
Силиконовая долина, компания RoboForce Inc., специализирующаяся на искусственном интеллекте и робототехнике, объявила 17 марта о завершении раунда финансирования на сумму 52 миллиона долларов, который возглавила венчурная компания YZi Labs. В этом раунде приняли участие такие известные инвесторы, как соучредитель Yahoo Джерри Янг и лауреат Нобелевской премии по экономике Майрон Шолс, что довело общий объем привлеченных средств до 67 миллионов долларов.
Структура инвесторов этого раунда отражает привлекательность сектора роботов с ИИ для различных видов капитала:
YZi Labs (ведущий): венчурная компания в экосистеме Binance, сосредоточенная на Web3 и технологических инновациях, в совет директоров вошла Элла Чжан.
Джерри Янг: соучредитель и бывший CEO Yahoo, более двадцати лет опыта в технологических инвестициях.
Майрон Шолс: лауреат Нобелевской премии по экономике, известен моделью оценки опционов Black-Scholes.
Гэри Рисель: соучредитель и партнер в Qiming Venture Partners, активно инвестирует в ранние технологические проекты в Китае и США.
Карнеги-Меллонский университет: ведущий мировой исследовательский центр в области робототехники и инженерии.
Полученные средства будут использованы для разработки базовых моделей роботов, расширения производственных мощностей TITAN и продвижения коммерциализации.
Флагманский продукт RoboForce — робот TITAN, предназначен для работы в условиях высокой нагрузки, таких как строительство солнечных электростанций, обслуживание дата-центров, добыча ресурсов, погрузочно-разгрузочные работы в портах и логистика. Технические характеристики включают точность работы до миллиметра и грузоподъемность 40 кг (с двойными рукавами). На момент объявления о финансировании было сделано более 11 000 предзаказов, что свидетельствует о высокой заинтересованности промышленных клиентов в автоматизированных решениях.
В области технологий RoboForce установила стратегическое партнерство с NVIDIA. Роботы TITAN используют процессор Jetson Thor для локальной обработки AI, а также платформу NVIDIA Isaac для моделирования и обучения в симуляционной среде, что значительно снижает издержки и риски при внедрении на местах.
Компания RoboForce, основанная в 2023 году, использует технологическую концепцию «физического AI-стека», объединяющую аппаратное обеспечение роботов, модели машинного обучения и симуляционные среды. Основой является базовая модель робота, которая обучается на данных, собранных в реальных условиях с помощью уже функционирующих устройств, а также на синтетических данных, созданных в симуляции. Такой замкнутый цикл обучения позволяет постоянно совершенствовать точность управления движением, обработку объектов и приоритетность задач.
Генеральный директор Ма Лэй отметил: «Роботизированный труд крайне важен для выполнения монотонных, грязных и опасных работ. Основные проблемы — доступность, стоимость и безопасность человеческих работников. Наша миссия — освободить людей для более безопасных и ценных задач, поручая роботам выполнение самых сложных промышленных операций.»
Что такое YZi Labs и почему она инвестирует в индустриальных роботов с ИИ?
YZi Labs — венчурная компания в экосистеме Binance, ранее известная как Binance Labs, сосредоточена на Web3 и передовых технологических инновациях. Ведущее участие в RoboForce свидетельствует о расширении инвестиционной сферы в области физического AI и промышленной автоматизации, что отражает интерес криптоиндустрии к сектору реальных технологий.
В каких отраслях применяются роботы TITAN RoboForce?
Роботы TITAN предназначены для использования в солнечных электростанциях, дата-центрах, горнодобывающей промышленности, портах, производственных заводах и логистике. Их задача — заменить человека в повторяющихся, опасных и тяжелых операциях. Уже сделано более 11 000 предзаказов.
Почему сотрудничество RoboForce с NVIDIA важно для развития технологий?
Использование NVIDIA Jetson Thor для локальной AI-обработки и симуляционной платформы Isaac позволяет моделировать и тестировать действия робота до его внедрения, что повышает надежность и снижает риски при реальной эксплуатации, а также ускоряет итерации улучшения базовых моделей.