A Industrial Next quer que os robôs de fábrica troquem de tarefas em minutos, não em semanas

Na maioria das fábricas, a automação é fixa: robôs e máquinas são programados para uma tarefa e um produto específicos. Mudar uma linha significa reprogramar e reconfigurar fisicamente, ou trocar equipamentos, o que pode levar semanas ou meses. A Industrial Next, sediada em São Francisco, diz que está mudando isso.

A startup, que se apresentou hoje no palco do Startup Battlefield no TechCrunch Disrupt 2026, cria estações robóticas autônomas impulsionadas por IA, alimentadas por modelos de base proprietários que conectam visão, contexto de tarefas e movimento. A empresa afirma que isso permite que uma linha de produção seja reconfigurada em minutos, em vez de semanas, sem programação tradicional. O objetivo é permitir que os fabricantes automatizem tarefas complexas e delicadas que tradicionalmente exigem trabalho humano.

A empresa anunciou no palco que está fazendo parceria com o BMW Group Technology Office para avaliar a manipulação destreza impulsionada por IA da Industrial Next para a fabricação.

A Industrial Next foi fundada em 2021 por Lukas Pankau e Allen Pan, ambos com passagens anteriores pela Tesla. Pankau atuou como arquiteto elétrico líder na Tesla antes de ir para a Waymo. Pan liderou os esforços de fábricas autônomas da Tesla e mais tarde se tornou arquiteto-chefe na empresa de direção autônoma Neolix.

A dupla teve a ideia para a Industrial Next enquanto trabalhava junta na Tesla. O primeiro encontro de Pankau com Pan foi, literalmente, tropeçar nele enquanto Pan dormia em uma passarela de fábrica após virar a noite trabalhando. Embora os dois não tenham se dado bem no início, logo perceberam que compartilhavam uma obsessão por fazer as coisas acontecerem e tinham habilidades complementares. 

Depois de anos observando tecnologia de ponta para veículos e carros autônomos ser freada por equipamentos de fábrica com décadas de idade, os fundadores perceberam que a manufatura precisava ser reconstruída.

“Tivemos todas essas coisas sofisticadas que podíamos fazer em carros. Eu podia executar algoritmos de aprendizado de máquina para projetar um carro para mim. Mas eu não conseguia descobrir como programar um robô, e isso era bastante comum para os engenheiros na Tesla”, disse Pankau. “Você tinha essa divisão massiva, certo? Você tinha pessoas que eram realmente boas no que faziam — projetando carros e projetando sistemas de direção autônoma — e então as via essencialmente paralisadas na fábrica olhando para esses equipamentos da década de 1980. E então começamos a repensar como isso deveria ser usando a tecnologia que temos hoje e usando tudo o que sabemos hoje.”

Os dois continuaram pensando em suas frustrações com equipamentos industriais mesmo após partirem para seus empregos seguintes. Eles mantiveram contato, frequentemente relembrando as máquinas que nunca funcionavam do jeito que queriam, e eventualmente decidiram que podiam fazer melhor.

“Eu estava na Waymo na época, meio entediado até a alma porque sentia falta daquele ritmo da Tesla”, disse Pankau. Pan, ele acrescentou, estava em uma posição semelhante na Momenta, uma desenvolvedora de sistemas de direção autônoma na China. Pan relembrou a conclusão deles: “Nós pensamos: 'Não estamos ficando mais jovens e ainda somos óbvia e apaixonadamente obcecados por isso. Continuamos reclamando da tecnologia industrial. Tipo, isso é três anos depois, deveríamos abrir a empresa'.”

Pankau observa que os robôs industriais tradicionais são tipicamente programados para realizar tarefas altamente específicas e repetitivas. Como resultado, até mesmo uma pequena mudança no processo ou no produto pode fazer o robô falhar ou gerar uma paralisação custosa, o que força os fabricantes a simplificar seus produtos em prol da repetibilidade.

Tornar os robôs verdadeiramente flexíveis apresenta um desafio diferente. Eles precisam de quantidades massivas de dados de treinamento e, ao contrário dos modelos de IA treinados na internet, a robótica carece dos vastos conjuntos de dados necessários para ensinar as máquinas a realizar tarefas físicas complexas. 

“Podemos fazer robôs fazerem todas essas coisas legais como dançar, porque há dados para isso, mas não conseguimos fazê-los montar coisas de alta precisão”, explicou Pankau. “É aqui que fizemos muito progresso no uso de ambientes simulados para fazer essas tarefas de alta precisão e alta destreza. O segredo para os robôs que temos é que demos a eles uma compreensão do processo em geral, mas construímos essa compreensão usando um mecanismo de simulação de extrema alta fidelidade que é próximo à dinâmica real, a ponto de podermos deixar o robô fazer esse tipo de tarefa de alta precisão quase sem ver as peças.”

Em outras palavras, os robôs praticam em um mundo virtual altamente detalhado que imita de perto a física do mundo real. As estações robóticas da Industrial Next podem ser reconfiguradas, combinadas e redistribuídas entre linhas de produtos. Novas tarefas são ensinadas por meio de simulação e demonstração, em vez de scripts codificados rigidamente. 

Pankau explicou que algumas das estações de trabalho da startup já são usadas na fabricação de um dos smartphones mais populares do mundo. Elas lidam com tarefas que os fabricantes tentaram, sem sucesso, automatizar por anos, como passar um cabo flexível delicado e encaixar uma minúscula tampa de conector. (Ele não estava autorizado a divulgar o cliente.) Ele também descreveu uma estação de “remoção de película”, onde seus robôs alimentados por IA removem películas protetoras de módulos de câmera e botões na velocidade humana ou superior com 100% de precisão, mesmo quando movidos para um novo modelo de telefone e linha de produção que nunca viram antes.

“Fundamos esta empresa porque esse é o tipo de desempenho que gostaríamos de ter tido na Tesla, onde estávamos contornando estações de robôs porque não conseguíamos programá-las de forma eficaz o suficiente usando tecnologias tradicionais”, disse Pankau. “Agora queremos levar isso para tarefas mais complicadas do que apenas construir um telefone. No fim das contas, queremos levar isso para a construção de um carro completo de ponta a ponta, sem que nenhum humano precise tocar em nada.”

Para conferir mais do Startup Battlefield — além de uma lista de fundadores consagrados e VCs cujas visões sobre o setor você não vai querer perder — junte-se a nós no Disrupt, que acontece esta semana no centro de São Francisco.