🔬 企业#71 Emeryville, CA, United States· 成立 2017
Covariant人工智能机器人研究
Covariant — AI Robotics Research
利用基础模型构建仓储机器人的“AI大脑”。Covariant的RFM-1(机器人基础模型)使机器人无需明确编程即可抓取任意物体,已部署于亚马逊规模的物流中心。
robot AI brainwarehouse pickingfoundation modelsgraspinglogistics
代表性成果
RFM-1 robot foundation model, $222M raised, logistics picking at scale, ABB acquisition discussions, Berkeley BAIR spinout.
标志性项目
RFM-1Picking at scale
近期研究
全部论文 →按本机构专长领域匹配(关键词重叠 + 直接署名)
LEARNING
📊 0 引用
人工智能增强的智能焊接岛:基础模型革新制造业
Xiwei Wu, Wei Wu, Qiqi Chen 等 9 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
OTHER
开放获取📊 0 引用
Hylos: 面向模型原生空间智能的可操作性合约
Christopher Da Silva
2026
HRI
开放获取📊 0 引用
受机器人启发的社会敏感领域基础模型护栏
Rebecca Ramnauth, Drazen Brscic, Brian Scassellati
2026
SURGICAL
一种用于远端关节运动和抓取的混合柔顺肌腱腹腔镜器械:设计与实验验证
Kumar P, Ravi B
The international journal of medical robotics + computer assisted surgery : MRCAS · 2026
MANIPULATION
开放获取
基于单目视觉的抓取控制框架
Shail Jadav, Dongheui Lee
2026
MANIPULATION
开放获取
GraspIT:弥合模拟与现实差距并实现验证性抓取SE(3)位姿生成的数据集
Paul Koch. Adem Karakurt, André Sers
2026