第一传奇：Victor Scheinman开创机器人可编程时代

寂静回声

Victor Scheinman（1942 年 12 月 28 日－2016 年 9 月 20 日）是美国机器人技术领域的先驱人物，是斯坦福机械臂的发明者，这款设备是全球首款可计算机控制、适用于装配与自动化作业的全电动六轴机械操作臂。Scheinman将该机械臂实现商业化并命名为 PUMA，即可编程通用装配机械臂，如今该设备几乎应用于各行各业。

Scheinman出生在佐治亚州奥古斯塔市，当时他爸爸在美国陆军服役，驻扎在那里，全家才来到佐治亚州。
二战结束后，全家搬到了纽约布鲁克林区，在布鲁克林一直生活到 12 岁左右。
Scheinman初次接触机器人相关事物，是在八九岁时观看《地球停转之日》这部影片。
他上五年级的时候，他有个特别痴迷火车的朋友，尤其喜欢火车模型。有一天他和他朋友聊天，他朋友说：“我长大了想去麻省理工学院读书。” 他当时就问：“麻省理工学院是什么？” 他朋友解释，这是马萨诸塞理工学院的英文缩写。接着他又跟我简单说了几句这所学校。他朋友之所以知道这所学校，是因为他朋友父亲毕业于哈佛大学，曾跟他朋友提起过麻省理工。那时候Scheinman从来没听过麻省理工，只有他朋友知道。听完Scheinman就说：“那他以后也要去那儿。” 所以从五年级起，Scheinman心里就一直怀揣这个念头：那就是我想去的学校。

Scheinman曾就读于现已停办的纽约新林肯学校，20 世纪 50 年代末，他在校内科技展中设计并制作出一台声控打字机。这项成果不仅让他成功考入麻省理工学院攻读工程学本科，也为他后续的各类发明奠定了基础。
Scheinman 15 岁进入麻省理工学院攻读本科，刚入学的头几年对他来说十分难熬，大一尤其艰难，原因就是他当年没有如今学生都能修的大学先修课程。Scheinman 1959 年上的高中，进入麻省理工时才 15 岁，入学年纪特别小。但Scheinman很喜欢这里的氛围，热爱理科、实验室，也喜欢在校园里随意闲逛，和各类研究人员、教职人员交流。年纪轻轻就能和教授平等交谈，他们也愿意耐心和他沟通，这份机会让他倍感荣幸。
另外，Scheinman大一的物理课全部由正教授授课，而非研究生助教。

1963 年取得航空航天工程学士学位，Scheinman 曾担任航模俱乐部会长，还在西科斯基飞机公司做过暑期实习。其本科毕业论文研究方向为在麻省理工学院水动力试验水槽中控制水翼模型机翼的下潜深度。。
毕业后，在导师 Holt Ashley的建议与举荐下，Scheinman 进入波音公司，他的上司直接向波音总裁汇报工作。入职第一天，Scheinman的上司就对他说：“vic，我跟你说说对你的安排。这是我的名片，我给你批了专项预算，你想做什么项目都能动用这笔资金。拿着这张名片，波音公司任何地方你都可以自由走访，我也会安排相关人员和你对接交流。要是你看到哪个团队的工作合心意，就直接过去和他们共事。”
Scheinman并非长期任职于此，前后大约四个月的时间里，他辗转各个部门，参与各类自己感兴趣的项目。这些团队无需为他的工作承担任何成本，因为他有独立专项经费。手握专属经费自由走访各部门的体验十分新奇有趣。
这期间Scheinman 参与了月球重力模拟器相关研发工作，还研究过弹道导弹核潜艇的相关技术内容，大部分工作都属于前沿研发方案范畴。当时Scheinman 所属的部门负责先进弹道导弹系统研发，他参与了多款火箭项目。这段经历让Scheinman 收获颇丰，也真切见识到航空航天行业的全貌。

Holt Ashley因在气动结构和不稳定的空气动力学领域的贡献，有助于振动和阵风负荷方面的问题的解决，在1970年当选为美国国家工程学院院士。
1946-1947年，当时 Holt  Ashley在麻省理工学院读研究生，此时钱学森也在麻省理工学院短期任教。

