Robot Hand Company Settles Tesla Trade Secret Suit and Announces $11M Raise

背景

Jay Li 曾是 Tesla Optimus 人形机器人项目的技术负责人，但他目前并不建议初创企业在起步阶段就与 Tesla 对簿公堂。然而，他坚信自己的公司 Proception 在经历了这场法律风波后，反而变得更加强大。

“这就像是一场韧性测试或压力测试，” Li 在接受 TechCrunch 独家采访时说道，“人们常说，那些杀不死你的，会让你更强大，对吧？”

去年，Tesla 指控 Li 窃取商业机密以创立 Proception。经过数月的法律交锋，双方最终达成和解，Tesla 于本月早些时候撤回了诉讼（Tesla 未对置评请求做出回应）。

如今，Li 得以专注于他认为更艰巨的挑战：让机器人手像人手一样工作。为了支持这一目标，Proception 于周一宣布完成由 First Round Capital 领投、Y Combinator 和早期基金 BoxGroup 参投的 1100 万美元种子轮融资。

核心内容

Proception 同时宣布，其“高灵巧机器人手”的首批产品已开始向“研究人员和机器人公司”发货，并开放更广泛的订单。Li 表示，公司的目标是成为其他不想花费时间和资源开发行业内所谓的“灵巧操作”（dextrous manipulation）技术公司的首选手部供应商。

尽管目前大量资金和注意力涌入机器人领域，但 Li 认为，真正致力于让机器人手完全模仿人手功能的投入仍然不足。这一挑战的紧迫性甚至得到了他前老板、Tesla CEO Elon Musk 的强调，Musk 曾指出机器人手是尚未解决的最大工程难题之一。

虽然 Musk 坚持认为 Optimus 机器人可能在几年内就能进入工厂工作，但行业共识是，制造出与人手等效的机器人手仍需多年时间。西北大学机器人与生物系统中心主任 Kevin Lynch 去年告诉《华尔街日报》，他的团队认为，机器人手要达到“功能性、有用性并能执行人类部分功能”的状态，还需要十年时间。

Li 认为 Proception 能更快地实现这一目标，主要归功于其独特的数据收集方式。

目前，大多数训练人形机器人的公司使用遥操作（teleoperators）系统。人类佩戴虚拟现实头显，可以看到机器人看到的景象并操作机器人面前的物体，随后机器人学习人类发出的指令。Li 指出，这种方法的一个主要缺点是，遥操作者无法从机器人接触的物体中获得反馈。此外，这种方法还受限于公司当时可用的机器人数量。

Proception 的解决方案是一副布满传感器的手套。根据 Proception 的新闻稿，人类测试者佩戴这种手套（以及头显）后，Proception 及其客户可以捕捉“无需机器人参与循环的人类手部交互数据”。

同样的手套也被安装在 Proception 正在开发的手部原型上，作为其布满传感器的“皮肤”。据 Proception 介绍，这只手拥有 22 个自由度，每个手指有多个关节，以实现“广泛的灵巧运动”。

Li 表示，这种方法还将使 Proception 及其客户能够收集更精细、更特定于任务的数据，从而让机器人手更准确地模仿人手。他认为这种方法也更易于扩展。

“你需要硬件和数据，而且这两者必须携手并进才能让 [灵巧操作] 发挥作用。许多公司只专注于硬件，或者硬件加上不可扩展的数据 [收集]，” Li 说道，“我们正在研发高灵巧硬件加上高度可扩展的数据。我们相信这是解决这一问题的关键组合。”

领投 Proception 的 First Round 合伙人 Bill Trenchard 表示，这是他们投资 Li 的主要原因。

“我们认为他们将拥有市场上最好的手，也许是当今最复杂的手，以及支持这一点的基础数据和模型，” Trenchard 告诉 TechCrunch，“灵巧操作是整个未来人形机器人故事中非常、非常、非常重要的一部分，正如许多人所说，这是让机器人真正具备高性能的‘最后一公里’。”

Trenchard 还称赞了 Li 在被前雇主起诉时保持冷静的能力。

“当此事发生时，他非常坦诚地告诉我们，我认为团队在保持低调方面做得非常出色，” Trenchard 说，“Jay 是一位非常强大的领导者。”

Li 也充满信心。在应对 Tesla “硬核诉讼部门”后，他告诉 TechCrunch，如果 Proception 发展壮大，Tesla 可能会寻求其帮助，对此他并不感到惊讶。

“我认为会发生，”他说。

关键要点

• 法律和解与融资： Proception 创始人 Jay Li 与 Tesla 达成商业秘密诉讼和解，Tesla 撤诉。随后 Proception 宣布完成 1100 万美元种子轮融资，由 First Round Capital 领投。
• 产品发布： Proception 开始向研究人员和机器人公司交付首批“高灵巧机器人手”，旨在解决行业内缺乏高效灵巧操作解决方案的痛点。
• 技术差异化（数据收集）： 与传统遥操作（Teleoperation）依赖人类视觉反馈不同，Proception 使用布满传感器的“手套”直接捕捉人类手部交互数据，无需机器人实时参与循环。这种方法能获取更精细、任务特定的数据，且具备更好的可扩展性。
• 硬件规格： Proception 的机器人手拥有 22 个自由度，每个手指配备多关节，模拟人手皮肤以集成传感器，旨在实现广泛的灵巧运动。
• 行业痛点： 尽管 Elon Musk 等人强调机器人手是工程难题，但行业普遍认为实现人手级别的灵巧操作仍需数年甚至十年时间。Proception 认为其“硬件+可扩展数据”的组合能加速这一进程。
• 投资人观点： First Round 合伙人 Bill Trenchard 认为，灵巧操作是人形机器人实现真正高性能的“最后一公里”，Proception 在硬件 sophistication 和数据基础方面具有竞争优势。
• 未来展望： Li 自信地表示，鉴于 Proception 的技术优势，未来 Tesla 等大公司可能会寻求与 Proception 合作。

意义与影响

Proception 的崛起标志着人形机器人开发重心从单纯的“身体运动”向精细“操作能力”的转移。长期以来，人形机器人的移动能力（行走、奔跑）已取得显著进展，但手部操作仍是制约其进入家庭和非结构化工业环境的瓶颈。Elon Musk 曾直言机器人手是“尚未解决的最大工程难题”，这一观点得到了 Kevin Lynch 等学术界的呼应，认为功能性人手仍需十年才能成熟。

Proception 的核心价值在于其提出的“数据驱动”解决方案。传统遥操作虽然直观，但存在数据孤岛和反馈缺失的问题，难以规模化训练出真正灵巧的模型。Proception 通过传感器手套直接捕获人类手部与物体交互的高维数据，不仅解决了反馈问题，还建立了可扩展的数据管道。这种“高灵巧硬件 + 高度可扩展数据”的组合，正是当前 AI 机器人领域所稀缺的关键要素。

此外，Proception 与 Tesla 的法律和解及其后续融资，也反映了初创企业在面对行业巨头时的生存策略与韧性。Li 对 Tesla 未来可能寻求合作的预判，暗示了行业分工的可能：大型科技公司可能专注于整机集成与通用 AI，而像 Proception 这样的垂直领域专家则提供关键的底层执行组件。随着 1100 万美元资金的注入和首批产品的交付，Proception 有望成为人形机器人供应链中不可或缺的一环，加速灵巧操作技术从实验室走向商业化应用。