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HII Teams with Path Robotics to Integrate Physical AI into Manned and Unmanned Shipbuilding
Globenewswire· 2026-02-18 04:15
合作核心与战略目标 - 亨廷顿英格尔斯工业与Path Robotics签署谅解备忘录 旨在探索将Path的物理人工智能焊接技术整合到造船业务中 以加速生产流程 增强海事工业基础并扩充劳动力[1] - 合作旨在共同开发基于人工智能的自主焊接解决方案 以满足海军标准并可在船厂设施中规模化应用 目标是在不牺牲质量的前提下提高生产效率[2] - 此次合作正值国防与制造业的关键时期 与全国最大的军用造船商合作突显了Path所开发技术的重要性 旨在帮助实现国防制造业现代化并巩固未来数十年的海军工业基础[6] 合作具体领域与技术整合 - 双方将在三个领域识别并寻求未来机会 包括自主造船能力开发 培训劳动力以扩展自动化 以及为基于物理AI的自主焊接系统建立知识产权框架[5] - 合作将围绕将Path的物理AI模型与亨廷顿英格尔斯工业造船中使用的其他创新技术进行整合研发 包括其“ROMULUS”系列无人水面艇[5] - Path的物理AI焊接模型Obsidian™及其专有的传感与视觉系统 能将传统工业机械臂转变为具有实时感知与决策能力的系统 以适应造船环境中的各种变化[7] - 技术演示表明Path的系统可适用于从重型基础到大型复杂船舶结构组装的海军制造工作 并能适应不可预测的船厂条件 如配合公差变化、复杂接头类型和不同材料[6][7] 公司背景与市场地位 - 亨廷顿英格尔斯工业是美国最大的造船商 为美国及其盟友国防客户提供世界上最强大的舰船和全域任务技术 包括无人系统 同时是美国海军乃至全球最大的无人水下航行器生产商[9] - 公司拥有超过140年的历史 员工人数达44,000名 业务涵盖从核心舰队到C6ISR、人工智能/机器学习、电子战和合成训练的防御能力构建与整合[10] - Path Robotics为制造业构建物理人工智能 其智能焊接单元可执行传统自动化无法完成的复杂、多变的焊接工作 自2018年成立以来已筹集超过3亿美元资金[10] 当前运营状况与增长动力 - 亨廷顿英格尔斯工业2025年造船产量提升了14% 并寻求在2026年实现额外15%的增长 与Path Robotics等新伙伴合作旨在进一步加速造船生产[2] - 公司目前在没有基于AI的自主焊接能力的情况下 由造船工人在大型复杂船舶结构上进行高精度专业焊接及直接焊接支持活动 使用的自动化机器人焊机需要人工协作[8] - AI驱动的自主焊接技术有望扩大分布式造船产能 扩充公司的熟练劳动力 从而加速交付并满足美国海军日益增长的需求[8] - 整合Path的物理AI等技术旨在增强焊接劳动力 实现结构生产自动化并加速生产流程 以推进国家安全目标[5]
Media Advisory — HII and Path Robotics to Advance Shipbuilding with Physical AI
Globenewswire· 2026-02-12 01:30
事件概述 - 美国最大造船企业HII与制造业物理AI全球领导者Path Robotics将于2026年2月17日举行谅解备忘录签署仪式及物理AI演示活动[1] - 活动地点位于Path Robotics总部 媒体可参与工厂导览并首次参观其新的物理AI创新中心 观看现场焊接与装配演示[1] - 活动不对公众开放 但邀请媒体参加 需在2月16日中午前通过指定联系人确认出席[1][3] 参与方信息 - HII出席代表为海事系统与企业战略执行副总裁Eric Chewning[2] - Path Robotics出席代表为联合创始人兼首席执行官Andy Lonsberry[2] - HII是美国最大的造船企业 为美国及其盟友国防客户提供世界上最强大的舰船和全域任务技术[4] - HII是美国海军也是全球最大的无人水下航行器生产商[4] - HII拥有超过140年的历史 员工人数达44,000名 业务涵盖从核心舰队到C6ISR、AI/ML、电子战和模拟训练等领域[5] - Path Robotics专注于为制造业打造物理AI 其起点是焊接模型Obsidian™[5] - Path Robotics的智能焊接单元能执行传统自动化无法完成的复杂、多变的焊接工作[5] - Path Robotics自2018年成立以来已融资超过3亿美元 旨在将智能通过物理AI融入传统制造流程[5] 技术与业务影响 - Path Robotics的物理AI结合了人工智能、机器学习和计算机视觉 使传统制造流程能够实时地观察、思考和适应[5] - 该技术旨在帮助制造商克服长期的劳动力短缺问题 同时提高产能和产品质量[5] - 该技术将传统上无法自动化的工作转变为可靠、高吞吐量、高质量的生产[5]