务。" 换句话说，机器人在一个高度精细的虚拟世界中反复训练，其物理表现几乎与现实无异。Industrial Next 的机器人工作站可灵活重新配置、组合，并跨产品线重新部署；新任务通过仿真与示教，而非硬编码脚本来传授。
落地现状：已用于一款全球畅销智能手机制造
Pankau 透露，公司已有工作站部署在制造一款全球最畅销智能手机的产线上，执行的任务是制造商们多年尝试自动化却始终失败的那些操作——例如穿入精密柔性电缆，或将微型连接器盖精准卡入位置（他不便透露该客户身份）。他还描述了一个"揭膜"工作站：AI 机器人以人工速度或更快、且达到 100% 准确率，为摄像头模组和按键撕去保护膜——即便转移到从未见过的新机型和新产线上，表现依然稳定。
"我们创立这家公司，就是因为我们当年在特斯拉就渴望这种性能——当时我们不得不绕过那些机器人工作站，因为传统技术根本没法把它们编程到足够有效的程度，" Pankau 表示，"现在我们想把这项技术推广到比手机制造更复杂的场景。最终目标是从端到端造出一整辆汽车，全程无需任何人工介入。"
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