Destro AI 的秘密武器是讓機器人和人類達成共識

根據新創公司 Destro 的說法，成功部署機器人的最佳途徑就是根本不建造機器人，這家新創公司週二以 800 萬美元的種子輪完成了隱形行動。

大多數新興機器人公司專注於尋找合適的外型或開發能讓金屬手運作的人工智慧模型。Destro 反而打造了一層 AI 智慧層，讓機器人能在物流環境中有效運作，部分原因是還能告訴人類工人該做什麼。

「很多機器人公司都是從機器人工程師開始的，『我能做什麼酷炫的事？』」Destro 創辦人、業界資深人士 Manthan Pawar 說：「我們能贏機器人公司的最大原因之一，就是我們不是機器人公司。」

Pawar 擁有紐約大學 Tandon 機器人碩士學位，並在美國供應鏈與機器人產業工作約八年，他解釋說：「我們的心態是，我們非常了解客戶的問題，且我們實際上正朝著今年底現金流正的目標前進。」

理查德·布魯內爾（Richard Brunelle），南韓航運巨頭裕善物流美國物流集團自動化總監，協助引導這家新創公司走向正確方向。Brunelle 負責美國約 30 個設施的自動化。在那裡，Yusen 採用固定自動化系統，如輸送帶和分揀機，但仍在試行新技術，如拖車卸貨機器人和自主地板清潔機。

尋找更多方法讓這類技術發揮作用是 Brunelle 的首要任務：Yusen 在英國的子公司已建成一座完全自主的設施，現在美國也正在籌備類似的計畫。當 Brunelle 遇見 Pawar 時，Destro 專注於空間中的另一個挑戰——挑選與包裝，也就是將各種商品分類成單一包裹的過程。

布魯內爾意識到他的主要挑戰「本質上是相同的問題」。他的工作涉及交叉碼頭：從一輛卡車卸貨，然後分揀成混合貨物，供其他卡車完成最終交付。

他告訴 說：「我問 Desro 是否願意調整他們的解決方案以適應那種跨碼頭環境，因為我覺得沒有人這麼做。」「他們離開了，想了想，然後興奮地回來。他們同意沒有人針對那個領域，並且可以修改工具來支援這個領域。從那之後，他們就全力以赴了。」

Destro 最初在太平洋西北地區的 Yusen 設施進行試點計畫，使用三台由 Miva Robotics 製造的推車移動機器人，並由 Destro 的 Vision 作業系統操作，基於開放式視覺語言動作模型（AI 系統，能解讀攝影機影像與指令以控制機器人動作）。

當人類工人將貨物從一輛卡車卸到不同的推車時，機器人會找到全部貨物並運送到目的地。在布魯內爾和帕瓦爾看來，這之所以高效，是因為人類、推車和卡車都由德斯特羅的母艦作業系統指揮。

「我們讓這個作業更省人力，也能遠離報紙，」Brunelle 說。「一切都已經有系統地進行。」

這很重要，因為 Yusen 也與該領域的另外兩家知名機器人新創公司洽談，但都無法融入他們的工作流程。其中一款提供能點對點移動推車的機器人，但無法管理裝卸。另一款則附有車隊管理工具，但需要人員負責所有協調。Destro 之所以獲勝，是因為它能對整個流程施加自主指揮。

現在，Destro 正將初步試點擴展至全套部署 26 台機器人，並在南加州的 Yusen 設施發射另一台搭載 17 台機器人的試點。Pawar 計劃將這種跨碼頭裝卸工作流程「複製貼上」到數千個處理此類勞動的倉庫。正是這個計畫說服了 Base10 Partners 和 Bonfire Ventures 主導 Destro 的種子輪，並獲得 CoFound Partners 的額外投資。

Destro 可能會面臨需要更多靈巧與操作的工作流程挑戰。通用機器人身體和開源模型尚未證明能勝任這些任務，目前尚不清楚打造基礎模型、超靈巧手部或通用人形機器人的公司是否會將這些工具提供給像 Destro 這樣的公司，而不是自己搶佔該業務。

Pawar 堅信他已找到價值累積的部分，且公司能利用湧入新 AI 模型與機器人元件的研究經費。

「機器人是一個平台。每個層模型都是一個平台。但我們會圍繞它打造一個安全帶，」Pawar說：「那個安全帶實在太複雜且增值很高，沒有這個安全帶，這些工作流程就完全不可能，對吧？」

目前來說，與未來機器人製造者競爭可能不是問題。Brunelle 表示，他尚未找到雙足人形機器人的良好應用案例，雖然他正在評估一位擁有輪式人形機器人的潛在飛行員。

「說到底，我們不會因為技術有趣就把自動化裝進建築物，」Brunelle 說。「它必須解決一個真正的作戰問題。如果能讓營運更有效率、更一致且更具彈性，最終將造福我們的客戶。」