之后Scheinman离职环游世界一段时间，走访各国的麻省理工学院校友。大溪地岛、新西兰、澳大利亚、菲律宾、泰国与马来亚，了解校友们在各自国家开展的事业，也真切见识到全球工程领域的广阔图景。
这趟环球行程耗时一年，回国后Scheinman进入斯坦福大学航空航天系就读。很快Scheinman发现，斯坦福的航空航天专业课程他此前已经修完了。于是向学校申请转系。机械工程系同意接收转学生，Scheinman便转入了机械工程专业。
Scheinman的硕士学位虽属于机械工程硕士，但凶主攻流体力学。Scheinman还选修了推进技术相关课程，那时候他对火箭推进、电力推进以及核推进技术抱有浓厚兴趣。因此他修了许多航空航天方向的课程，最终学分则计入机械工程专业。
Scheinman仅用一年时间便取得硕士学位，并留校攻读工程师学位，斯坦福的工程师学位属于硕士之后的进阶学位。
Scheinman多次利用暑期参与阿波罗计划，负责指令舱隔热罩与土星火箭涡轮泵相关项目研发。
那次环球旅行让Scheinman确信，自己应该深耕机械工程领域。在这个领域开展项目，个人能创造更大的价值。而在航空航天行业里，个人就如同庞大工业齿轮上一颗微不足道的小齿。

学习期间Scheinman获得了斯坦福人工智能实验室的研究助理职位，跟随Bernard Roth开展计算机配套机械手与机械臂的研发工作。

Bernard Roth于1963年在哥伦比亚大学机械工程专业取得博士学位，他是斯坦福大学Hasso Plattner设计学院（D.school）的创始人之一，学院因接受欧洲最大软件公司SAP创始人Hasso Plattner的捐助而得名。
自1962 年起就职于斯坦福大学机械工程系，他讲授设计、机器人学、运动学相关课程，同时开设探讨技术对社会与个人影响的课程。他深耕科研，在机器人学、运动学与设计领域发表超 150 篇学术成果。他与学生是机器人装置设计制造、机器人设计与控制系统化理论研发领域的先驱。
他曾担任国际机器与机构理论联合会主席，以及美国机械工程师协会设计工程分会主席。
2000年获得美国机械工程师协会杰出设计教育者奖；
2000年获得电气和电子工程师协会机器人先驱奖；
同年获得印度坎普尔印度理工学院设计项目荣誉教授；
2003年获得乌克兰国立技术大学工程力学荣誉文凭；
2005年获得意大利卡西诺大学荣誉博士学位；
2007年获得国际机器人与自动化大会荣誉联合主席；
2007年巴黎大学（皮埃尔和玛丽·居里大学）荣誉博士。
D.School的众多设计项目被苹果等公司接受，所培养的设计人才和工程师被硅谷的科技公司争相招聘，原因就在于D.School的创新教学模式强调了设计教育的针对性和实用性，回归到了设计的实践属性。强调了跨院系的合作，其教学宗旨是以设计思维的广度来加深各专业学位教育的深度。

该实验室拥有一台由洛杉矶Rancho Los Amigos康复医院约1962年研发的电动假肢机械臂，名为Rancho机械臂，团队已将其与计算机完成对接。
这款机械臂最初的操控设计是依靠使用者用舌头按压按键，Scheinman负责维护这台机械臂，但该设备实操难度极大，定位精度差，且逆运动学计算十分复杂。此后他投身全新机器人机械臂的设计工作，其中一款是Orm机械臂（在挪威语中意为蛇），由Scheinman和一位比他入学稍早的研究生Larry Leifer共同打造。
这款机械臂由七块叠层板材构成，相邻两块板材之间通过四个小型气动驱动器相连。
本质上这是一套气动机械臂，由多块层板组成，层板靠充气驱动器控制。
通过对计算机字中的比特位进行置位或复位操作，即可控制每一个驱动器充气或放气，实践证明这款机械臂同样难以操控。

Larry Leifer于1962 年获得斯坦福大学工程科学理学学士；
1963 年获得斯坦福大学产品设计 - 艺术方向理学硕士；
1969 年获得斯坦福大学生物医学工程 - 神经科学方向哲学博士；
机械工程学院荣誉退休教授、学术委员会委员、生物交叉学科研究院成员、斯坦福大学伍兹环境研究所附属研究员、吴蔡神经科学研究院成员
行政职务
斯坦福创新与设计研究中心（SCIDR）创院主任（2019 年 — 至今）
莱弗神经设计科学项目创院主任（2018 年 — 至今）
哈索・普拉特纳设计思维研究项目（HPDTRP）联合创院主任（2007 年 — 至今）
斯坦福大学设计研究中心创院主任（1984 年 — 至今）
斯坦福大学学习实验室创院主任（1997 年 —2001 年）
帕洛阿尔托退伍军人事务部斯坦福康复工程研发中心创院主任（1978 年 —1989 年）
先后获得，挪威孔斯贝格挪威系统工程研究所客座教授（2016 年）
瑞士苏黎世联邦理工学院（ETHZ）客座教授（2011—2012 年）
瑞士圣加仑大学客座教授（2011—2012 年）
国际设计学会荣誉会士（2011 年）
瑞典斯德哥尔摩皇家理工学院荣誉博士（2009 年）
日本东京大学客座教授、美国工程教育学会会士（2007 年）
美国机械工程师协会教学创新奖（1997 年）
美国国家工程院预博士奖学金（1965 年）

