2014年底，還在瑞士聯(lián)邦洛桑理工（EPFL）攻讀博士學(xué)位的李淼一次去深圳參觀一個制造企業(yè)，里面很年輕的媽媽帶著孩子在安裝一個屏蔽箱的電子元器件，這是件很枯燥的事兒，李淼覺得這些工作應(yīng)該交給機器人。也就是在這個時候，李淼第一次動了創(chuàng)業(yè)的心思。
回到瑞士后，李淼聯(lián)合了兩個朋友想一起創(chuàng)業(yè)，一個CMU的博士，一個EPFL的同事。不過關(guān)于創(chuàng)業(yè)的理念大家出現(xiàn)了分歧，另外兩人想做高端產(chǎn)品，高價賣給KUKA或者ABB，然后再賣給中國，而李淼想直接先接觸客戶，從底層做起。“他們是top down，我是bottom up”李淼對雷鋒網(wǎng)說道。
那次的創(chuàng)業(yè)并沒有成形，后來CMU的博士進入了無人駕駛領(lǐng)域，EPFL的同事加入了一個美國的初創(chuàng)企業(yè)。而李淼則在2016年5月成立庫柏特，并在當年6月回國參加一個政府項目時獲得來自合力投資500萬天使融資，于是回國創(chuàng)業(yè)便成了順理成章的事。
李淼在EPFL讀博期間研究方向為機器人學(xué)習(xí)和人機協(xié)調(diào)交互，博士論文被提名EPFL優(yōu)秀博士論文獎和ABB自動化獎，其中機器人抓取的動態(tài)自適應(yīng)研究工作，被美國國家標準技術(shù)研究所（NIST）選為機器人基于傳感的抓取效率的標準測試方法。
傳統(tǒng)工業(yè)機器人智能程度低、操作困難、靈活性差，李淼希望結(jié)合機器學(xué)習(xí)包括深度學(xué)習(xí)與機器人控制讓機器人變得更加智能化。比如說傳統(tǒng)工業(yè)機器人只能執(zhí)行預(yù)設(shè)的任務(wù)，而智能化工業(yè)機器人則可以感知并分析環(huán)境最后做出決策。
由庫柏特開發(fā)出的庫柏特系統(tǒng)（Cobot System）通過核心學(xué)習(xí)算法以及專用控制軟件針對客戶的不同需求進行定制化系統(tǒng)設(shè)計和開發(fā)，可應(yīng)用于上下料的無序分揀、手機或者航空葉片的力控打磨、智能示教、智能貼標以及零件裝配等行業(yè)。庫柏特系統(tǒng)特點：
機器人采用力控傳感器打磨，恒力接觸打磨，精度高，并能對工藝進行智能化學(xué)習(xí)；
3D視覺來料無序分揀，可一鍵快速適配多種產(chǎn)品，無需增加額外投入；
采用智能示教技術(shù)，非專業(yè)人員也可以在數(shù)分鐘內(nèi)完成程序編程；
對來料對象產(chǎn)品一致性要求低，通過軟件自主學(xué)習(xí)調(diào)整，硬件成本低；
目前，庫柏特針對不同場景下的需求設(shè)計出四款系統(tǒng)，包括機器人智能無序分揀系統(tǒng)、機器人力控打磨系統(tǒng)、機器人柔性裝配系統(tǒng)和機器人智能移動抓取系統(tǒng)。
機器人智能無序分揀系統(tǒng)
用途：通過3D掃描儀和機器人實現(xiàn)了對目標物品的視覺定位、抓取、搬運、旋轉(zhuǎn)、擺放等操作，可對自動化流水生產(chǎn)線中無序或任意擺放的物品進行抓取和分揀。
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