一个为商业和国防应用提供类似人类的推理和自主权的人工智能平台 2024 年 2 月 28 日

免责声明本演示文稿和任何相关口头陈述包含1995年《私人证券诉讼改革法》所指的前瞻性陈述，包括但不限于有关Sarcos未来经营业绩、财务状况、流动性和现金消耗、业务战略、市场机会预测、其他财务和业绩指标的估计和预测、其技术的预期收益、未来运营和产品的计划和目标、Sarcos的产品开发、预期功能的陈述，Sarcos软件平台的优势和用例，与商业产品发布相关的期望和时机，以及Sarcos战略的潜在成功。在某些情况下，您可以通过诸如 “可能”、“将”、“应该”、“可能”、“期望”、“计划”、“预测”、“相信”、“估计”、“预测”、“打算”、“潜在”、“将”、“继续”、“持续” 或否定这些术语或其他类似术语中的否定词来识别前瞻性陈述。此类前瞻性陈述涉及风险、不确定性和假设，可能导致实际事件、结果或业绩与此类陈述所示的存在重大差异。其中某些风险和不确定性载于Sarcos不时向美国证券交易委员会（“SEC”）提交的文件中标题为 “风险因素” 和 “关于前瞻性陈述的警示说明” 的章节，这些文件可在美国证券交易委员会的网站www.sec.gov上免费查阅。此外，“我们相信” 的陈述和类似的陈述反映了Sarcos对相关主题的信念和观点。这些声明基于Sarcos截至本演示之日获得的信息，尽管Sarcos认为此类信息构成了此类陈述的合理依据，但此类信息可能有限或不完整，不应将Sarcos的陈述理解为表明Sarcos已对所有可能可用的相关信息进行了彻底的调查或审查。这些陈述本质上是不确定的，提醒读者不要过分依赖这些陈述。如果这些风险中的任何一个成为现实，或者我们的假设被证明不正确，则实际结果可能与这些前瞻性陈述所暗示的结果存在重大差异。鉴于这些前瞻性陈述中存在重大不确定性，您不应将这些陈述视为Sarcos或任何其他人对Sarcos将在任何指定时间范围内或根本实现其目标和计划的陈述或保证。除非法律要求，否则Sarcos不承担任何义务，也不打算更新任何前瞻性陈述或使这些陈述符合实际业绩或Sarcos预期的变化。本演示文稿还可能包含独立方和Sarcos提供的与市场规模和增长相关的估计和其他统计数据以及其他行业数据。这些数据涉及许多假设和局限性，可能会发生变化。提醒您不要过分重视此类估计。Sarcos尚未独立验证独立方生成并包含在本演示文稿中的统计和其他行业数据，因此无法保证其准确性或完整性。此外，由于各种因素，对Sarcos未来表现及其竞争市场的未来表现的任何预测、假设和估计都必然受到高度的不确定性和风险的影响。这些因素和其他因素可能导致结果或结果与独立各方和Sarcos的估计中表达的结果或结果存在重大差异。本演示文稿中的任何预测、估计和目标均为前瞻性陈述，这些陈述基于截至发表之日的假设，本质上存在重大不确定性和突发事件，其中许多不确定性和突发事件是Sarcos无法控制的。列入此类预测、估计数和目标仅用于说明目的，不应将其视为未来结果的必然指标。尽管所有预测、估计和目标都必然是推测性的，但萨科斯认为，预测、估计或目标距离编制之日越远，潜在财务信息的准备所涉及的不确定性就越高。预测、预期或目标结果所依据的假设和估计本质上是不确定的，可能会发生变化，并受到各种重大的业务、经济、监管和竞争风险和不确定性的影响，这些风险和不确定性可能导致实际结果与此类预测、估计和目标中包含的结果存在重大差异。本演示文稿中包含预测、估计和目标不应被视为表明Sarcos或其代表已考虑或认为财务预测、估计和目标是对未来事件的可靠预测。Sarcos的独立审计师没有为了将预测纳入本报告而对预测进行审计、审查、编制或执行任何程序，因此，他们均未就此发表意见或提供任何其他形式的保证。通过参加或接受本次演讲，您承认您将对自己对市场和我们的市场地位的评估承担全部责任，并且您将进行自己的分析，并全权负责对我们业务的未来潜在表现形成自己的看法。萨科斯通过各种方式向公众公布重要信息，包括向美国证券交易委员会提交文件、公开电话会议、Sarcos的网站（www.sarcos.com）、其投资者关系网站（https://www.sarcos.com/investor-relations/）和其新闻网站（https://www.sarcos.com/company/news/#press-releases）。Sarcos使用这些渠道及其社交媒体，包括其X（@Sarcos_Robotics）和LinkedIn账户（https://www.linkedin.com/company/sarcos/），与投资者以及有关Sarcos、其产品和其他事项的公开新闻和事态发展进行沟通。因此，萨科斯鼓励投资者、媒体和其他对公司感兴趣的人审查其在这些地方公开的信息，因为此类信息可能被视为重要信息。可通过此处包含的超链接或网站地址访问的信息被视为未纳入本演示文稿或其中的一部分。