Scheinman的下一个目标是研发一款高速机械臂，这款机械臂后来被命名为斯坦福液压机械臂。操控该液压机械臂需要占用PDP-6计算机的全部运算资源，而这台计算机原本采用分时共享模式，后来换成了当时更先进的PDP-10计算机。
由于该机械臂动力过强，且最初直接安置在计算机专用机房地板上，所以运行时产生的振动会撼动机房，最后不得不往地板内加装钢结构支架来固定设备。
顺便简介下PDP-6，全称程控数据处理机6型，是计算机，由数字设备公司（DEC）于 1963 年研发，并于 1964 年夏季完成首批交付。
该机型是DEC公司原有18 位系统的升级扩展产品，采用 36 位数据字节，在当时，这是 IBM 大型主机等大型设备通用的字长规格。整机沿用了与 PDP-1、PDP-4 等数字设备公司早期机型相同的锗晶体管系统模件架构进行搭建。

该系统在设计之初便以实时计算为应用目标，而非当时绝大多数大型机普遍采用的批处理模式。这一特性使其在各大高校广受欢迎；
同时它对Lisp语言的原生支持，让它在麻省理工学院（MIT）多路访问计算项目（Project MAC）这类人工智能实验室中具备极高实用价值。
但受限于大量早期晶体管元器件，这台设备结构复杂、造价高昂且运行稳定性差。
PDP-6 计算机自重约 1300 磅（590 千克），搭载 “高速存储器” 版本重 1700 磅（770 千克），整机仅售出 23 台，售价为 120000 至 300000 美元。
该机型搭载的主流操作系统是后续发展为TOPS-10系统的早期版本，该系统提供源代码，多家机构基于其定制了专属版本。麻省理工学院开发的不兼容分时系统（ITS）同样诞生于 PDP-6 平台。

当时实验室另一位研究员Donald L. Pieper在其1968年的博士论文中将Orm机械臂的用途描述为 "smashing things."。
Pieper的论文还提出了特定的机器人连杆结构设计，以此简化机械臂运动学求解，这就是机械臂求运动学逆解的Pieper准则。
1969年，Scheinman研发出了斯坦福机械臂，因此拿到工程师学位。
据斯坦福人工智能实验室介绍，这款初代设计至今仍在投入使用，首批PUMA机械臂中的一台现收藏于史密森尼博物馆。


该机械臂的运动学构型为非仿人式（类人形结构除外），共包含6个关节（5个转动关节、1个移动关节），连杆的布局经过专门设计，简化了相关数学运算（机械臂求解运算），以此提升运算速度。正如Pieper在其论文中所提出的理论，该机器人的三个腕部轴线相交于一点。
所有关节均配备制动器，在计算机计算下一段运动轨迹或处理其他分时任务时，可保持机械臂姿态固定。
驱动单元采用直流电机、谐波减速器与直齿圆柱齿轮减速器；
配置电位计用于位置反馈、模拟测速发电机用于速度反馈，机电制动器用于锁止各关节。
设备还安装有摩擦式安全离合器，避免发生碰撞时驱动装置受损。
其余升级配置包含伺服比例式电动夹爪（夹指带有触觉感应触点），以及安装在腕部的六维力力矩传感器。

