Jay Li 并不推荐在创业初期就遭到特斯拉的起诉。但他认为，他的公司 Proception 或许因经历了这段磨难而变得更好。
“我觉得这有点像一种韧性测试或压力测试，”他在接受 TechCrunch 独家采访时说。“人们常说，杀不死你的会让你更强大，对吧？”
李曾是特斯拉 Optimus 人形机器人项目的技术负责人，去年被前雇主指控窃取商业机密以创办 Proception 公司，但在经过数月的法律交锋后，他最终与特斯拉达成和解，后者于本月早些时候撤回了诉讼。（特斯拉未回应置评请求。）
如今，Li 可以着手解决他认为更难的问题：让机器人手像人手一样工作。
为了助力这一目标，Proception 周一宣布，由 First Round Capital 领投、Y Combinator 和早期基金 BoxGroup 参投，完成了 1100 万美元的种子轮融资。
Proception 还于周一宣布，开始向“研究人员和机器人公司”交付首批“高灵巧度机械手”，并开放更广泛的订单。Li 表示，其目标是成为其他不愿投入时间和资源来开发业内所谓的“灵巧操作”技术公司的首选手部供应商。
尽管大量资金和关注涌入机器人领域，但 Li 认为，其中用于让机器人手真正模仿人手的部分仍然不足。
在这一挑战上声音最响亮的人之一，其实是他的前老板、特斯拉 CEO Elon Musk，他曾表示机器人手是尚未解决的最大工程难题之一。
尽管马斯克一直表示 Optimus 机器人可能在几年内开始投入工厂工作，但普遍观点认为，制造出与人手相当的机械臂仍需多年时间。西北大学机器人与生物系统中心主任凯文·林奇（Kevin Lynch）去年接受《华尔街日报》采访时表示，他的团队认为还需十年时间才能使其“具备功能性、实用性并能够完成人类所做的一些工作。”
Li 认为 Proception 能更快地实现这一目标，很大程度上是因为他们收集数据的方式不同。
目前大多数训练人形机器人的公司都使用遥操作器来训练其系统。佩戴虚拟现实头显的人类可以看到机器人看到的景象，并操控机器人前方的物体，随后机器人可以从人类发出的指令中学习。
Li 表示，这种方法的一个主要缺点是，遥操作者无法接收到机器人所接触物体的反馈。此外，这种方法也受限于公司在任何给定时刻可用的机器人数量，Li 说。
Proception 的解决方案是一款布满传感器的 gloves（手套）。根据 Proception 的新闻稿，人类测试人员佩戴这些手套（以及头显）后，Proception 及其客户可以捕获“无需将机器人纳入循环的人类手部交互数据”。
同一款手套也戴在 Proception 正在开发的机械手上，充当其布满传感器的“皮肤”。据 Proception 称，该机械手拥有 22 个自由度，每个手指有多个关节，以实现“广泛范围的灵巧运动”。
Li 表示，这种方法还将使 Proception 及其客户能够收集更精细、更具任务特定性的数据，从而使其机器人手更准确地模仿人手。他还认为，这种方式更适合规模化扩展。
“你需要硬件和数据，而且这两者必须协同配合，才能让[灵巧操作]发挥作用。许多公司只专注于硬件，或者硬件加上不可扩展的数据[收集]，”他说。“我们正在研发高度灵巧的硬件以及高度可扩展的数据。我们认为这是解决这一问题的关键组合。”
First Round 合伙人 Bill Trenchard 领导了对 Proception 的投资，他表示这是支持 Li 的重要原因之一。
他告诉 TechCrunch：“我们认为他们将在市场上拥有最好的机械手，也许是当今最精密的机械手，并具备支撑该机械手的底层数据和模型。”“灵巧操作是整个未来人形机器人故事中极其重要的一部分，正如许多人所说，它是让这类机器人真正具备高性能的最后一步。”
Trenchard 还称赞了 Li 在被前雇主起诉时仍能保持冷静的能力。
Trenchard 说：“这件事发生时，他非常坦诚地与我们沟通，我认为团队非常出色地保持了低调。Jay 是一位非常强大的领导者。”
李也充满信心。在应对特斯拉的“强硬诉讼部门”后，他告诉 TechCrunch，随着 Proception 的发展，该公司前来寻求合作并不令人意外。
他说：“我认为这会发生。”