Building AI for Reliable Execution: Lessons From Industrial Robotics
TL;DR · AI 摘要
工业机器人公司Standard Bots通过预训练模型与实际部署纠正结合，实现工厂任务的可靠执行，其AI架构强调数据质量而非数据规模。
核心要点
- 工业场景中数据质量比数据规模更重要，少量高质量数据可解决边缘案例
- Standard Bots使用零样本感知系统处理零件识别，结合传统编程实现任务逻辑
- 模型在云端训练本地推理，最大模型参数量达数十亿级
结构提纲
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- §引言
介绍Standard Bots在工业机器人领域通过AI实现可靠执行的创新实践。
Standard Bots使用共享基础模型，通过演示和微调进行客户定制化适配。
强调通过高价值数据而非大规模数据集提升模型性能，单个边缘案例仅需数十个样本解决。
最大模型参数量达数十亿，采用云端训练本地推理架构，结合传统编程处理运动逻辑。
基于超10亿张图像训练的感知模型，可区分材质、光照条件和物体背景。
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
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- 工业机器人AI架构
- 核心机制
- 预训练模型
- 数据质量优先
- 零样本感知系统
- 技术实现
- 云端训练+本地推理
- 传统编程与AI结合
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
『我们相信数据质量远比原始数据量重要』，通过针对性数据获取而非追逐最大数据集实现突破
零样本系统通过超10亿张图像训练，使机器人能区分不同材质、光照条件和物体背景
『In-situ interventions can fix an edge case with a few dozen examples』，现场干预仅需数十个样本解决边缘案例
构建可靠执行的AI：来自工业机器人的经验
在Standard Bots的AI架构中，预训练模型通过演示学习工厂任务，并通过实际部署中的修正持续改进。
Richard MacManus
2026年10月10日
当你想到机器人和AI时，可能首先会想到Figure的AI驱动机器人或1X的NEO家用机器人这类完整的人形机器人。这些或许是未来的发展方向，但2026年更为重要的可能是工业机器人——它们通常并非人形。
Standard Bots声称自己是“美国最大的AI原生工业机器人制造商”。最近，该公司在由General Catalyst和专注于机器人技术的RoboStrategy基金牵头的C轮融资中筹集了2亿美元，估值达到10亿美元。其客户包括NASA、亚马逊和洛克希德·马丁公司。
我们与联合创始人兼首席执行官Evan Beard以及人工智能负责人Leif Jentoft进行了交流，以了解Standard Bots的AI架构及其模型的工作原理。
为便于理解，Standard Bots的工业机械臂专为机器操作、焊接和装配等任务设计。以下是Jentoft的快速演示：
预训练模型与任务特定适配
据Beard介绍，Standard Bots拥有一个共享的基础模型，客户可通过演示和微调进行适配。Jentoft补充说，Standard Bots运行多种模型，包括用于机器操作的零样本感知系统。
Beard表示，其最大模型的参数规模在十亿级别——按前沿实验室的标准来看并不算特别大。
Jentoft表示：“我们认为数据质量远比原始数据量重要，我们专注于从目标数据中获取最大价值，而非一味追求最大数据集。”（这与Jev创始人Diogo Almeida最近提出的“最苦涩的教训”一致，他表示正确的任务和正确数据可能比计算资源更重要。）
他补充道：“我们的市场准入使我们能独占最高价值的数据。现场干预只需数十个示例即可解决边缘案例。”
通过ClickFind设置零件识别。
Beard指出，Standard Bots专注于短期任务以满足生产周期时间和可靠性的要求。对于不需要学习行为的工作流程部分，公司采用传统编程。
Beard表示，模型训练在云端进行，但推理在本地执行。
模型具体执行哪些任务？
我询问Jentoft，学习模型在典型的机器人操作中具体执行哪些任务？哪些工作流程部分使用传统编程？
他以高混合制造的机器操作解决方案为例进行说明。
“我们构建了一个零样本系统，允许用户告诉机器人在特定任务中需要寻找哪些零件。模型负责感知——定位和识别零件，而传统编程则处理运动和相关单元逻辑。”
以下是机器操作的演示：
“这项任务的核心骨干是在超过十亿张图像上训练的，这使机器人能够区分照明条件、材料类型以及物体与其背景。”Jentoft表示。
完整的AI架构
本地推理：传感器、边缘 GPU 和“动作片段”
Beard 提到推理是在本地进行的，这对核心客户——工厂来说尤为重要。
“对于工厂，这是我们目前主要的业务方向——当然，我们在这里看到的巨大机会也很多——这需要在本地进行推理，”他说。
一个 AI 代理构建机器操作流程。
在机器操作任务中，模型识别零件，而传统编程处理运动。Jentoft 还描述了模型如何生成动作并输入到机器人的控制系统中。
“腕部摄像头和其他传感器通过内部千兆以太网将原始像素和信号传输到系统中，数据在系统内部路由，避免电缆缠绕，”他解释道。“边缘 GPU 处理这些数据以生成动作片段，然后传输到底层控制系统。”
他重申本地推理是刻意为之的。
“云计算对机器人来说在操作上极其困难——大多数工厂和仓库都没有可靠的互联网连接，对移动机器人来说更是如此。运行时间对客户接受度至关重要，因此我们保持整个流程在本地。”
生产故障与集群学习
Standard Bots 在可行的情况下使用仿真，但 Beard 表示，一些生产任务——包括涉及液体、吸力或切割柔性材料的任务——在当前的仿真器中难以复现。
现实世界的演示是学习过程的另一部分。以下是使用手持触摸设备教学机器人的演示：
那么，它如何处理机器人任务中的故障，这些学习是否会反馈到模型中？
“我们从部署中捕获故障信号和人工纠正，如何使用这些数据取决于客户，”Jentoft 回答。
他指出，许多国防客户“部署在隔离环境中，没有任何数据回传”。但对于非隔离环境的客户，“集群学习为其自身应用带来足够的好处，因此我们通常不会看到对贡献数据以换取性能的反对意见。”
StandardOS：AI 机器人开发平台
Standard Bots 已经扩展了其平台，允许外部开发者使用。通过 StandardOS，它提供了一套 API 和 SDK。
根据 Beard 的说法，开发者可以使用 Standard Bots 的 API，按需构建机器人应用，包括使用自己的模型。他以 NVIDIA Cosmos 为例（3 月版本于 5 月下旬发布），这是一套用于物理 AI 的开放式全模态世界模型。
目前，这需要开发者自行编写集成代码。但 Standard Bots 计划简化数据收集、模型训练以及将模型部署到机器人上的流程。
AI 机器人学习流程与 NVIDIA 软件；来源：Standard Bots。
聚焦目标数据
Standard Bots 并不是最引人注目的机器人公司，但其产品已部署在 NASA、亚马逊、洛克希德·马丁等机构的工业自动化场景中。
对 AI 工程师而言，最有价值的启示或许是 Standard Bots 如何将 AI 适配到特定任务。它始终聚焦模型的核心职能，并通过真实部署中的修正解决边缘案例。当然，这种思路同样适用于软件代理。
正如 Jentoft 所说——这也是 Jev 最近的感悟——关键在于“从目标数据中获取最大价值，而非一味追求最大规模的数据集”。