SARCOS 概览本页上的数据是截至2024年1月的最新数据。机器人DNA 在机器人和机器人软件领域拥有 30 多年的经验。NASDAQ STRC 在航空、建筑、能源和国防领域的灵巧移动机器人业务中一直处于领先地位。NASDAQ STRC 拥有 30 多年的卓越机器人工程经验。技术团队由首席技术官领导，拥有 25 年以上的人工智能/机器学习专业知识 UT 盐湖城创新和运营 60 多名团队成员、世界一流的机器人和 AI/ML 软件工程师

Sarcos：40 年的创新和演变 Sarcos Robotics 开始交易-STRC（2021）从 Raytheon（2015）收购 1983 年 2015 年 2024 新的人工智能软件重点（2023 年）预计的人工智能/机器学习软件框架发布和客户试用政府/国防部研发部 Sarcos（1983）灵巧的机器人系统专用解决方案 2023 年开始人工智能/机器学习软件开发（2019 年）雷神收购萨科斯（1983）灵巧的机器人系统专用解决方案 AI 软件 2023 开始人工智能/机器学习软件开发（2019 年）雷神收购萨科斯（2007)

我们的愿景：使机器能够像人类一样观察、学习、推理和行动大幅加快编程和训练速度提高敏捷性、任务集和用例减少对人工干预和监督的需求降低建立和维护自动化的成本对于移动机器，从人类在环演变为人类在环中消除对持续云连接的需求

Sarcos AI 解决了机器人技术领域的一些最大挑战工业机器人技术的实施可能需要很长时间且成本非常高大多数工业机器人都是针对特定任务进行高度编程的。当今的人工智能方法（例如，生成式 AI 的 LLM1）需要大量的训练数据并且耗电传感器通常是分立的，没有经过优化，无法协调工作或针对单个传感器丢失的功能进行调整和调整 1.大型语言模型。

使机器能够像人类一样观察、学习、推理和行动实时闭环自主解决动态和非结构化环境的任务完成复杂的任务分散的点式解决方案解决机器人部署中的关键挑战：高昂的编程、部署和停机成本适应意外事件需要手动干预或重新编程商用机器人硬件无关的实时闭环自主软件解决方案解决传统机器人部署中的关键挑战：基础设施维护与维修施工工业制造航空航天/航空物流国防能源编程和部署的高成本和复杂性非结构化和动态环境中的操作不安全和效率低下点解决方案无法实时学习和适应，需要重新培训才能执行新的或修改后的任务

现实（物理）世界的人工智能当今生活在数字世界中的大多数人工智能发生在没有云连接的机器人上。“对我们来说，关键是在可以动态变化的非结构化环境中实现自治。我们专注于广义自治，提供闭环功能以持续适应任务。”-Sarcos 首席技术官丹尼斯·加拉吉奇的目标是预测结果并提出建议以增强人类能力——提高效率、做出更好的决策、优化流程、开发新产品等。利用大量基于云的计算利用大量数据来收集、摄取、整合、分析和学习数据数字世界 AI/ML 方法的目标是使机器能够在现实世界环境（结构化、动态和非结构化）中有效地自主运行算法使机器能够对变化做出反应无需重新训练或重新编程即可完成任务需要更少的数据 — 使用 on-robot1 计算在不连接到云端的情况下摄取、集成（融合）、分析、学习和应对不断变化的环境 Sarcos 的真实世界 AI/ML 方法

