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闻乐 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
机器人叠衣服赚钱的第一个工作场地：洗衣房。
从业者是Weave Robotic的Isaacs，专门为做家务打造的，目前已经在付费洗衣房Tumble Laundry上岗了。
值得一提的是，Weave Robotic是前苹果团队创立的，在没有产品正式亮相时就已经完成了三轮融资。
虽然说现在很多机器人都在学叠衣服，但大多还是在展台表演秀技能，而Isaacs已经next level，是首个可以搞定付费衣物折叠的通用机器人。
那么机器人的工作流程是怎样的呢？
不仅会叠衣服还会收纳
展开剩余83%首先，洗衣房负责承接顾客的洗衣需求，完成衣物的清洗、烘干等，接下来就到Isaacs的工作范围了。它们负责最耗费人力，并且对规整度有一定要求的折叠环节。
从Isaacs本身的能力细节来看，它的折叠服务并非粗放操作的。Weave Robotic对合格的衣物折叠有明确标准：折叠后的衣物需要保持整洁。
以衬衫为例，要做到版型均匀、无杂乱边角，堆叠时方向统一，有衣领的款式要让衣领朝上等。
叠好衣服后，它们还会对衣物进行收纳，保持操作台的整洁。
能够达到这些工作标准，Isaacs作为叠衣工就快人一步，优先上岗了！
从技术层面上来说，Isaacs的稳定运作离不开Weave Robotic的三重技术支撑：
其次，团队为其搭建了高性能网络堆栈，当Isaacs遇到复杂情况（如衣物材质特殊、摆放杂乱）时，人类操作员可通过远程协助介入，确保任务顺利完成，目前其早期原型已能实现70%的端到端自主折叠，人工协助仅在必要时启动；
最后，一套完善的数据管道让Isaacs具备持续学习的能力。 每一次完成折叠任务的相关数据，都会被用于训练新一代VLA模型，让它在处理不同材质、不同款式衣物时更高效、更精准。
其次，团队为其搭建了高性能网络堆栈，当Isaacs遇到复杂情况（如衣物材质特殊、摆放杂乱）时，人类操作员可通过远程协助介入，确保任务顺利完成，目前其早期原型已能实现70%的端到端自主折叠，人工协助仅在必要时启动；
最后，一套完善的数据管道让Isaacs具备持续学习的能力。 每一次完成折叠任务的相关数据，都会被用于训练新一代VLA模型，让它在处理不同材质、不同款式衣物时更高效、更精准。
现在，Isaacs在洗衣房进行数据采集，经过训练后这个模型的鲁棒性还将进一步提升。
除此之外，Isaacs的定位也并非是单一功能折叠机器人，而是通用型家用机器人。
除了目前落地的衣物折叠，未来它还计划拓展整理杂物、家庭安防等更多家务能力，以满足家庭场景的多样化需求。
团队在设计时也加入了细节考量：当Isaacs处于闲置状态时，其摄像头会自动折叠关闭，躯干也会降低收纳，最大程度保护用户隐私。
而能让Isaacs从技术研发走向商业落地，离不开Weave Robotic两位核心创始人的行业积累。
前苹果技术高管创业做机器人
Weave Robotic由Evan Winelan和Kaan Dogrusoz共同创立，两人均有苹果公司任职经历。
CEO Evan Winelan毕业于卡内基梅隆大学，曾任苹果首席AI产品经理，领导了苹果的AI项目以及Siri的更新。
CTO Kaan Dogrusoz同样是卡内基梅隆大学校友，曾担任苹果的研究主管，参与了Apple Watch和iPhone等产品的研发。
在Isaacs上岗后，Kaan表示：
自我们创立Weave以来，已经过去一年多了。我们心里一直惦记着两件事：
1、面向所有人设计能在家看到的机器人。
2、建造能够真正快速完成工作的机器人。
自我们创立Weave以来，已经过去一年多了。我们心里一直惦记着两件事：
1、面向所有人设计能在家看到的机器人。
2、建造能够真正快速完成工作的机器人。
参考链接：
[2]https://www.weaverobotics.com/discover/laundry-folding
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