Три истинных результата запуска роботов – TechCrunch

Позвольте мне одолжить фраза из бейсбола на мгновение. Если вы следите за спортом, вы, вероятно, знаете о концепции «трех истинных исходов». В частности, это хоумран, аут и прогулка. Связь между этими тремя заключается в том, что в большинстве случаев они не определяются защитой.

Конечно, есть серая зона, как и в случае с любой попыткой определить абсолют. Есть также давний вопрос о том, насколько ценна эта концепция в вечно холодной войне анализа бейсбола. Все в порядке, потому что меня больше всего интересует использование этой фразы здесь.


Вообще говоря, три истинных результата для стартапа в области отехники будут следующими:

  1. Выход на биржу
  2. Приобретение
  3. Умирающий

Как и в мире бейсбола, здесь есть много серой зоны, где можно маневрировать. В частности, в области робототехники вы можете вечно поддерживать совершенно успешную компанию на основе грантов DARPA. В отличие от бейсбола, на самом деле можно делать любую комбинацию из трех вышеперечисленных.

Но суть вопроса, который я хотел бы здесь затронуть, заключается в следующем: каков наилучший результат для стартапа в области робототехники? Никто не хочет номер три, конечно. Но, как и вычеркивание, это вполне реальная и разочаровывающая возможность. И, как мы видели, даже колоссальный приток венчурного финансирования не может полностью предотвратить провал стартапа — особенно в отношении роботов, входной барьер для которых очень высок. А кроме того, робототехнике уже пора немного скорректировать рынок перед лицом макротрендов.

IPO было чрезвычайно редким результатом для робототехнических компаний, даже в (теперь ушедшую) золотую эру SPAC. Учитывая состояние рынка в целом, некоторые запланированные SPAC были временно приостановлены в надежде на более благоприятные тенденции. Откровенно говоря, номер два кажется вполне разумным — и часто идеальным — результатом для многих фирм. Робототехника требует длинных взлетно-посадочных полос и большого количества ресурсов, которые может предложить крупная корпорация.

Однако там, где вы начинаете сталкиваться с проблемами, это подходит. Я думаю, что постоянно происходят разговоры, в которых у потенциального покупателя совершенно иное представление, чем у приобретаемой компании. Конечно, время от времени мы видим эти плохие совпадения. Может быть, компания не понимает, что нужно рынку, или не понимает ресурсов, которые идут на поддержание робототехнической фирмы на плаву, или, может быть, у них просто были совершенно разные представления о том, что их роботы могут и не могут делать. Для каждого Amazon покупая Kiva, несколько компаний Google покупают Boston Dynamics.

Последующее приобретение Hyundai последней фирмы вызвало некоторые вопросы. Автомобильная компания не совсем подходит для того, что делает Boston Dynamics, хотя я должен сказать, что объявление на этой неделе Института искусственного интеллекта Boston Dynamics является интересным и многообещающим недостатком этой истории. Исследования всегда были важной частью деятельности компании, и новый объект предоставляет компании много возможностей и ресурсов, подкрепленных инвестициями в размере 400 млн. долл.. Это в несколько раз больше, чем Ford недавно инвестировал в собственное предприятие U of M.

Самое интересное, что институт возглавит основатель и бывший генеральный директор BD Марк Райберт. «Наша миссия — создать будущие поколения передовых роботов и интеллектуальных машин, которые будут умнее, гибче, проницательнее и безопаснее, чем все, что существует сегодня», — сказал он в сообщении, связанном с новостями. «Уникальная структура Института — лучшие специалисты, сосредоточенные на фундаментальных решениях, с устойчивым финансированием и отличной технической поддержкой — поможет нам создавать более простых в использовании, более продуктивных, способных выполнять более широкий спектр задач и более безопасных в работе роботов. с людьми.”

После неумелого приобретения Google (и ряда других примерно в то же время под руководством Энди Рубина) стоит проверить, как продвигаются усилия фирмы в этой категории. Мое освещение пространства в основном вращалось вокруг выпускников Alphabet X. Наиболее известной (пока что) является служба доставки дронами Wing, хотя мы начинаем видеть интересную работу компании Intrinsic, занимающейся программным обеспечением для робототехники.

Кредиты изображений: Алфавит Х

В прошлом году мы также предоставили место для колонки Smarty Pants, многообещающему мягкому роботизированному экзоскелету, разрабатываемому в лаборатории. В марте лаборатория также представила предварительную версию Project Mineral, автономного вездехода, предназначенного для сбора данных об урожае. В частности, он работает над фенотипом растений. Компания пишет:

Сегодня, когда большинство исследователей фенотипируют растения, они осторожно ходят по полям, отмечая различные признаки растений с помощью блокнота, ручки и линейки. Но представьте, что вы пытаетесь на глаз определить, сколько бобов в стручке, или длины листьев, или количества распустившихся цветов. А теперь представьте, что вы делаете это для тысяч растений каждую неделю вручную в разгар лета. Это узкое место фенотипирования.