Sarcos 的人工智能和机器学习软件平台实时闭环自主软件框架 + 边缘计算和培训硬件 Observe Learn Reason Act Learning 只需最少的演示即可完成 (1-5) 针对新任务组合或全新任务的动态推理和学习模型适应特定环境使用不同的传感器模式感知环境，例如视觉、激光雷达、雷达、声学等。利用多模态传感器融合使感知更能抵御传感器遮挡和噪声改善态势感知 (SA)) 适应意外事件基于观察的新运动计划通过应用类人推理来确定最佳行动方针，从而关闭自主循环；完成任务控制机械臂、机器人和/或末端执行器以稳定、安全和受控的方式实现目标实时闭环自主框架无需重新训练或云连接即可在机器人上进行实时感知、学习和决策 1 2 3 4

Sarcos AI/ML 机器人软件平台某些遥控设备可能不包含在我们的销售套餐中。笔记本电脑不作为系统的一部分出售；假设客户将单独采购或使用现有的公司资产。3.专为与当今销售的大多数工业机器人配合使用而设计。根据Proficient Market Insights的 “全球机器人操作系统” 报告，ROS 1机器人占2021年ROS市场总额的74％，“2022年全球机器人操作系统（ROS）市场规模为美元（globenewswire.com）旨在最大限度地提高系统的灵活性、适应性、移动性和学习性工业机器人（仅用于说明目的；设计可能会发生变化）训练/远程操作 HMI Package1 运动追踪手动控制器 Sarkage1 Cos 控制接口模块 CLA 软件框架算法/库 2 2 用户界面2 HMI Secure CloudPortal2 自主机器人操作不需要连接各种机器人平台3

Sarcos ai 平台：预期优势我们的方法有何不同全栈、闭环自主性无需人工干预或重新编程即可适应环境或已定义任务的动态变化使用概率机器学习 (ML) 技术学习任务，考虑不确定性和可变性动态模型推理方法需要的训练数据要少得多；机器人只需几次演示 (1~ 5) 即可学会概论，通过使用 Sarcos 的特定领域获得计算效率语言模型与硬件无关1解决集成以外的机器人特定挑战解决系统稳定性和姿势估计/末端执行器方向解决任意人类环境中的长视野任务将多传感器数据输入融合在一起以提高系统的灵活性和适应性任务模型学习的灵活教学输入选项（例如 LLM、DSLS2、基于动作捕捉的遥操作、AR/VR、视频输入等）可以提供语言到运动的指令，非常适合边缘计算/机器人应用；不需要与使用需要连接到云的 LLM 相关的成本/延迟 Complex 任务学习能力与人类相似；在某些情况下，我们认为机器人训练的时间比依赖当前最先进的方法所花费的时间少几个数量级3 支持设备端计算；降低总拥有成本 (TCO)，无需承担经常性的云服务成本改进系统实施和启动时间专为工作而设计如今，大多数工业机器人都在销售。根据Proficient Market Insights的 “全球机器人操作系统” 报告，ROS 1机器人占2021年ROS市场总额的74％，“2022年全球机器人操作系统（ROS）市场规模为美元（globenewswire.com）特定领域的语言。Robotics Transformer 1 和 2 基于深度学习的方法，2022年至2023年。

硬件不可知1 预计将使固定和移动机器人平台变得敏捷和自主，减少人为干预，提高投资回报率工业机器人和协作机器人无人驾驶飞行器无人驾驶地面飞行器和人形生物 1.专为与当今销售的大多数工业机器人配合使用而设计。根据Proficient Market Insights的 “全球机器人操作系统” 报告，ROS 1机器人占2021年ROS市场总量的74％，“2022年全球机器人操作系统（ROS）市场规模为美元（globenewswire.com）

