近日，谷歌母公司Alphabet宣布，其“登月计划”中的工业机器人项目Intrinsic正式完成孵化，将作为子公司独立运营，由Wendy Tan White出任Intrinsic的首席执行官。
据了解，作为Google X孵化的一个项目，Intrinsic已经在内部发展了五年多的时间，其主要研究工业机器人的软件工具开发。
用Wendy Tan White的话来说，就是旨在利用正在进步的AI技术以及低成本传感器，打造一套让工业机器人更加经济、灵活也更易于使用的工具。
目前，Intrinsic的具体产品还没有透露，但从其目标中也可以窥见一二，Intrinsic想要从软件算法层面，把过去调教工业机器人所需的数百小时编码时间，压缩到甚至只需几个小时的程度。
Intrinsic表示，正在开发的软件和人工智能工具，可以帮助机器人通过传感器数据来感知、学习和适应现实世界，从太阳能电池板到汽车，这些软件将能够在各种不同的环境和产品中工作，为数以百万计的企业、企业家和开发商释放工业机器人的创造和经济潜力。
这如果真的实现，对工业机器人来说，无疑是一种质的飞跃，是整个产业的变革，所带来的影响几乎无法估量，而从Intrinsic敢于独立出来看，或许这并不遥远。
工业机器人的生产效率有目共睹，但为何这么多年来，还是仅仅用于少数行业执行有限的任务？
这主要是因为当前工业机器人的短板还非常明显。一方面是成本太高，动辄几十上百万的价格，让除了少数高附加值的产业，其他使用工业机器人的性价比都不高。
另一方面，则是工业机器人程序的编写太过复杂，往往一项简单的技能，就需要专业的程序员花费数百小时来写程序。
而且即使如此，工业机器人还是只能做一些特定的工作，比如焊接两块金属等，至于更加灵巧的任务，如打磨不同形状和大小的物体，对工业机器人来说仍然难以做到，因为它们缺乏了解物理环境所需的传感器和软件。
此外，工业机器人通常只能在受控且不变的环境中运行，稍微有一些改变就无法工作了，它们没有能力理解和响应周围发生的事情，这又进一步限制了工业机器人的普及。
不过这些问题，随着整个产业的逐渐成熟，都有了一定的解决方法，比如各类传感器价格的降低，让能侦测周边环境的机器人开始普及；机器视觉与深度学习的进步，让机器人可以从接收到的数据中学习，并应用在另一项类似的任务之中。
Intrinsic正是有鉴于此，才相信可以利用技术的突破，重新构想工业机器人的能力，此前，Intrinsic团队与苏黎世联邦理工学院的Gramazio Kohler Research合作，开发了一款4个机器手臂的系统，这4支机器手臂可协同合作将木板组成小木屋。
这表明着，Intrinsic的软件有潜力大幅度减少使用工业机器人所需的时间、成本和复杂性，在帮助解决更广泛的问题和提高商品多样性方面具有长期潜力，并能以经济实惠和可持续的方式生产。
如今，Intrinsic已成为一家独立运营的公司，或许也说明着其在技术上取得了突破性的进展，接下来将专注于验证这些技术，以及各种工业机器人的软件产品开发。
