CarbonSix  ·  面向制造业的物理AI  ·  SigmaKit

凭借六西格玛级的机器人操作精度与智能,实现制造现场自动化。

CarbonSix利用AI模仿学习,将熟练操作人员的经验与判断转化为机器人技能。即使面对多品种、工况变化频繁的生产环境,也能实现稳定可靠的自动化。

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关于我们

制造业对自动化的需求巨大,但仍有大量领域尚未实现自动化

传统机器人只能重复固定路径。工件、产品型号或工况稍有变化便会停机,因此High-Mix · High-Variance作业至今仍依赖人工。

传统自动化能解决的问题
  • 可预测的物体运动
  • 工件位置固定、环境受控
  • 无需产品换型的生产过程
  • 易于规划运动轨迹的作业

High Predictability · Low Variance

自动化需求
尚未自动化 — 仍依赖人工

多品种、高变化作业

线缆、薄膜等多品种、非结构化作业,构成了大量尚未满足的自动化需求。

Traditional Automation ✓

目前可自动化的领域

CarbonSix利用数据,让机器人快速学会多品种、工况变化频繁的制造作业。

真实产线 · 不是演示实验室
从技术人员的示范中
学习的机器人。
所需的专业经验,早已存在于生产现场。SigmaKit 无需编程、AI 专业知识或特殊设备,即可将操作者的经验转化为机器人技能。
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产品 · SigmaKit

一套SigmaKit,完成示教、训练与部署。

为了让没有机器人或 AI 专业知识的人也能使用,SigmaKit 将AI 软件、机器手、示教设备与传感器模块整合为一套完整解决方案。

演示作业、检查数据、训练技能并部署到产线。视作业类型而定, 最快一天内即可生成模型。

无需复杂编程,也无需 AI 专业知识。

查看 SigmaKit 详情
SigmaKit 构成:AI 软件、机器手、示教设备、传感器模块
SigmaKit 全套方案 — AI 软件 · 机器手 · 示教设备 · 传感器模块。
应用案例

在真实产线上验证过的
高难度作业。

柔性线缆、薄膜、反光挂钩、移动的传送带 — 传统自动化难以胜任的作业。

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团队

一支把技术变成产品、让产品真正落地现场的团队。

MIT、Yale、Caltech、首尔大学、KAIST — SUALAB、Cognex。创始团队完整经历了从研究到并购退出与全球部署的过程,并由 Russ Tedrake、Clément Gosselin 两位教授担任顾问。

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曾经无法自动化的作业,
让我们一起解决。

请告诉我们最难实现自动化的工序。我们会回答机器人能否学会 — 以及多快能够实现。