La solution d'un fondateur de 25 ans à la « famine de données » de l'industrie robotique a attiré des investisseurs de poids, signalant un passage de la construction de robots à la capture des données qui les entraînent.
La startup chinoise d'intelligence incarnée OriginFlow a levé plus de 500 millions de RMB (69 millions de dollars) en cinq mois, pariant que son approche novatrice de la capture des données de mouvement humain peut résoudre un goulot d'étranglement critique entravant le déploiement de robots polyvalents dans les foyers et les usines.
« L'industrie est confrontée à une 'famine de données' universelle », selon les informations tirées de l'annonce de financement de l'entreprise. « La capacité de généralisation des bras robotisés a été incapable de franchir le goulot d'étranglement, ce qui est essentiellement dû au manque d'approvisionnement en données d'opérations physiques de haute qualité. »
Le financement, accumulé au cours des cycles Angel, Strategic et Pre-A1, a été mené par Monolith, BlueRun Ventures et Oasis Capital, avec un investissement stratégique de 58.com. La technologie « NeuroScale » d'OriginFlow utilise des capteurs d'électromyographie de surface (sEMG) pour capturer les signaux neuraux derrière les mouvements musculaires humains, s'écartant ainsi de la norme « EgoScale » basée sur la vision de l'industrie qui échoue souvent à capturer la force et le retour tactile.
En fournissant des données d'entraînement de meilleure qualité, OriginFlow vise à débloquer un vaste marché pour les robots dans des environnements non standardisés, se positionnant comme un fournisseur d'infrastructure clé, ou une stratégie de « pioches et de pelles », dans la course à la construction de machines véritablement intelligentes. L'investissement de 500 millions de RMB valorise cette approche centrée sur les données par rapport à la construction des robots eux-mêmes.
Un nouveau paradigme de données
Le cœur de la technologie d'OriginFlow, développée par Qin Shentao, candidat au doctorat de 25 ans à l'Université de Tsinghua, est le paradigme « NeuroScale ». Il contourne les limites de la collecte de données purement basée sur la vision, qui peine avec l'occlusion des objets et ne peut pas mesurer directement la force ou le retour tactile cruciaux pour les tâches de manipulation complexes. En exploitant directement les signaux nerveux, le système capture l'intention de l'utilisateur et l'interaction physique avec un objet.
Cette approche a le potentiel d'améliorer considérablement la dextérité des robots, un défi souligné par les développements récents dans le secteur plus large de l'automatisation de la logistique. Alors que des entreprises comme Locus Robotics étendent leurs capacités par des acquisitions pour améliorer la préhension, comme le note un rapport récent, OriginFlow s'attaque au problème à la source des données. La société affirme avoir réduit le coût de son matériel de collecte de données sEMG au niveau de mille yuans (environ 140 $), une condition préalable clé pour une adoption massive et une collecte de données à grande échelle.
Du laboratoire au marché
OriginFlow ne se positionne pas comme un concurrent des fabricants de robots comme Boston Dynamics ou Figure AI, mais comme un facilitateur crucial pour l'ensemble de l'industrie. La liste des investisseurs reflète une stratégie de mise sur le marché claire. L'entrée stratégique de 58.com, une place de marché en ligne majeure pour les services locaux, pointe vers une application directe dans les environnements domestiques. OriginFlow peut s'appuyer sur le réseau de 58.com pour collecter de vastes quantités de données sur des tâches non standard à haute fréquence comme le nettoyage, la cuisine et le tri, constituant ainsi une base de données de compétences précieuse pour les robots de service à domicile.
Le financement important d'une entreprise centrée sur les données reflète une tendance plus large dans l'IA, où l'accès à des données de haute qualité et propriétaires devient un différenciateur clé. La plateforme d'IA d'entreprise Unframe a récemment levé 50 millions de dollars suite à la forte demande des entreprises cherchant à mettre des projets d'IA en production, soulignant l'appétit du marché pour des solutions qui comblent le fossé entre l'ambition de l'IA et l'exécution dans le monde réel.
Cependant, en tant qu'entreprise de cinq mois, OriginFlow fait face à des obstacles importants. La robustesse de sa technologie doit être prouvée dans des environnements réels complexes comme les sols d'usines avec des interférences électromagnétiques. En outre, elle doit établir un modèle d'entreprise durable qui évite de devenir un vendeur de matériel ponctuel, garantissant que ses données et modèles restent indispensables aux fabricants de robots à grande échelle sur le long terme.
Cet article est à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.
