很多有前途的公司都是由大学的研究人员，甚至是在一些新的创新上取得成功的研究生毕业的。但是从以技术为中心的研究小组到以产品为中心的创业公司的转变并不容易。幸运的是，这方面的三位专家与我们一起参加了 TC Sessions: Robotics，讨论了成功通过它的几种方法。
Milo Werner是麻省理工学院 The Engine 的新普通合伙人，该公司是一家专注于“硬技术”的加速器和基金。 Joyce Sidopoulos是 MassRobotics 的联合创始人，MassRobotics 是该行业初创生态系统的社区和倡导组织。 Pieter Abbeel 是加州大学伯克利分校的教授，也是 Covariant 的联合创始人，该公司正在设计新一代的仓库机器人（他还刚刚获得了 ACM 奖——恭喜你，Pieter）。
我们的小组从一些最明显的技术考虑开始，创始人在从研究转向大规模生产过程时需要牢记。 （为了清晰和连续性，对引文进行了轻微编辑。）
“当技术人员设计产品本身时，他们只是希望它能够工作，对吗？但是当你真正去制造时，制造商会说，我们不能把那块板放在上面，我们不能那样组装它。所以你真的应该从一开始就考虑制造和制造设计，”Sidopoulos 说。
Werner 指出，公差、精度和监控永远不会像您自己的实验室那样好，因此请准备好接受这一点——以及成本妥协。 “现实情况是，一旦你进入制造阶段，你就会经历一系列迭代，以降低成本并管理产量提升，”她说。
“在研究实验室里，你只是想让原型工作。通常你可以写一篇论文，因为第一次展示一些东西而获得很高的知名度和兴奋——它可以工作！”阿比尔说。 “然后你去做一些生产中的事情……突然之间，重要的不是你可以让它工作的事实——而是一致性，让它基本上总是工作。所以，追求那种高分的性能和可靠性，我认为可能是最大的不同。”
随着对公司的需求发生变化，公司本身也必须做出改变以适应它们。 Werner 指出，许多创始人在该领域工作了四到八年之后，对难以匹敌的材料充满热情和熟悉——但这可能是组建团队的障碍。
“他们经常面临的部分是他们需要建立一个大团队，而这个团队需要与他们一样强大或更强，”她说。 “来自学术、机构空间，它可以是一个非常个人的贡献者意识形态。转向业务领域，它完全以团队为导向。而你的实力取决于你的团队。”
“我完全同意这一点，”西多普洛斯说。 “我们发现很多时候，联合创始人对他们正在做的事情充满热情。但是他们必须引进，你真的必须引进一个强大的以业务为中心的人，因为你怎么卖这个东西？你怎么把它放到一个音高甲板上？这不是你在工程学校时所教的。找到合适的人和合适的组合。这就像结婚，对吧？你要嫁给一个你会花很多时间在一起的人。所以你必须确保你们有同样的目标，你们有同样的使命，你们有同样的职业道德。”
Werner 指出，提前招聘总是明智的——加入一个志同道合的人社区可以帮助创始人建立他们的网络，并了解其他人在这个过程中的位置。
Abbeel 讲述了一个关于 Covariant 建立的偶然关系的故事：
我们的第一个主要投资人 Amplify 有一个合作伙伴，他们每周提供 5 小时的服务，他在销售、业务开发方面、许多以前的初创公司方面拥有丰富的运营经验，他曾在那里全职工作，现在他是风险投资家，”他说。 “他将所有的运营经验带入了我们所做的事情中。我们很快发现五个小时还不够[足够]……我们想要更多！随着时间的推移，我们让他非常兴奋地加入我们担任我们的首席运营官！这是一个很好的例子，他很可能不会在我们的自然网络中，但以一种实际上可以很好地了解彼此的方式来到我们身边，几个月后我们才真正开始全职工作.拥有完全不同的经验和技能组合——非常有价值。”
要是所有创始人都这么幸运就好了！这并不完全是建议，但它确实表明，趁热打铁是值得的。
寻找适合市场的产品是我们谈到的另一个话题，每个小组成员对快速聚焦的想法都有不同的看法。
“我们有很多初创公司拥有非常棒的技术，可以真正解决很多问题……如果你不专注于一个解决方案，对于一个行业，你就会把自己分散得太少，”Sidopoulos 说。 “你必须真正了解你的客户，了解他们的挑战是什么，他们想要解决什么问题，以及他们愿意支付什么费用。把注意力集中在一个人身上，让它完成——然后你就有了一个故事，然后你就有了一个正在使用你的技术的人。然后转向另一个案例。它真的非常有助于投资。”
Abbeel 指出，这也可以扩展到时间线。当然，你也许可以在 6 个月内解决问题 Y，在 18 个月内解决问题 Z——但是你明天可以解决的问题 X 是什么？有人想为此付钱给你，即使你打算以后有更好的东西。
“对我们来说，这让我们大开眼界，”他说。 “因为许多其他人也对机器人感到非常兴奋，但从某种意义上说，这对公司的未来感到兴奋。公司的今天并不令人兴奋。对我们来说，这确实是我们决策的重要因素，今天谁对机器人感到兴奋？”
Werner 实际上建议与该行业的大型战略合作伙伴，因为他们深厚的知识（和财力）可以帮助您构建第一个用例。甚至像特斯拉这样的公司（她在 The Engine 之前工作的地方）也开始与更大的公司合作来测试和证明他们的产品。
“你有点利用你的合作伙伴来降低你的技术风险，”她说。 “一旦你降低了该技术的风险，就在此基础上再接再厉，走得更远。”
但是，她警告说，小心不要陷入过度专业化或过度依赖合作伙伴资源的陷阱，否则你会发现自己依赖于他们的路线图而不是你自己的路线图。
这只是我们今天讨论的一小部分主题——您可以在这里免费观看小组的其余部分。
原文： https://techcrunch.com/2022/07/21/robotics-and-ai-are-going-from-cage-to-stage/