但Scheinman在当时并没有完成整机搭建，在拿到工程师学位后Scheinman就离开了斯坦福大学，去了去了门洛帕克市一家名叫Raychem的公司，从事自动化工程相关工作。
核心工作是设计配套Raychem产品的自动化设备，Raychem的主营产品是热缩塑料制品，热缩套管就是其中一种。这家公司研发出了这类套管，旗下还有大量同原理产品，材质属于辐射交联塑料。
公司研发的设备会免费提供或是对外销售给各类企业，方便他们在成品组件中装配Raychem的热缩产品。Scheinman本身也有电子相关专业背景，所以设备的控制系统设计以及机械结构设计大部分都由他负责。
在Raychem公司，Scheinman和不少经验丰富的工程师共事，学到了很多东西，总共待了一年。入职几个月后，斯坦福那边联系Scheinma，说：“我们打算研制斯坦福机械臂，希望你能回来参与。” 于是Scheinma重返斯坦福，继续着手这款机械臂的研发工作。
先制造了第一台“金色机械臂”的整机，又受命制造了第二台“蓝色机械臂”，以便开展结合视觉的机械臂协同实验。二者均安装在大型工作台上，工作台配备可与计算机对接的光导摄像管摄像机以及各类专用工具与工装设备。
这套设备性能参数完善、运行稳定且维护简便，二十余年间供学生与研究人员开展手眼协同项目研究及教学工作。
喷气推进实验室也需要一款机械臂，于是Scheinman便和他们展开合作。依旧是由他们负责实体机器人的制作，Scheinman绘制大量图纸，他们也补充绘制了适配改造的图纸，随后将机械臂搭载在移动载具上，用于月球车模拟装置。
当时，包括 SRI（斯坦福研究所）和波士顿大学在内的其他机构也想要使用这款机械臂，因此Scheinman为它们制作了组件套件，这些套件交由商业机械加工厂完成最终的组装。

大约在1972年，麻省理工学院（MIT）的Marvin Minsky邀请Scheinman设计一款更紧凑的机械臂。当时Minsky获得了美国国防高级研究计划局（DARPA）的资金支持，用于研发一款新型机器人，并设想将其用于远程遥控下的外科手术。Scheinman在麻省理工学院的人工智能实验室度过了一个夏天，设计出了一款后来被称为“麻省理工机械臂”（MIT Arm）的新型机械臂。

这台机械臂还融入了许多Scheinman想尝试的新特性，比如，它采用了壳体结构。要知道，那个年代的大多数机器人用的都是实心梁之类的结构，而它用的是薄钣金制成的轻量化壳体。除此之外，它还具备其他一些新特性。比如“背隙”（齿轮间隙）一直是个棘手的问题，而它采用了一些很有意思的背隙控制方法。这也给了Scheinman一个绝佳的机会去设计齿轮传动系统，并且尝试使用无框电机。换句话说，Scheinman不再是直接买现成的成品电机了，而是自己去采购电机的零部件，亲自参与电机的设计。


Marvin Minsky于1927年8月9出生于美国纽约市的一个犹太家庭。他的母亲Fannie是一位犹太复国主义活动家，父亲Henry是一名眼科医生。
Minsky先后就读于伦理文化菲尔德斯顿学校（Ethical Culture Fieldston School）和布朗克斯科学高中（Bronx High School of Science），之后又进入位于马萨诸塞州安多弗的菲利普斯学院（Phillips Academy）学习。
1944年至1945年间，他曾在美国海军服役。退伍后，他重返校园，于1950年获得哈佛大学数学学士学位（A.B.），并于1954年在普林斯顿大学获得数学博士学位。
在担任哈佛大学青年研究员学会（Harvard Society of Fellows）初级研究员三年后，Minsky于1958年加入麻省理工学院（MIT）的教职，并在该校度过了他余下的职业生涯。在那里，他共同创立了麻省理工学院的人工智能实验室，并参与发起了多项其他项目，同时撰写了大量关于人工智能和哲学的著作。他与计算机科学家John McCarthy等人被并称为“人工智能之父”。

Minsky的发明包括：
1963年发明了首个头戴式图形显示器；
1957年发明了共聚焦显微镜，这是如今广泛使用的共聚焦激光扫描显微镜的前身；
与Seymour Papert合作开发了首个由 Logo 编程语言驱动的turtle robot；
1951年，他建造了第一台随机连接的神经网络学习机器——SNARC（Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator）；
1962年，他研究了小型通用图灵机，并发表了著名的7状态、4符号图灵机模型。
此外，Minsky与Papert's合著的著作《感知机》（Perceptrons）对Frank Rosenblatt在感知机方面的工作提出了批评，该书后来成为人工神经网络分析领域的奠基性文献。


1973年，Scheinman创立Vicarm公司，旨在将斯坦福机械臂推向商业化。

早在在斯坦福工作期间，Scheinman就发现在斯坦福替 MIT 造这些机械臂是不太现实的，必须到校外去干。
所以找了一些外部人员来帮忙加工零件，同时Scheinman自己也买下了一个小型机械加工厂。
在加州山景城（Mountain View）开了一个小办公室，还搭建了电子工作台，所有需要的设备都备齐了。

