25 yaşındaki bir kurucunun robotik endüstrisindeki "veri kıtlığına" getirdiği çözüm, ağırlıklı yatırımcıların ilgisini çekerek, odak noktasının robot üretmekten onları eğiten verileri yakalamaya kaydığının sinyalini verdi.
Çinli somutlaşmış zeka girişimi OriginFlow, beş ay içinde 500 milyon RMB'den (69 milyon $) fazla fon topladı; insan hareket verilerini yakalamaya yönelik yeni yaklaşımının, evlerde ve fabrikalarda genel amaçlı robotların konuşlandırılmasını engelleyen kritik bir darboğazı çözebileceğine güveniyor.
Şirketin finansman duyurusundaki görüşlere göre: "Sektör evrensel bir 'veri kıtlığı' ile karşı karşıya. Robotik kolların genelleme yeteneği, esasen yüksek kaliteli fiziksel operasyon verisi eksikliği nedeniyle darboğazı aşamadı."
Melek, Stratejik ve Pre-A1 turlarında toplanan fonlara Monolith, BlueRun Ventures ve Oasis Capital liderlik ederken, 58.com'dan stratejik yatırım geldi. OriginFlow'un "NeuroScale" teknolojisi, insan kas hareketlerinin arkasındaki sinir sinyallerini yakalamak için yüzey elektromiyografisi (sEMG) sensörlerini kullanıyor; bu, genellikle kuvvet ve dokunsal geri bildirimi yakalayamayan vizyon tabanlı "EgoScale" standardından bir kopuş anlamına geliyor.
OriginFlow, daha yüksek kaliteli eğitim verileri sağlayarak, standartlaştırılmamış ortamlardaki robotlar için geniş bir pazarın kilidini açmayı ve kendisini gerçekten zeki makineler inşa etme yarışında kilit bir altyapı sağlayıcısı veya "kazma ve kürek" oyuncusu olarak konumlandırmayı hedefliyor. 500 milyon RMB'lik yatırım, bu veri odaklı yaklaşıma robotların kendisini inşa etmekten daha fazla değer veriyor.
Yeni Bir Veri Paradigması
OriginFlow'un 25 yaşındaki Tsinghua Üniversitesi doktora adayı Qin Shentao tarafından geliştirilen teknolojisinin merkezinde "NeuroScale" paradigması yer alıyor. Bu teknoloji, nesne tıkanıklığıyla mücadele eden ve karmaşık manipülasyon görevleri için çok önemli olan kuvvet veya dokunsal geri bildirimi doğrudan ölçemeyen saf vizyon tabanlı veri toplamanın sınırlamalarını aşıyor. Sistem, doğrudan sinir sinyallerine dokunarak kullanıcının niyetini ve bir nesneyle fiziksel etkileşimini yakalıyor.
Bu yaklaşım, lojistik otomasyon sektöründeki son gelişmelerle vurgulanan bir zorluk olan robot el becerisini büyük ölçüde iyileştirme potansiyeline sahiptir. Yakın tarihli bir raporda belirtildiği gibi, Locus Robotics gibi şirketler kavrama kabiliyetini geliştirmek için satın almalar yoluyla yeteneklerini genişletirken, OriginFlow sorunu veri kaynağında ele alıyor. Şirket, sEMG veri toplama donanımının maliyetini bin yuan seviyesine (yaklaşık 140 $) düşürdüğünü iddia ediyor; bu, kitlesel benimseme ve büyük ölçekli veri toplama için temel bir ön koşul.
Laboratuvardan Pazara
OriginFlow kendisini Boston Dynamics veya Figure AI gibi robot üreticilerine bir rakip olarak değil, tüm endüstri için çok önemli bir kolaylaştırıcı olarak konumlandırıyor. Yatırımcı kadrosu net bir pazara açılma stratejisini yansıtıyor. Yerel hizmetler için büyük bir çevrimiçi pazaryeri olan 58.com'un stratejik katılımı, ev ortamlarındaki doğrudan bir uygulamaya işaret ediyor. OriginFlow, temizlik, yemek pişirme ve ayıklama gibi yüksek frekanslı, standart dışı görevler hakkında büyük miktarda veri toplamak için 58.com'un ağından yararlanabilir ve ev hizmet robotları için değerli bir beceri veri tabanı oluşturabilir.
Veri odaklı bir firmaya yapılan önemli yatırım, yüksek kaliteli, tescilli verilere erişimin temel bir fark yaratan unsur haline geldiği yapay zekadaki daha geniş bir eğilimi yansıtıyor. Kurumsal yapay zeka platformu Unframe, yapay zeka projelerini üretime geçirmek isteyen şirketlerin güçlü talebiyle yakın zamanda 50 milyon dolar topladı ve bu da pazarın yapay zeka tutkusu ile gerçek dünyadaki uygulama arasındaki boşluğu dolduran çözümlere olan iştahını vurguladı.
Ancak, beş aylık bir şirket olan OriginFlow önemli engellerle karşı karşıya. Teknolojisinin sağlamlığı, elektromanyetik parazitli fabrika zeminleri gibi karmaşık, gerçek dünya ortamlarında kanıtlanmalıdır. Ayrıca, tek seferlik bir donanım satıcısı olmaktan kaçınan, verilerinin ve modellerinin uzun vadede büyük ölçekli robot üreticileri için vazgeçilmez kalmasını sağlayan dayanıklı bir iş modeli kurmalıdır.
Bu makale yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
