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小米投的北京家庭机器人公司，前美团高管加盟_我的网站

一 |     机器人前瞻（公众号：robot_pro）     作者 | 刘俐杉     编辑 | 许丽思          机器人前瞻7月21日报道，据媒体报道，前美团无人机高管刘硕已正式加盟破壳（北京）智能科技有限公司（以下简称“破壳机器人”），成为该公司的首位商业合伙人，负责该公司商业化、战略及业务拓展。         据公开信息显示，刘硕毕业于上海理工大学科技翻译专业，后于香港大学攻读MBA，曾担任美团无人机商业管理负责人、美团机器人研究院秘书长。曾任翼健（上海）信息科技有限公司合伙人/副总裁。    8月24日消息，今日，小米推出米家立式学习灯2C，目前已在京东上架，售价1199元，首发到手价999.6元起，将于8月25日开启预约，8月27日10:00开售。         曾任百度智能驾驶事业群生态合作总经理，主导搭建中国最大自动驾驶AI社区及生态联盟，推动国内外超过20个城市政府达成深度商业合作。2020年加入翼方健数后负责生态建设、政府合作及市场推广工作。         据公开资料显示，刘硕本科毕业于上海理工大学科技翻译专业，后于香港大学攻读 MBA 学位。职业履历覆盖自动驾驶、机器人、数据科技等多个赛道，她曾任职百度智能驾驶事业群生态合作总经理，主导搭建国内规模领先的自动驾驶 AI 社区与行业生态联盟，推动国内外超过20个城市政府达成深度商业合作。

二 |     米家立式学习灯2C采用上下双光源设计，上下光源亮度配比为8:3，其中上光源光通量8000lm，下光源3000lm，总光通量达到11000lm，适用于≤14㎡的房间，防眩光指数UGR<13。    

    该灯配备80cm超长灯头，可有效减淡手影，相比第一代立式学习灯进一步扩大照明覆盖范围。    照明表现方面，中心区域平均照度超过1800lx，均匀度达到1.04；桌面区域平均照度超过1500lx，可满足学习、阅读等场景的照明需求。2020年加入翼方健数，负责生态建设、政府合作及市场推广工作。    米家立式学习灯2C下光源采用三重光学滤光结构，每颗灯珠均独立配备透镜，并通过国标及德国TUV南德多项认证，无可视频闪。         除此之外，刘硕还担任过翼健（上海）信息科技合伙人、副总裁，后续入职美团，出任美团无人机商业管理负责人、美团机器人研究院秘书长。

三 |          ▲ 刘硕（图源：上海理工大学）          破壳机器人成立于今年3月，聚焦于打造C端家庭场景具身智能机器人。该公司核心团队来源于清华大学具身智能实验室，规模约20人。    

    光源方面，该产品搭载384颗定制全光谱灯珠，色温为4000K，光谱接近上午10点左右的太阳光，色彩真实度Rf等显色指标也接近自然光，可提供更加自然舒适的照明体验。         今年四月，破壳机器人完成数千万美元天使轮融资，由云启资本领投，顺为资本、弘晖基金等一线美元基金，小米战投、星海图等知名产业方，以及BV百度风投、英诺天使基金、水木清华校友种子基金、东方嘉富等一线市场化基金跟投。         该公司创始人许华哲，本科毕业于清华大学电子工程系，博士毕业于美国加州大学伯克利分校，博士后就读于美国斯坦福大学。他是清华大学交叉信息研究院助理教授、博士生导师，清华大学具身智能实验室负责人。许华哲的研究方向包括深度强化学习、 机器人学、 计算机视觉及计算机触觉，围绕数据效率和算法性能开展研究。    智能体验上，米家立式学习灯2C内置24GHz雷达感应，支持120°感知广角，最远感应距离达到2.4米，可实现人在灯亮、人走灯缓灭。

四 |     灯杆上方设有触摸控制区，可快速切换灯光功能和模式，同时支持米家App连接，用户可进一步自定义个性化灯光设置，并支持自动开关灯、夜灯模式等功能。    此外，米家立式学习灯2C整机重量约8.5kg，支持前后11°防倾倒设计，并提供3年质保。    

五 | 今年2月，许华哲正式从星海图离职，开始个人创业，创立破壳机器人，获得星海图种子轮投资。         ▲ 破壳机器人创始人许华哲（图源：百度）          产品规划上，破壳机器人不追求全能型方案，而是选择先聚焦于拾物递送、衣物收纳、玩具整理、简易清扫等高频、低难度居家作业。         从该公司公布的演示视频可见，机器人现已能完成系香囊、叠衣物、捆扎束带等精细家务动作，体现出设备对柔性物料的高精度操控、双臂协同作业性能，以及适配多种异形物件的通用操作能力。         ▲ 叠衣服演示（图源：破壳机器人）          除此之外，机器人还可独立完成麻婆豆腐全流程烹饪。相关演示画面展现了机器人对食材的理解和精细切配的操作水平，同时验证了其视觉鲁棒性与现场抗干扰性能。

六 |          ▲ 制作麻婆豆腐（图源：破壳机器人）          此前，在接受智能涌现的采访中，许华哲提出了UAG架构，运用并联的方式，先对动作进行预训练，并将强化学习贯穿预训练与部署全过程，实现了训练效率的五倍提升。

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Published on:02:11:17