他聘请了Brian Carlisle和Bruce Shimano（是上文提到的斯坦福人工智能实验室同事 Bernie Roth 的学生之一，正攻读博士学位），大部分软件都是 Bruce 开发的，而 Brian 的工作则是协助制造机器人并负责交付。
这两人后来还协助创立了 Adept Technology 公司，而Scheinman一直都是他们的股东，在2015年被日本欧姆龙以2亿美金收购了。

最早卖出的那批机械臂，Scheinman只是把机器人本体连同软件一起卖出去，客户理论上得自己搭建计算机接口，因为当时需要用到大型主机。所以，Scheinman就教他们怎么用 PDP-11 大型主机来实现，第一台小型的 MIT 机械臂大概卖 4000 美元。

后来Vicarm 公司接到了来自各大研究机构的订单，要求复制斯坦福机械臂和麻省理工学院（MIT）机械臂。这些机构包括各大高校、通用汽车（General Motors）、美国国家标准局（National Bureau of Standards）、美国电话电报公司（AT&T）以及美国海军研究实验室（Naval Research Laboratory）。
当时 DEC（数字设备公司）推出了 LSI-11，它基本上就是一块或两块电路板组成的 PDP-11 小型机。
于是，Scheinman开始设计集成了 LSI-11 的控制器，这样一来，控制器不仅自带微处理器和运算能力，还内置了软件等所有东西，Scheinman就可以直接把整套软件系统打包交付给客户了。但是后来发现，那个微控制器根本无法驱动伺服系统，它单靠自己的速度，不足以实现实时的伺服控制。
于是，Scheinman使用了一款 6502 芯片，这是一款 8 位单芯片微处理器，它被用在早期的 Apple II 电脑里，也用在其他一些设备上。它是 70 年代由一家叫 MOS Technology 的公司制造的。它有点像 Intel 8080 或 Zilog Z80，但它是 6502，Scheinman当时给每一个关节都分配了一颗处理器来做伺服控制。
所以在早期的机械臂里，基本上有 8 颗微处理器：6 个关节各一颗，末端执行器一颗，然后还有一颗 LSI-11 处理器专门负责轨迹规划、路径控制以及机械臂的运动学求解。

此外，他们还开发了一种名为 VAL 的编程语言，专门用于控制机器人。


VAL 的编程语言基于BASIC语言开发，采用上下两级计算机控制架构。
上位机负责编程管理，下位机控制实时运动，支持在线和离线混合编程。
VAL系统包含监控程序、文本编辑器和位置定义模块，通过控制台终端与手动控制箱实现交互式编程。
该系统内置连续轨道计算功能，在实时生成复杂运动轨迹时可优化内存资源，并借助PROM存储器实现开机即用特性。


Scheinman在斯坦福大学求学期间，获得了由乔治・德沃尔资助的奖学金，德沃尔是全球首台工业机器人Unimate的发明人。Scheinman曾随同德沃尔与乔・恩格尔伯格前往Unimation公司及其多家客户企业，实地考察机器人应用场景，其中包含机床上下料、物料搬运，以及早期的点焊作业尝试。这类早期机器人采用液压驱动，示教编程方式，通过设置大量中间点位可实现一定程度的轨迹控制，但当时尚无法实现精准连续轨迹追踪。

Vicarm 机械臂及其控制器体积小巧，便于携带。Scheinman带了一台到 Unimation 公司，直接摆在恩格尔伯格（Engelberger）的办公桌上，向对方展示了 Unimation 现有机器人无法实现的真正轨迹控制能力。
他还曾带着机械臂去参加伊利诺伊大学举办的一场早期机器人展会，但被告知这玩意儿只是个“玩具”，不能参展。于是，他干脆在门前的台阶上拉了根延长线给它供电，结果反而吸引了大批懂得其可编程优势的研究人员。 后来，恩格尔伯格邀请他把这台机器人搬进了 Unimation 的展位。

之后，通用汽车（GM）也找上了Scheinman。他们当时正在研发一个机器人装配概念，想要一款更大尺寸的机械臂，但又担心Scheinman这家小公司的供货能力，便鼓励他去寻找一个实力更强的大合作伙伴。
1977年，Vicarm公司将该设计出售给约瑟夫·恩格尔伯格创办的Unimation公司，在通用汽车的支持下，Unimation 对该设计进行了进一步开发，最终推出了“可编程通用装配机”（Programmable Universal Machine for Assembly，简称 PUMA）。此后，Scheinman还在 Unimation 西海岸分部当了几年总经理。

