凭借其在人体感知领域的创新，瑞士工程科技公司Algorized已成功入围2025年《瑞士创新100强》榜单。该公司成立于2022年，致力于开发前沿的边缘AI模型，以实现工业环境下人机之间的安全协同作业。
Algorized研发的核心技术是一种人体感知边缘AI模型。该模型能够将工业机器人上常见的超宽带（UWB）、毫米波和Wi-Fi等普通无线传感器，转化为能够实时感知人体存在的检测系统。机器人通过分析电波反射信号，不仅可以识别周围是否有人，还能捕捉其距离、运动轨迹乃至微小的生命体征，如呼吸和心率，从而确保在人机共存的环境中，机器人能以安全、自然的方式与人类协同工作。
Algorized由首席执行官Natalya Lopareva和首席技术官Joseph Benraz共同创立。Natalya Lopareva曾是AI声学技术公司ARHUB的创始人兼首席执行官，并在苏黎世应用科学大学深入研究超宽带（UWB）应用。Joseph Benraz则曾担任ARHUB的首席技术官。
在全球工业各领域对机器人和自动化技术依赖日益加深的背景下，人机安全协作正面临严峻挑战，其中，精准高效的人体检测是实现突破的关键环节。尤其是在对成本效益和可扩展性有严格要求的场景中，如何有效区分人员与物体显得尤为重要。传统的工业机器人安全系统，在检测到人员靠近时通常会采取减速或紧急停机的措施。尽管这能保障安全，但也常导致不必要的停机次数增多和停机时间延长，严重影响生产线的连续性和效率。在复杂的仓库、工厂以及柔性制造环境中，人员、机器人、机械臂和货物常常混杂在一起，一旦系统因感知到人的存在便立即中断运行，将会大幅降低整体运营效率。
此外，工业现场环境复杂多变，粉尘、烟雾、弱光、物体遮挡以及金属反射等因素，都可能严重干扰摄像头和传统传感器的识别稳定性，进而引发误报或故障。在人、机器和货物频繁流动的区域，工人若突然进入作业范围，机器人往往难以迅速准确地判断其位置和潜在风险，从而增加了误停机、误判，甚至安全事故的风险。
针对这些挑战，Algorized开发的人体感知边缘AI模型成为解决方案。该模型通过处理和分析无线电波反射信号，直接在机器人设备端进行边缘计算。它能有效检测人体存在的微运动，甚至捕捉呼吸和心率等生命体征。与依赖摄像头和像素的计算机视觉技术不同，Algorized的边缘机器学习算法可以直接解读无线传感器传输的距离、相位和频率信息，从而实时判断作业环境中的人员存在，并实现精准测距、实时定位跟踪以及行为模式识别。
Algorized的技术优势在于：信号数据的预处理和后处理直接在无线传感器上完成，无需依赖云端，这显著降低了人机交互的延迟。在关键的安全和任务场景中，其人员存在检测延迟仅为大约20毫秒，极大地提升了人机协同的安全性。此外，该技术具备穿透障碍物的能力，即使在粉尘弥漫或光线不足的环境下也能正常工作。Algorized的模型设计允许将智能功能直接嵌入基础设施，支持在分布式设备中进行可扩展部署，使得机器能够在复杂环境中全面感知、理解并响应人类行为，从而促进更安全、高效的人机交互。这项技术广泛适用于机器人、工业生产、物流枢纽、汽车和智能空间等多个领域。
目前，Algorized已与多家行业头部公司建立了合作关系，涵盖机器人、UWB以及边缘计算等关键领域。例如，他们与KUKA合作，共同展示了面向工业机器人的预测性安全感知方案。此外，公司还与Qorvo和ARIA Sensing携手，共同推进基于UWB技术的人体感知及汽车儿童存在检测项目。同时，Algorized与ASUS IoT合作，整合开发了可部署的边缘AI硬件解决方案。
2024年11月，Algorized成功完成430万美元种子轮融资，由亚马逊工业创新基金领投。随后在2026年2月，公司再次斩获1300万美元A轮融资，由Run Ventures领投，亚马逊工业创新基金与Acrobator Ventures继续跟投。这些资金将主要用于扩大商业交付规模、深化意图预测模型的研发，以及拓展团队规模。
《瑞士创新100强》中文版由以明科技荣誉发布。以明科技作为该榜单在中国的官方合作方，负责其在华的运营推广，并积极协助榜单中的创新项目拓展在中国的商业合作。以明科技致力于推动中欧（瑞士）产业创新合作，通过构建生态系统和跨国赋能，促进瑞士的创新技术在中国落地，并助力中国产业走向国际化。