Jay Li 不建议创业初期就被特斯拉起诉，但他认为自己的公司 Proception 经过这场风波后反而变得更强。
他在接受 TechCrunch 独家采访时表示：“这就像是一场韧性测试或压力测试。俗话说，杀不死你的，会让你更强。”
Li 曾是特斯拉 Optimus 人形机器人项目的技术负责人，去年被前雇主指控带走商业秘密以创办 Proception。经过数月的法律交锋，本月初双方达成和解，特斯拉撤销了诉讼。（特斯拉未回应置评请求）
现在，Li 可以专注于他认为更难的挑战：让机器人手像人手一样灵活。
为此，Proception 周一宣布完成1100万美元的种子轮融资，领投方为 First Round Capital，Y Combinator 和早期基金 BoxGroup 也参与投资。
Proception 同时宣布开始向“研究人员和机器人公司”发货首批“高灵巧度机器人手”，并开放更广泛的订单。Li 表示，目标是成为其他公司在“灵巧操作”领域的首选手部供应商，帮助他们节省研发时间和资源。
尽管机器人领域资金和关注度激增，Li 认为真正让机器人手模仿人手的投入仍然不足。
特斯拉 CEO Elon Musk 曾多次强调机器人手是尚未解决的最大工程难题之一。虽然 Musk 预计 Optimus 机器人几年内可投入工厂工作，但业界普遍认为机器人手达到人手水平仍需多年。西北大学机器人与生物系统中心主任 Kevin Lynch 去年告诉《华尔街日报》，他们预计机器人手要十年后才能“功能完善、实用，能完成部分人类动作”。
Li 认为 Proception 能更快实现目标，关键在于数据采集方式。
目前大多数公司训练人形机器人依赖远程操控员。操控员戴上虚拟现实头盔，看到机器人视角并操作机器人前方物体，机器人通过人类指令学习。
Li 指出，这种方法的缺点是操控员无法感知机器人触摸物体的反馈，且受限于公司拥有的机器人数量。
Proception 的解决方案是一款传感器手套。测试者戴上手套和头盔后，Proception 及其客户能捕获“无需机器人参与的人手交互数据”。
这款手套同样装配在 Proception 研发的机器人手上，作为其传感“皮肤”。该机器人手拥有22个自由度，每根手指多关节设计，实现“广泛灵巧动作”。
Li 表示，这种方法能采集更细致、任务特定的数据，使机器人手更精准地模仿人手，且更易规模化。
“硬件和数据必须齐头并进，才能实现灵巧操作。很多公司只专注硬件，或者硬件加上不可扩展的数据采集。我们致力于高灵巧硬件和高度可扩展数据的结合，认为这是解决问题的关键。”
First Round 合伙人 Bill Trenchard 领导了对 Proception 的投资，他表示这是支持 Li 的重要原因。
他告诉 TechCrunch：“我们认为他们将拥有市场上最好的手，甚至是目前最先进的手，以及支撑它的数据和模型。灵巧操作是人形机器人未来故事中非常重要的一环，正如许多人所说，这是让机器人真正高效的最后一公里。”
Trenchard 还赞扬了 Li 在被前雇主起诉期间保持冷静的能力。
“事情爆发时他非常坦诚，团队也表现出色，保持低调。Jay 是个非常坚强的领导者。”
Li 也很自信。他面对特斯拉“强硬的诉讼部门”时告诉 TechCrunch，他不惊讶未来特斯拉会找 Proception 合作。
“我觉得这会发生。”