1980年，Scheinman离开Unimation公司及其母公司通用汽车，并与他人合伙成立了Automatix公司。
总部设在马萨诸塞州，但Scheinman负责管理其西海岸办公室。

公司创始人包括：斯坦福机械臂的发明者 Victor Scheinman；来自 Computer Vision 公司的 Phillippe Villers、Michael Cronin 和 Arnold Reinhold；来自 Data General 公司的 Jake Dias 和 Dan Nigro；来自美国国家标准局（NBS）的 Gordon VanderBrug；来自通用电气（GE）的 Donald L. Pieper（上文提到的Pieper准则），以及来自克拉克大学的 Norman Wittels。


公司最初推出的产品包括 Autovision 机器视觉系统、Robovision 焊接机器人以及 Cybervision 电子零件组装系统。
Automatix 是最早一批使用摩托罗拉 68000 微处理器的企业之一，由于 1980 年市面上几乎没有针对 68000 处理器的现成软件，公司只能“自力更生”，
Automatix 早期主要使用从日立进口的机器人机械臂，后来则改用安川（Yaskawa）和库卡（KUKA）的产品。
在很多情况下，Automatix会采购这些机械本体，然后装上自己研发的控制器。Automatix的控制器不仅具备视觉功能，还拥有这种实时的高级控制能力。Automatix有自己的操作系统，叫作 RAIL（Robot Automatix Incorporated Language，机器人 Automatix 语言）。
在机器视觉方面，他们早期的产品是基于从斯坦福研究所（SRI）获得授权的软硬件打造的。
到了 20 世纪 80 年代末，Automatix 在视觉产品中进行了一次大胆升级，用苹果 Macintosh II 电脑取代了原本专用的 68000 计算机。

Automatix和苹果公司达成了一项协议，具体来说，苹果同意出售他们的处理器和操作系统。

Automatix会拿到那些Macintosh IIci，把里面的处理器主板抽出来，然后把剩下的机箱、屏幕什么的统统砸烂销毁。因为那是协议里规定的，而且对他们来说，这种做法成本更低。
苹果的操作系统也作为嵌入式系统在Automatix的产品中用了一段时间。


Automatix 公司的机器人亮相于密歇根州底特律举办的 Robots '85（1985年机器人展），从左下角开始顺时针依次为：AID 600、AID 900 Seamtracker（焊缝追踪器）以及 Yaskawa Motoman。


不过，公司也自主设计并制造了一款名为 AID-600 的直角坐标机器人。这款机器人原本是为精密组装设计的，但后来被改装用于焊接，尤其是钨极惰性气体保护焊（TIG）。这种焊接方式对精度要求极高，而且需要设备能够抵御 TIG 焊接过程中产生的强烈电磁干扰。
值得一提的是，Automatix 还是首家将视觉引导焊接机器人“Seamtracker（焊缝追踪器）”推向市场的公司。该系统利用结构激光和单色滤光片，使得在明亮的焊接电弧光下依然能够清晰地捕捉到图像。


此外，Scheinman还提出了一个名为 RobotWorld 的创新概念：这是一个由悬挂在二维直线电机上的小型模块协同工作的机器人系统。

第一个客户依然是通用汽车（GM），他们当时有一个非常具体的应用场景：小零件装配。在汽车制造中，大部分装配工作其实都是小零件装配，而不是大家熟知的那种整车最终总装。真正占据装配工作大头的，是那些子组件的制造，比如燃油泵、雨刮器总成、燃油喷射器、分电器等等。所有这些构成大总成的细小零部件，都需要以某种方式进行组装。
为此，Automatix为通用汽车开发并销售了一套‘RobotWorld系统。后来，惠普（HP）也批量采购了Automatix的系统，用于制造喷墨打印机墨盒。因为这套系统内置了视觉功能，惠普在硅谷这里就能远程运行分布在世界各地的RobotWorld。得益于高级软件架构和强大的通信能力，他们不仅能实时监控设备的运行状态，还能进行故障诊断。事实上，惠普还开发了自己的通信和控制接口，从而实现了这些系统的远程操控。当然，凭借内置的视觉系统，他们也能‘看’到现场的实际情况。

