Gritt 融资 3400 万美元，旨在将 AI 驱动的机器人技术应用于太阳能建设领域

全球可再生能源竞赛正面临一个巨大的瓶颈：太阳能安装领域严重缺乏熟练劳动力。由卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon）训练出的工程师创立的机器人初创公司 Gritt 正致力于解决这一问题，通过部署智能系统来应对户外施工现场混乱且无序的环境。

通过智能自动化弥补劳动力缺口

太阳能和电池基础设施的快速建设对于实现能源独立和气候目标至关重要，然而该行业正面临日益严重的工人短缺问题。传统的工业机器人历来无法在这些环境下工作，因为它们需要高度结构化的环境才能运行。Gritt 的方法通过利用 AI 和机器视觉领域的最新进展，改变了这一局面，使其能够应对现场作业中“肮脏、枯燥且危险”的现实情况。

Gritt 并没有从零开始研发专有的硬件，而是采用了一种更精简、更具扩展性的模式。他们整合了现成的硬件——例如租赁的履带式滑移装载机（skidders）以及来自 Kawasaki 等制造商的机械臂——并利用其专有的 AI 模型进行控制。这使得公司能够将资金集中在“智能层”而非重型制造上。

现场效率的大幅提升

Gritt 的技术对生产力的影响已是可以量化的。在目前的部署中，该公司已展示了安装速度的飞跃：

• 人工团队产量： 一个典型的 8 人团队每天大约可以安装 800 块太阳能电池板。
• Gritt 增强型产量： 同一个 8 人团队在使用 Gritt 系统后，每天可以安装 3,000 到 4,000 块电池板。

这种近五倍的效率提升至关重要，因为该公司目标是在未来 18 个月内协助安装 2.8 吉瓦（gigawatts）的太阳能电池板。为了实现这一目标，Gritt 计划在未来六个月内将其运营规模扩大到 48 套活跃系统，目前已为美国前十大电力建设公司中的三家提供服务。

超越太阳能：物理 AI 的未来

虽然目前的重点是太阳能电池板的定位（实现安装时的亚毫米级精度），但 Gritt 的长期愿景要广阔得多。该公司正在构建一个通用的 AI 流水线，以实现任务的快速适应。例如，训练系统堆叠空心砖需要数周时间，而教它学习像扎钢筋这样的新任务仅需一天。

Gritt 的发展路线图包括几个关键的扩张领域：

• 高级操控： 扩展到钻孔立柱、固定电池板和搭建支架等任务。
• 通用建筑： 扩展到混凝土浇筑前的扎钢筋等任务。
• 现场智能： 利用传感器充当管理层——例如在风暴来临前检测开放的沟渠，或标记缺失的库存。

通过从单一任务工具演变为“物理 AI 层”，Gritt 旨在将施工现场从体力劳动中心转变为高度自动化、数据驱动的环境。

核心要点

• 硬件无关策略： Gritt 使用由专有 AI 控制的现成硬件（如 Kawasaki 机械臂），与制造定制机器人的竞争对手相比，这种模式更精简，扩展速度更快。
• 指数级生产力： 集成 Gritt 的 AI 后，标准的 8 人团队可以将太阳能电池板的安装量从每天 800 块提升至多 4,000 块。
• 通用 AI 流水线： 公司正在利用先进的机器学习技术，使同一套机器人系统能够在从太阳能安装到扎钢筋等多种不同任务之间快速切换。