Чтобы решить эту проблему, Минерал предоставила исследователям Альянса инструменты, которые помогут им проводить больше экспериментов и открывать больше свойств сельскохозяйственных культур. В течение прошлого года марсоходы Mineral, прозванные местной командой «Дон Роверто», осторожно катили по тестовым полям за пределами Future Seeds, делая снимки каждого бобового растения и используя машинное обучение для определения таких признаков, как количество листьев, площадь листьев и т. , цвет листьев, количество цветков, количество растений и размеры стручка. Ровер постоянно делает это для каждого растения в поле и точно знает, где находится каждое растение, поэтому он может вернуться через неделю и доложить о состоянии растения.

Робот собирает чипсы

Кредиты изображений: Хайе Кампс / TechCrunch

Слегка завидую тому, что на этой неделе Хадже пришлось нанести визит робототехнике Google. Он написал об опыте, который включает в себя некоторую работу, проделанную с другим выпускником X. Он объясняет:

Скорость и точность — это одно, но гайка, которую Google действительно пытается взломать в своих роботизированных лабораториях, — это пересечение человеческого языка и робототехники. Он совершает впечатляющие скачки в уровне понимания роботами естественного языка, который может использовать человек. — Когда у тебя будет минутка, не мог бы ты принести мне выпить со стойки? — довольно простой запрос, который вы могли бы задать человеку. Однако для машины это утверждение заключает в себе много знаний и понимания, казалось бы, в одном вопросе. Давайте разберем это: «Когда у тебя есть минутка» может вообще ничего не означать, просто фигура речи, или это может быть реальная просьба закончить то, что делает робот. Если робот говорит слишком буквально, «правильным» ответом на «не могли бы вы принести мне выпить» может быть просто ответ робота «да». Он может, и это подтверждает, что он может выпить. Но, как пользователь, вы явно не просили робота сделать это. И, если мы будем излишне педантичны, вы явно не сказали роботу принести вам напиток.

В общем, я думаю, что здесь есть основания для разработки компаний по робототехнике и искусственному интеллекту собственными силами — конечно, очень немногие фирмы обладают ресурсами Alphabet/Google. И даже с учетом времени, денег и терпения Google мы далеки от того, чтобы увидеть, как такие занятия могут на самом деле окупиться.

Кредиты изображений: Сяоми

Между тем усилия Xiaomi вызывают большой вопрос. Пока робототехника компании больше похожа на Samsung. Помимо некоторого успеха с роботами-пылесосами, у меня нет особых оснований полагать, что его работа на данный момент больше, чем шоу. Это включает в себя прошлогодний CyberDog, похожий на Spot, и CyberOne, нового робота-гуманоида, который дебютировал вместе с некоторыми телефонами. С точки зрения дизайна понятно, почему робота сравнивают с Teslaдо сих пор невиданные усилия. Это также дает более… реалистичные ожидания того, чего ожидать от такого двуногого робота.

Мобот

Кредиты изображений: Мобот

Прежде чем я оставлю вас на неделю, вот несколько новостей о финансировании от интересного стартапа: Mobot, поддерживаемый YC, только что собрал серию A на 12,5 млн. долл.. Компания создает роботов, предназначенных для помощи разработчикам в тестировании приложений на наличие проблем.

«Существуют инструменты, разработанные такими компаниями, как Applitools, Test.ai и другими, которые используют существующие эмулированные среды тестирования для автоматизации тестирования мобильных приложений. Однако, к сожалению, реальность такова, что многие дефекты часто ускользают от программного эмулированного тестирования, потому что оно не точно представляет тестирование на реальном оборудовании», — сказал TechCrunch основатель Иден Фулл Гох. «В настоящее время Mobot не позиционирует себя как конкурента или замену эмуляторам и автоматизированному тестированию. Скорее, наша цель состоит в том, чтобы заменить неизбежный ручной контроль качества, который все еще приходится делать и будет все чаще делать по мере роста фрагментации устройств в следующие пять-десять лет».

Чистая робототехника TrashBot

Кредиты изображений: Ясная робототехника
(Открывается в новом окне)

Тем временем у меня был эксклюзив от CleanRobotics, фирмы из Колорадо, разработавшей роботизированную мусорную корзину TrashBot для сортировки мусора. Компания привлекла 4,5 млн. долл. в рамках серии А, чтобы масштабировать робота, предназначенного для улучшения сортировки отходов у источника.

«Правила переработки сбивают с толку, и потребители часто настолько сбиты с толку, что точность их переработки меньше, чем случайность, что приводит к сильно загрязненным вторсырьям, которые никто не покупает», — отмечает генеральный директор Чарльз Яп. «Наша система улучшает перенаправление материалов со свалок, что приводит к большему количеству вторсырья и меньшему количеству отходов».

Кредиты изображений: Брайс Дурбин/TechCrunch

Привод одного человека — сокровище другого человека.