后来，这条产品线被出售给了安川电机。Scheinman也作为顾问在安川电机工作了数年，期间基于 RobotWorld 的系统大约售出了七八百套。


Automatix 曾筹集了大量风险投资，并于 1983 年成功上市，但直到 20 世纪 90 年代初才真正实现盈利，销售额大概达到了一亿美元左右。

1994 年，Automatix 与另一家机器视觉公司 Itran Corp. 合并，组建了 Acuity Imaging 公司。
1995 年 9 月，Acuity 被 Robotics Vision Systems Inc.（简称 RVSI）收购。在此期间，Acuity 从 International Data Matrix 公司获得了相关授权，进而开发出了Data Matrix 二维码。
截至 2004 年，RVSI 仍以 PowerVision 为品牌，继续为不断演进的 Automatix 机器视觉软件包提供支持。
2005年8月，RVSI 本身被西门子能源与自动化公司（Siemens Energy and Automation）收购。
到2008年中期，西门子在推广其自有 SIMATIC 品牌的同时，也在销售 RVSI 旗下的 Visionscape 和 Hawkeye 产品，其中部分产品实际上是重新贴牌的 DVT/Cognex 智能相机。
2008年9月，位于华盛顿州伦顿的 Microscan Systems 公司收购了西门子的机器视觉业务，其中包括 Visionscape 和 Hawkeye。
截至2016年8月，由 Automatix 开发的 Powervision 系统仍可通过 Microscan 的增值经销商 RPC Machine Vision Systems 购买。
2017年12月，Microscan 被欧姆龙公司（Omron Corporation）收购。如今，包括 MicroHawk 和 Visionscape 在内的产品线，均通过欧姆龙的分销网络进行销售。



Scheinman的儿子Dave Scheinman是一名工程师，目前担任3D打印公司 Carbon 的硬件主管。
2016 年 9 月 20 日，Victor Scheinman在加利福尼亚州佩特罗利亚（Petrolia）逝世，享年 73 岁。
直到去世前，Scheinman依然担任着顾问工作，并且是斯坦福大学机械工程系的一名客座教授。


Scheinman于2002年参与创立斯坦福大学Aragon Robotics Team，并在 2005 年担任该团队的指导老师。
Senior Miles Olson, captain of the Aragon Robotics Team recalls that most of the time robotics was not about physically putting things together but going through the process correctly. He says, “[Scheinman put] down the toolbox to go to the whiteboard and check the physics.”
Olson adds, “[he] was a super busy person and wasn’t able to come to every meeting.” Yet Olson believes Scheinman expertise in mechanical design and his passion to help and teach robotics is what Aragon Robotics will use to do him proud. Olson says, “[We will use] the knowledge he gave while he was a mentor on the team to see what we can do with it.”
Former Robotics advisor Arron Apperson considered it a real honor to work with Scheinman, adding, “he is going to be sorely missed by not only our team [Aragon Robotics], but by the entire robotics community.” Over the last three to four years of collaboration he observed Schienman’s humility. He says, “Scheinman didn’t like to tell people about all the things he had done in his life, but if you asked questions he would open up and talk to you about it.”

“Mr. Sheinman was a brilliant engineer and dedicated mentor. While others helped us learn to machine parts or design components, what stuck with me the most was his passion for autonomy, and his vision for a future with robots that could complete tasks without any human guidance. While his guidance and inspiration will surely be missed, we can remember him through the self-driving cars on the street or the autonomous drones flying overhead and know that his legacy lives on in the students who will make the future our reality.”   Ivan Wang, Class of 2012


来自 Able Designs 公司的当地机器人专家 John Meadows，在 20 世纪 70 年代曾与 Vic Scheinman 共事。两人此后一直保持着密切的联系，还经常一起参加硅谷机器人界的活动，比如“机器人街区派对”（Robot Block Party）。
“距离我在 Raychem 公司结识 Vic，并第一次听他谈起创办机器人公司的计划，到现在已经快五十年了。他创办的公司后来被称为 Vicarm，我曾与他一起参与设计了 PUMA 机器人，那是世界上最早的全电动仿人机械臂。后来，Vicarm 被 Unimation 公司收购，Vic 便继续前行，创办了 Automatix 和 Robot World。”



