基于至少四年的機器人即服務（RAAS）協議，旗艦產品AmbiSort A系列系統將安裝在亞特蘭大，芝加哥和拉斯維加斯的OSM倉庫。

AmbiSortA 系列是一種可配置的機器人分揀系統，它使用機器學習來適應將塑料袋、平板和箱子等混合包裹放入最后一英里的郵袋中。這些系統是模塊化的，可配置為通過滾筒或新的輸送機進料自動感應系統接收包裹。

AmbiSort由AmbiOS提供支持，AmbiOS是該公司的專有操作系統，利用模擬到現實（Sim2Real）人工智能（AI）。AmbiOS基于加州大學伯克利分校開發的Dexterity Network（Dex-Net）項目，旨在自動化深度神經網絡的訓練，以提高機器人抓取各種物品的能力。Dex-Net的許多開發人員現在都在Ambi Robotics工作。

根據Ambi Robotics的說法，AmbiSort系統首先是在模擬中設計和訓練的，其訓練速度比物理世界中的教學算法快10，000倍。

OSM Worldwide總裁James Kelley說：“在OSM Worldwide，我們一直在尋找改善分揀和交付操作的方法，我們很高興與Ambi Robotics合作，為我們的員工提供最先進的技術，借助 AmbiSort A 系列系統，我們可以提高電子商務客戶的訂單準確性和速度，同時在包裹需求不斷增長的情況下提高倉庫員工的效率和安全性。”

Ambi Robotics的AmbiSort包裹分揀系統。|來源：Ambi Robotics

Ambi Robotics在 32 年 2022 月籌集了 67 萬美元的資金。自2018年成立以來，該公司現已籌集了約26萬美元。

Ambi 表示，在 60 年假日旺季到來前 60 天內，它就為其美國客戶群額外部署了 2022 臺機器人。該公司表示，其機器人分揀系統正在美國超過13個城市使用，全球航運和郵寄公司Pitney Bowes是Ambi的另一個知名客戶。該公司最近簽署了一項價值23萬美元的擴建協議，將AmbiSort系統帶到其他倉庫位置。

Ambi Robotics的聯合創始人兼首席技術官Jeff Mahler將在10月11日在波士頓舉行的機器人峰會暨博覽會上發表講話。馬勒將參加“機器人抓取創新”小組討論，討論機器人操縱的新興方法，包括Ambi所做的工作。

2021年3月，美國Ambi機器人公司從隱身狀態中脫穎而出，推出了AmbiSort和AmbiKit，這是用于包裹分揀和電子商務配套的人工智能拾取和放置機器人。這些機器人由領先的機器人專家Ken Goldberg共同創立，可以分揀各種類型的包裹，包括箱子、塑料袋和郵件信封，并成功地從垃圾箱、滑道、手提箱或基座上取貨。

Ambi的機器人是模塊化的，該公司聲稱AmbiSort的工作速度比人工快50%以上。由于基于人工智能的質量控制，這些系統隨著時間的推移變得更加智能，從而提高了準確性，避免了誤揀。

用于物流應用的拾取和放置機器人并不新穎，但Ambi的操作系統卻很新穎。這些機器人由AmbiOS驅動，該公司的先進操作系統利用專有的模擬到現實技術，迅速教導機器人完成獨特的揀選和包裝任務。AmbiOS利用The Dexterity Network（Dex-Net）項目，自動訓練深度神經網絡，以提高機器人抓取物品的能力。Dex-Net是由戈德堡和他在加州大學伯克利分校的團隊創建的。AmbiOS在模擬中訓練機器人，并將其深度神經網絡的進展轉移到現實世界的系統中。戈德堡稱，Dex-Net訓練機器人的時間是幾個小時，而不是幾個月，比在現實世界中收集數據快1萬倍。更快的模擬訓練為機器人操作開辟了新的機會，從第一天起就創造出能力更強的機器人，可以幫助公司處理激增的電子商務需求。- Steve Crowe

認識團隊

我們的團隊帶來了豐富的經驗，從加州大學伯克利分校的頂尖研究人員到《財富》 50強企業領導人。在一起，我們很靈活，我們為棘手的日常問題提供智能技術。

使命

在美國Ambi Robotics公司，我們所做的工作不只是建立先進的技術。對我們而言，這是為人們創建解決現實問題的工具。

我們在這里解決供應鏈最復雜的問題，借助AI機器人技術，幫助人們處理比以往更多的事情。

信念

人與機器人最適合合作 機器人是存在的復雜工具，可以增強人類的能力。

機器人在3D中表現出色：

骯臟，沉悶和危險 機器人的幫助可以減少對人類造成傷害的風險。

對客戶和用戶的同情至上 我們傾聽，適應并不斷突破AI和機器人技術的界限，以確保我們的客戶是行業中最好的。