边缘计算的好处复杂的超大型数据集集成需要大量的云计算预测结果，提出由大型数据集和模型驱动的建议人类在决策、流程改进和优化中使用的环境、来自本地工作空间的态势感知数据，更受限制（特定领域的方法）基于意外事件的基础模型应用于机器人实时人类推理 “闭环” ——实时适应这些事件，无需重新训练即可更新基础模型无需重新训练的结构化和非结构化环境传统人工智能/机器学习产品解决方案（Cloud Compute1,2）VS。机器人闭环自治（边缘计算）C3.ai：适合所有人的全栈物联网平台结构化编程的困境（c3.ai），。照片来源：c3.ai

耗电量高的人工智能的隐性成本接近今天的表现 “你会惊讶生成单个 AI 图像需要多大的力量1” 照片来源：FreePIK “结构化编程的 Gordian Knot 4” 照片来源：c3.ai “RT-1：用于大规模控制现实世界的机器人变形金刚2” 照片来源：谷歌研究 “RT-2：视觉语言行动模型3” Stable Diffusion的开源 XL 模型几乎用作每张图像的功率相当于智能手机充满电所需的功率使用相同型号创建 1,000 张图像产生的二氧化碳排放量相当于 4.1 英里由汽油动力汽车驱动。在全球范围内，人工智能服务器的人工智能用电量相当于阿根廷在一年内的使用量。谷歌报告1它在2022年使用了56亿加仑的水来冷却其人工智能服务器（比2021年增长20％）。示例：在现实世界机器人数据集上训练的模型：在 17 个月内从 13 个机器人那里收集了 13 万个剧集 700 多个任务。”…. 模型大小：RT-2 Pali-X 变体的 5B 对比 55B...”“'自己构建'的方法需要对原本不是为了协同工作而设计的底层组件进行大量集成，从而产生一定程度的复杂性，即使是最优秀的开发团队也会不知所措。”二氧化碳空气 1.Futurism.com 2.谷歌研究博客 3. robotics-transformer2.github.io 4. c3.ai

潜在用例基于与潜在客户讨论的示例

任务与挑战生产线（产品、修复、更新）的变更代价高昂——机器人再培训和制造停机时间子零件装配制造结构化制造生产线、任务可变性机会和预期收益低成本/快速能够重新利用机械手/机器人来执行新任务。将新任务培训的生产停机时间降至最低。员工可以使用 AR 进行训练，快速跨机器人部署模型；快速适应多产品装配线设置中的不同任务；使用混合产品运行装配线以满足需求（机器人根据检测到的物体自动调整要执行的任务）提供灵活性和经得起未来考验的任务规划；延长机器人的可用性和寿命

任务识别和扭矩螺栓以满足大型钢结构、桥梁、建筑物、制造设施等的规格要求。检查和修复损坏的螺栓、移动/对齐/固定钢梁（又名库宁）建造和修复钢结构建筑非结构化、地面/高度、室内/室外、重型工具机会和预期收益精确检测螺栓和工具放置。或传统训练模型。适应不同的高空环境条件以完成工作随着环境的变化安全操作以确保人员安全 — 减少恶劣天气下与高空工作相关的风险。挑战高度非结构化环境 + 高空风险遥控操作无法达到所需的精度和速度水平

任务无人机持续探测、跟踪和分类国防/商用非结构化、飞行中的机会和预期收益基于传感器的持续检测、跟踪和分类可解决表征不确定性并增强态势感知无人机间的共享情境和/或导航增强了对整个机队挑战的集体知识和理解高度非结构化环境——飞行中高度不确定性

萨科斯的财务状况

截至2023年12月31日，Sarco的财务状况；包括所有现金、现金等价物和有价证券。对于持续经营业务，每月和每季度的现金使用量将有所不同；代表现金、现金等价物和有价证券的平均每月变化。截至 2023 年 12 月 31 日。3,910 万美元 160 万美元/月。年终现金余额1 20242股未发行股票的预计每月净现金使用量3 25,877,865股

谢谢