“毫无疑问，Vic 对我的自动化与机器人职业生涯产生了深远的影响。如今，他已在科技界的万神殿中，为自己赢得了一席之地。”
为了表彰他的卓越成就，Scheinman 于 1986 年荣获了机器人工业协会（RIA）颁发的“约瑟夫·F·恩格尔伯格奖”（Joseph F. Engelberger Award）技术奖。
1990 年，他又获得了美国机械工程师学会（ASME）颁发的“列奥纳多·达·芬奇奖”（Leonardo da Vinci Award），这是该学会在产品设计及发明领域的最高荣誉。
此外，“机器人历史项目”（Robotics History Project）也保留了对 Victor Scheinman 的专访记录。



以下是专访记录节选：
~GM had this concept of Programmable Universal Machine for Assembly, all right. And in their case, they had sort of misguided ideas that the robots would be like people, and you could – the robot was doing only a task that a person could do. And unfortunately, that’s a little bit misguided, because, yeah, maybe the robot can do a task a person can do, but the robot can do many different tasks. And the philosophy for GM was, okay, you’ve got this seventeen inch, or twenty-four inch, width between workstations, so you have these people all along these assembly lines. They wrote some articles on that. The robot had to fit in this space a certain wide, do certain motions that a person would do. Parts are coming down the conveyor belt, you know. And if the robot broke down, you could put a person in there, and he could take over the job. Right? The line didn’t have to stop. You just unplug it. In fact, the first robot, you just pull him right out and put a person in there. They didn’t realize that the person, you’d have to have people waiting for these robots to fail. Not only that, they would have to know all the tasks that all the robots were doing, because you never knew which robot was going to fail. Whereas, if you put another robot in there to do the job, would take a few seconds and you could reprogram it to do whatever task was required at that station.

And so they started to realize that after they got these robots on line, and they never really made the machine for assembly that was using the PUMA robots, but we called it the PUMA Robot Program of Universal Manipulator for Assembly. But they bought a lot of them, and they used them in dedicated, in various applications. And, of course, a lot of other people bought them. I and we, I would say, were generally pretty open with the software, and the hooks to the robot. And as such it got a wide following in the research community, the university community, the research community, because people could interface to the robot. They could build their own controllers. I did a controller for Stanford a number of years ago, a few years ago, where it’s interfaced to a PC. Okay? So get rid of the original controller, just interface it to a PC now, but you could interface it to – because the interface was very well characterized, whereas most other industrial robots, it’s hard to – the companies don’t want to talk about it. They don’t share it as much. This became sort of more one where people wrote about it. People could learn to use it, and it became very popular among the research community, which is what I felt strongly about, that you want to share. So I’m maybe most proud of that.

In George Devol’s case, we had a lot of meetings. He was interested in – George had an interest in patents a lot. I didn’t. I felt that the way to – I wasn’t interested in making lots of money, and things of that sort. In fact, when I started Viacom, I didn’t have business. You know, I didn’t feel I needed to have business cards and a big name, and all that. I’ve learned differently since. But in any event, George was very strong on documentation, you know, and always being interested in what can we patent? Everything I looked at, he said, “Look for patents. Look at this. Look at what you can do that we can create that’s new and proprietary.” And so we had a lot of discussions on that, and coders, you know, optical coders, and control methods, and stuff like that. Mostly it was just seeing the applications, but it wasn’t just the robot applications. It was also processes that I got a good experience with. I remember looking at making car instruments, like the gas gages and stuff like that, everything from that to big presses. And just my opportunity to work on the assembly line and get a sense of what people were doing, and then how to convert that, how a robot might be able to do that, what I would say, with better quality control. And that was a big issue, and that is the repeatability, you know. Always used to be you don’t want a car that’s made last thing on Friday night or, you know, or Monday morning, when people aren’t showing up for work, and they’re putting substitutes in, you know. And I learned that. So robots aren’t just for human replacements, I learned. They’re really doing the work that humans can’t really do well.

Yeah, right, right. They had different approaches in general. We were very deterministic type of approach here. In other words, all the motions of the robot were calculated, mathematically developed motions and motion capability. Well, Minsky didn’t think about that. He said, “Let’s build something and figure out how to make it run.” And he wasted a lot of money trying to build a lot of hardware that never really ran, because he couldn’t figure out how to control it, you know. They got into adaptors, and neural networks, and stuff like that, and with limited success, whereas we early on at Stanford realized that we could, if we designed the robots right, we could control them to do this real time core transformation and motion control. I’d say that was, I think, a key to.

Yeah, right, right, right, right, right. And early on the problem with the planning was that it took a while. Now, of course, it can be done in real time, a lot of that type of motion planning, and that’s what the PUMA, the little Vicarm, this is sort of like one of the first ones to really do a lot of real time. There was another company that also did – I can’t say.