近日，日本Preferred Robotics株式會社在其新聞發布平臺上宣布，其自主搬運機器人“Kachaka”系列迎來最新成員——超細型機型“Kachaka Slim”，正式面向市場提供。該產品機身寬度僅260mm，卻能夠在最小通道寬度450mm的環境中自主行駛，面向空間極為緊張的醫療與辦公場所，旨在在不改造環境的前提下，將物品搬運過程全面自動化。

“Kachaka Slim”首先瞄準的是日本國內人手短缺日益突出的醫療與護理場景。在這些場所，雖然電子病歷、在線預約等“DX”（數字化轉型）已逐步鋪開，但治療器械、耗材和紙質文件在診室、護士站、治療室之間的“物理搬運”，仍然大量依賴護士和輔助人員完成，成為一類耗時又不易被注意的隱性負擔。Preferred Robotics過去已通過“Kachaka”和面向法人市場的“Kachaka Pro”參與多家診所、醫療機構的搬運自動化，但在都市型小型診所等更加狹窄的場景，既有機型的通行寬度仍然受到限制，促使用戶多次提出“希望有能通過更窄通道的機器人”的需求。“Kachaka Slim”正是在這一現實痛點推動下誕生的產品。

日本Preferred Robotics株式會社成立于2021年，總部位于東京都千代田區大手町，由代表取締役社長礒部達領導，主營業務是面向業界的自律移動機器人（AMR）的開發與銷售。這家公司是日本AI創業公司Preferred Networks株式會社（PFN）的子公司，充分繼承了母公司在深度學習、超級計算等方面的技術積累，以“把機器人帶到每一個人身邊”為共同愿景，致力于通過智能機器人減輕一線工作負擔、提升現場效率。

在產品布局方面，日本Preferred Robotics此前已經與日本Amano株式會社聯合開發并推出了小型商用地面清洗機器人“HAPiiBOT”，并相繼發布了家用自律搬運機器人“Kachaka ”以及針對B端場景強化的“Kachaka Pro”。此外，公司還與日本旭化成住宅株式會社、日本三井住友銀行株式會社建立了資本業務合作關系，通過產業與金融的聯合支持，加速自律移動機器人從家庭走向各類商業、公共空間。“卡恰卡纖巧版”的登場，標志著其產品譜系從“家用—商用—醫療”逐步向更多垂直場景延展。

從具體規格來看，“Kachaka Slim”的本體尺寸為：寬260mm × 深420mm × 高760mm，可在最窄僅450mm的通道內實現自主行駛，最大可搬運重量為15kg。這種體積與承載能力的組合，顯然是針對“走廊狹窄、物品輕量但頻次高”的典型場景進行精細化設計，如診所內的藥品托盤、醫療耗材箱、檢體樣本盒以及辦公室中的文檔盒、設備配件等。

值得一提的是，在搬運方式上，“Kachaka Slim”與既有的“Kachaka ”系列相比有明顯差異。以往的型號采用“機器人鉆入專用家具下方、再整體牽引移動”的方式，這一方案雖然靈活，但專用家具的腿部結構會占據部分通道寬度，成為狹窄走廊中的“瓶頸”。而“卡恰卡纖巧版”則改為“將家具或托盤直接搭載在機器人本體上”的結構設計，從源頭上消除了家具腿對通行寬度的占用，從而在保持穩定性前提下，實現整機通行寬度的大幅壓縮，這也是其能夠在450mm狹窄通道通過的關鍵。

在部署與使用層面，Preferred Robotics延續了這一系列“面向非技術人員”的設計理念。“卡恰卡纖巧版”支持無代碼（No-code）配置與運維，用戶無需具備編程知識，即可完成地圖構建、任務路線以及停靠點配置。配置完成后，操作人員只需按下按鍵，即可讓機器人自動執行搬運任務；當沒有任務時，機器人還會自動返回充電座待命，進入下一次任務的準備狀態。官方同時強調，該產品將以“便于導入的低價格”提供，系統本身不再疊加額外費用，降低了中小規模機構在嘗試自動搬運解決方案時的投資門檻。

在應用場景與后續規劃方面，日本Preferred Robotics將“卡恰卡纖巧版”定位為“多種狹小空間的共通平臺”。除了面向診所、醫院等醫療場所外，該公司也看好其在辦公樓、研究設施、實驗室等走廊狹窄、布局復雜但搬運需求頻繁的環境中的應用潛力。未來，“卡恰卡纖巧版”還將與公司的多機協同管理系統“Kachaka 車隊管理器”聯動，實現多臺機器人在同一樓層或同一建筑內的集中調度、任務分配與狀態監控，從而進一步提升整體搬運效率。

從行業觀察來看，“Kachaka Slim”的發布體現出自律搬送機器人在形態與場景上的持續細分。一方面，人口老齡化、勞動力緊缺與醫療、辦公場所空間緊湊等因素疊加，使得“能鉆進更狹窄空間”的AMR不再是“錦上添花”，而是部分場景真正的“剛需”；另一方面，從“鉆入家具下方牽引”到“本體直載”的演進，也在一定程度上預示著未來AMR與家具、工位等實體載體的融合方式將更加多樣。

Preferred Networks這是一家新興科技創業公司，這家公司所涉及的領域鮮少有公司涉及。公司想讓工程機器人更加聰明，運用特殊的網絡是機器人客戶互相傳遞經驗，以加快其學習速度。目前已獲得日本若干工業巨頭的支持。

其公司在創立短短四年的時間，旗下就有一款產品上市。PaintsChainer這可能有人對此有些了解，這是一款利用AI自動上色的軟件。據稱，日本的豐田汽車贊助其公司，希望Preferred Networks能夠發展出可以與谷歌Waymo自動駕駛相媲美的技術，該公司估值達到20億美元。日本消費電子展Ceatec中，Preferred Networks發布了一款新產品，這個機器人可以整理房間，收拾衣服，玩具，拖鞋等雜物的自動機器人。該公司聲稱憑借著充足且正確的資金，我們有信心將這些機器人在五年內送到大眾消費者手中。

互聯網上的虛擬世界在技術方面取得了顯著進步。另一方面，在現實世界中，仍有許多領域的技術尚不完善，人類仍然要做許多低效而危險的任務。背景是傳統技術無法應對現實世界中的變化和多樣性。

機器學習和深度學習技術是PFN的優勢，可以靈活地處理不確定性并影響現實世界。例如，通過將深度學習技術應用于擅長簡單重復任務的機器人，我們可以做出更接近人類并可以執行復雜任務的靈活決策。

為了對世界產生影響，必不可少的是追求技術可以改變的尖端技術和研究應用領域。為此，PFN聚集了具有各種專業的優秀同事。