Ostatnio badałem wczesnofazowe firmy zajmujące się robotyką. Wszyscy słyszeliśmy o Figure i innych dużych nazwiskach, ale obserwowanie tego, co dzieje się na poziomie podstawowym, jest niezwykle interesujące. Oto 11 firm założonych od 2023 roku z finansowaniem poniżej 100 milionów dolarów, które przykuły moją uwagę. Wątek: 1/17.

1. Dyna Robotics Założona w 2023 roku przez byłych założycieli Caper AI (sprzedanych za 350 mln USD) oraz Jasona Ma (byłego naukowca w DeepMind). Runda seedowa w wysokości 23,5 mln USD (marzec 2025). Dyna chce zbudować przystępne cenowo, zgeneralizowane ramiona robotów. Kilka aktywnych pilotaży, w tym przygotowywanie jedzenia i pranie. @DynaRobotics

2. Generalist AI Założona przez Pete'a Florence'a (CEO, były DeepMind, doktorat z MIT) i Andy'ego Zenga (były DeepMind, ponad 21K cytatów). Zademonstrowane możliwości: precyzyjny montaż, użycie narzędzi, zręczna manipulacja. Opracowane modele AI end-to-end kontrolujące roboty z częstotliwością 100Hz. @GeneralistAI_

3. Scout AI Brat CEO Figure AI zebrał 15 milionów dolarów na roboty obronne, którymi można sterować za pomocą naturalnego języka w strefach bez GPS. Ich mózg Fury AI jest niezależny od sprzętu i działa na komercyjnych komponentach. Już zabezpieczono wiele kontraktów z Departamentem Obrony.

4. Sunrise Robotics Słoweńska drużyna zebrała 8,5 miliona dolarów na stworzenie stacji roboczych z robotami przemysłowymi zasilanymi sztuczną inteligencją. Od założenia do wdrożonych klientów w 18 miesięcy. Roboty szkolone w symulacjach. 10 razy szybsze i tańsze wdrożenie niż tradycyjna automatyzacja. @sunriserobots

5. Firma Robot Learning Samotny założyciel tworzący przystępne cenowo roboty ogólnego przeznaczenia jako alternatywę dla automatyzacji kosztującej ponad 100 000 dolarów. Skupia się na stacjonarnych, powtarzalnych zadaniach. Bardzo wczesna faza, założona w 2025 roku i część partii X25 YC. @RobotLearningCo

6. Zeon Systems Startup YC rozwijający automatyzację laboratorium z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i interfejsu w języku naturalnym. Wizją jest przyspieszenie badań naukowych poprzez inteligentną automatyzację. Aktywne wdrożenia w laboratoriach Stanford i UCSF. @zeonsystems

7. Lumos Robotics Założona w 2024 roku w Shenzen. Do tej pory zebrano 28 mln dolarów. Celem jest produkcja robotów w 2025 roku z szybkim rozwojem humanoidalnego systemu skoncentrowanego na dotyku. Łączy sprzęt wizualno-dotykowy, mózg uczący się przez naśladowanie oraz ściśle zintegrowany łańcuch dostaw. @LumosRobotics

8. RIVR Spin-off ETH Zurich z finansowaniem w wysokości 22 milionów dolarów od Jeffa Bezosa i innych. Robot na nogach kołowych, który może biegać z prędkością 22 km/h po chodniku, przenosić 60–85 kg po schodach i przekazywać paczki przy drzwiach. Różni się od istniejących robotów do dostarczania o niskiej ładowności na chodnikach. @rivr_tech

9. Persona AI Zespół Ex-NASA Valkyrie zebrał 27 milionów dolarów w rundzie pre-seed (maj 2025), aby zbudować "F-150 humanoidów" - wytrzymałe roboty o wysokości 5'8" do "nudnych, brudnych i niebezpiecznych prac". Podpisano umowę z największym na świecie producentem statków na wdrożenie w ciągu 18 miesięcy. Na razie nie ma tutaj żadnego fajnego wideo. @personaaiinc

10. Genesis AI $105M seed (!) (lipiec 2024) od Khosla/Eric Schmidt itd. na model bazowy skoncentrowany na robotyce. Łączy próby robotów w rzeczywistym świecie, symulację fizyki o wysokiej wierności i dane z internetu w jednym silniku. Wciąż w trybie stealth, ale warto to obserwować.

11. Firma Bot Firma Bot (założona w 2024 roku) to startup finansowany w wysokości 300 milionów dolarów przez byłych założycieli Cruise (firmy zajmującej się pojazdami autonomicznymi, przejętej przez GM za ponad 1 miliard dolarów). Buduje przystępne cenowo, niehumanoidalne roboty domowe (mobilna podstawa + chwytaki). Przekracza mój limit 100 milionów dolarów, ale wciąż intrygujące.

Podsumowanie i spostrzeżenia Mógłbym napisać 10 razy więcej o większości tych projektów, a moje wnioski są zbyt obszerne, aby zmieścić je w formacie Tweet. Może napiszę raport o @delphi_intel, jeśli @PonderingDurian i @anildelphi będą chętni. Jednakże oto kilka najważniejszych wniosków:

1. Specjalizowane vs zgeneralizowane Firmy rozpoczynające działalność w modelu specjalizowanym osiągają przychody szybciej (Dyna ma płacących klientów, Scout ma kontrakty z Departamentem Obrony), podczas gdy firmy z modelu zgeneralizowanego pozyskały więcej kapitału, ale są dalej od osiągnięcia przychodów.

2. Humanoidy vs ramiona Persona AI wybrało humanoidy specjalnie dla stoczni, ponieważ środowisko jest zaprojektowane dla ludzi. Inni, tacy jak Dyna, wybrali ramiona, ponieważ mogą być produkowane znacznie taniej, a jednocześnie są bardziej efektywne w niektórych zadaniach. "Robotyczne psy" w stylu Rivr również są powszechne.

3. Dane Wirtualne środowiska wydają się być powszechnym trendem, w którym mogą odbywać się tysiące lub miliony symulacji w różnych generowanych wirtualnych środowiskach, aby produkować dane syntetyczne, na których może zachodzić uczenie się przez wzmacnianie (RL) w celu trenowania umiejętności motorycznych.

To są stosunkowo wczesne etapy firm, ale firmy na późniejszym etapie, takie jak 1k Technologies, Figure i Apptronik, mogą być nawet bardziej interesujące. Daj mi znać, czy jest jakiekolwiek zainteresowanie wątkiem lub raportem na ten temat.