传统制造业的自动化流程往往受限于刚性：机器人和机器通常被锁定在特定任务和产品上。一旦需要切换生产线，重新编程、装备调整甚至设备更换的过程可能耗时数周乃至数月。总部位于旧金山的初创公司 Industrial Next（工业下一步）正试图打破这一僵局。
Industrial Next 于 TechCrunch Disrupt 2026 创业战场舞台正式发布其核心产品——由人工智能驱动的自主机器人站。该公司宣称，这套系统无需传统编程即可实现生产线的快速重构，将换线时间从数周缩短至几分钟，旨在帮助制造商自动化处理复杂且精细的任务。
在发布会现场，Industrial Next 宣布与宝马集团技术办公室达成合作，共同评估其 AI 驱动制造系统在灵巧操作方面的表现。
源自特斯拉的技术积淀
Industrial Next 成立于 2021 年，创始人为卢卡斯·潘卡乌（Lucas Pankau）和艾伦·潘（Alan Pan）。两人均有特斯拉工作经历：Pankau 曾任特斯拉首席电气架构师，后加入 Waymo；Pan 曾领导特斯拉自动驾驶工厂，随后担任自动驾驶公司 Neolix 的首席架构师。
两人的合作契机源于在特斯拉共事期间对“工业下一代”理念的共鸣。据回忆，Pankau 初次见到 Pan 时，后者正在工厂的工作台上睡觉。尽管起初磨合并不顺利，但双方很快发现彼此对工业技术有着共同的执着与不满。
经过多年观察，创始人意识到最先进的汽车和自动驾驶技术正被陈旧几十年历史的工厂设备所掣肘。Pankau 指出：“我们可以利用机器学习算法设计汽车，这在特斯拉工程师中很常见。然而，当我们走进工厂，看到的却是上世纪 80 年代的设备。这种设计与制造之间的巨大鸿沟促使我们开始反思，如何利用现有技术和认知来重塑制造业。”
即便离开特斯拉后，两人仍保持联系，经常讨论那些未能按预期运行的工业机器。Pankau 当时在 Waymo 感到工作节奏不如特斯拉紧凑，而 Pan 在中国自动驾驶开发商 Momenta 也处于类似境地。最终，他们得出结论：既然依然对工业技术的落后感到不满且充满热情，不如亲自创办一家公司来解决这一问题。
模拟环境解决数据稀缺难题
Pankau 解释称，传统工业机器人通常被硬编码以执行高度特定且可重复的任务。因此，即使工艺或产品发生微小变化，也可能导致机器人故障或引发昂贵的停机时间，迫使制造商为了可重复性而简化产品设计。
打造真正灵活的机器人面临另一重挑战：数据。与在互联网海量数据上训练的大语言模型不同，机器人缺乏足够的数据集来学习复杂的物理任务。“我们可以让机器人跳舞，因为存在相关数据，但我们很难让它们组装高精度的部件，”Pankau 说道。
为了解决这一瓶颈，Industrial Next 采用了高保真模拟引擎。通过构建接近真实动态的虚拟世界，机器人可以在其中进行大量练习，从而获得对整体流程的理解并掌握高精度、高灵巧性的任务技能。
基于此技术，Industrial Next 的机器人站能够在生产线上灵活重新配置、组合和部署。新任务的学习不再依赖硬编码脚本，而是通过模拟环境和演示来完成。
实际应用案例
该技术已应用于某款全球畅销智能手机的生产制造中，解决了制造商多年来尝试自动化却未能成功的难题。Pankau 描述了一个“摄像头模块保护膜剥离”站点：AI 机器人能以人类速度或更快的速度，从摄像头模块上剥离保护膜，准确率达到 100%。值得注意的是，该系统在面对从未见过的新手机型号和新生产线时，依然能保持这一精度。
“我们创立这家公司，初衷就是希望拥有在特斯拉时期梦寐以求的生产能力，”Pankau 表示，“现在，我们正将这项技术应用到比组装手机更复杂的任务上。我们的终极目标是实现整辆汽车的自动化制造，全程无需人工接触。”
