德國: 兩個博士10億次抓取這公司盤活德國工業十年家底

2026-05-15 | 來源: MIT科技評論 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

最近，德國斯圖加特一家成立不到五年的公司 Sereact 宣布完成 1.1 億美元 B 輪融資，Headline 領投。兩位創始人 Ralf Gulde 和 Marc Tuscher 是斯圖加特大學機床控制工程與制造裝備研究所（ISW）的博士同窗，2021 年用畢業論文的研究方向開了公司。

到這次融資為止，他們的產品 Cortex 已經部署在寶馬、奔馳、戴姆勒卡車、百事可樂等 200 多個真實工位上，完成超過 10 億次抓取。每 53,000 次抓取才需要一次遠程人工幹預，作為對照，汽車工業供應鏈對零部件的一般質量要求約為 50 PPM（每百萬件 50 個缺陷,即每 20,000 件一次），Sereact 這個數字比汽車工業鏈的常見門檻還要嚴格。

CTO Marc Tuscher 給了 Cortex 一句口號：“機器人在 latent space 裡做夢。”也就是機器人在動手前先在隱空間裡把接下來幾步的物理後果跑一遍，挑出最穩的路徑再去執行，這種結構在學術上叫 world model（世界模型），目前已經有不少公司正在推進這一路線，但真正跑在寶馬工廠產線上的，目前應該只有 Sereact 一家。

跟它同台競爭的硅谷玩家，融資額要大得多。匹茲堡的 Skild AI 2026 年 1 月完成 14 億美元 C 輪，估值 140 億美元，累計融資 18.3 億美元，是 Sereact 的十倍以上。舊金山的 Physical Intelligence 累計融資約 10 億美元。

兩家公司都公開承認，訓練數據主要來自大規模仿真和互聯網視頻，真機數據只是補充。Skild 在公司博客裡非常直接地表示，絕大多數同行的“機器人基礎模型”其實是“披著馬甲的視覺－語言模型”，缺少真正的物理常識。

Sereact 這邊的邏輯則相反。CEO Gulde 在 B 輪公告裡提到：“我們五年前就賭了一把，你不可能在實驗室裡訓出真實世界的機器人 AI。”這場賭的關鍵變量是數據來源：Sereact 的 10 億次抓取全部來自歐洲二十幾家工廠的實際生產工位，夜班、高峰期、長尾形狀的怪異 SKU，全部入模型。

而說起這些數據資產，我們就不得不提到德國過去十五年最有名的一項工業戰略——“工業 4.0”（Industrie 4.0）。

屢屢受挫十年的工業 4.0

德國 2011 年漢諾威工博會第一次提出“Industrie 4.0”，當時的目標是建立一個由德國主導的工業操作系統。十年裡，這個目標的執行屢屢受挫過很多次。SAP 之外，德國沒跑出過有全球影響力的消費互聯網或雲服務公司；德意志銀行的數字化轉型反復折騰；Gaia－X 這個被宣傳為“歐洲雲替代”的項目，落地幾年後業內基本默認它是個 PPT 工程。

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德國制造業這幾年並不好過。以 2024 年為例，德國全年 GDP 收縮 0.2％，機床業和汽車業的產出明顯下滑。各大制造商也紛紛裁員，西門子、博世、蒂森克虜伯、德意志鐵路等十余家上市公司在 2024 年前 10 個月合計裁員超過 6 萬人；博世僅 11 月一個月就宣布削減 7,000 個崗位。德國經濟專家委員會（GCEE）在 2024 年報告中判斷：德國制造業的衰退不僅是周期性的，跟全球經濟出現了結構性脫鉤。

不過這些壞消息蓋過了工業 4.0 這十年另一面的成果：它的物理底座。

工業 4.0 的口號是“智能工廠”，但最難做、最不好講故事的部分，是協議、傳感器、控制器之間的標准化。這部分工作過去十幾年通過幾個並不有名的組織悄悄完成。

OPC UA 是核心。這是一套機器對機器通信的國際標准（IEC 62541），2008 年發布，2016 年德國聯邦信息安全局（BSI）出具正面安全評估，2018 年德國機床制造商協會（VDW）正式選定它作為機床互操作的核心協議。

VDMA（德國機械設備制造商協會）十幾年來一直在制定行業版的 Companion Specifications，簡單說就是給“塑料注塑機怎麼報數據”、“機床怎麼報數據”、“包裝機怎麼報數據”建立統一格式。這套標准在德國機械裝備和工廠裡滲透得比任何其他國家都深。

機器人保有量是另一個底座。國際機器人聯合會（IFR）2024 年的數據顯示：德國每萬名制造業工人對應 449 台工業機器人，排全球第三，落後於韓國（1220）和新加坡（818），領先美國（307）和意大利（244）。德國 2024 年新裝機 26,982 台，繼續是歐洲最大機器人市場。這些機器人也大多接入了 OPC UA 協議下的數據采集體系。每一個抓取動作發生時，傳感器讀數、機器人狀態、夾爪反饋都被同步記錄下來。

因此，工業 4.0 沒建成“德國主導的工業操作系統”，但它在過去十年裡建成了一個分散在數千家工廠裡、用統一協議聯通的工業數據池。這個池子在過去並沒有顯示出特殊價值，因為沒有什麼模型能消化它。

但具身智能改變了這件事。