Jay Li 不太推荐别的创业者在起步阶段被特斯拉起诉——但他说，这件事可能反而让他的公司更强大了。这位前 Tesla Optimus 人形机器人项目的技术负责人，去年被老东家告上法庭，指控他卷走了商业秘密去创业。几个月互相试探证据之后，双方终于在 6 月初达成和解，特斯拉撤诉。现在 Li 可以自由地去解决那个他眼中更难的问题了：让机器人手真正像人的手一样工作。
从特斯拉被告，到拿到1100万美元融资
Li 在接受 TechCrunch 独家采访时把这段经历比作”抗压测试”。他的公司 Proception 刚刚宣布完成 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。与此同时，Proception 也开始向”研究者和机器人公司”交付首批”高灵巧机器人手”，并开放更大范围的订单。
Proception 的目标很明确：成为那些不想自己花时间搞”灵巧操控”的公司的手供应商。这个市场听起来小，但实际上卡住了整个人形机器人行业——Elon Musk 自己就说过，机器人手是迄今尚未解决的最大工程难题之一。业界共识是，做出能媲美真手的机器人手，还得等好几年。Northwestern University 机器人中心主任 Kevin Lynch 去年告诉华尔街日报，他觉得至少还得十年才能”功能完备、实用，能做人手能做的某些事情”。
马斯克一直说 Optimus 机器人几年内就能进工厂干活，但机器人手的问题，连他也没搞定。
22个自由度，手套收集数据
Proception 的手有 22 个自由度，每根手指多个关节，能实现”大范围的灵巧动作”。但 Li 觉得，硬件只是问题的一半——另一半是数据。目前大多数训练人形机器人的公司，用的是远程操作：人戴 VR 头显，看到机器人看到的画面，手动操控机器人。这种方法的缺点是，操控者感受不到机器人触碰物体时的反馈，而且能同时训练的机器人数量受限于公司手头有多少台。
Proception 的方案是一双装满传感器的手套。人类测试者戴上手套（和头显）之后，Proception 就能”在不需要机器人参与的情况下”采集人类手部交互数据。这双手套同样装在 Proception 正在开发的手上，充当它的”皮肤”。Li 说这种方法能采集到更精细、更针对具体任务的数据，也更容易规模化。
- 硬件和数据的结合：光有高灵巧硬件不够，还得有可规模化的数据采集方式
- 22 个自由度：每根手指多个关节，能实现接近人手的灵巧度
- 传感器手套：既能采集训练数据，也直接装在机器人手上当”皮肤”
First Round 合伙人 Bill Trenchard 说，他支持 Li 的一个重要原因，是看中他们同时做硬件和数据的路线。”我们认为他们会拥有市场上最好的手，也许是今天最精密的手，还有支撑它的底层数据和模型。”他还提到，Li 在被前东家起诉期间保持冷静，给他留下了深刻印象。
Li 自己也挺有信心。经历过特斯拉那个”硬核诉讼部门”的考验之后，他觉得将来特斯拉反过来找 Proception 合作，也不会让人意外。”我觉得会有这一天的。”他说。
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