Giải pháp cho tình trạng "đói dữ liệu" của ngành công nghiệp robot từ một nhà sáng lập 25 tuổi đã thu hút các nhà đầu tư sừng sỏ, báo hiệu một sự chuyển dịch từ việc chế tạo robot sang việc thu thập dữ liệu để huấn luyện chúng.
Startup trí tuệ nhân tạo hiện thân Trung Quốc OriginFlow đã huy động được hơn 500 triệu Nhân dân tệ (69 triệu USD) trong 5 tháng, đặt cược rằng cách tiếp cận mới lạ trong việc thu thập dữ liệu chuyển động của con người có thể giải quyết nút thắt quan trọng đang cản trở việc triển khai robot đa năng trong gia đình và nhà máy.
Theo thông tin từ thông báo huy động vốn của công ty: "Ngành công nghiệp đang đối mặt với một cuộc 'đói dữ liệu' toàn cầu. Khả năng khái quát hóa của các cánh tay robot đã không thể phá vỡ nút thắt cổ chai, nguyên nhân cốt lõi là do thiếu nguồn cung dữ liệu vận hành vật lý chất lượng cao."
Khoản tài trợ, được tích lũy qua các vòng Thiên thần, Chiến lược và Pre-A1, được dẫn đầu bởi Monolith, BlueRun Ventures và Oasis Capital, với sự đầu tư chiến lược từ 58.com. Công nghệ "NeuroScale" của OriginFlow sử dụng các cảm biến điện cơ bề mặt (sEMG) để thu thập các tín hiệu thần kinh đằng sau các chuyển động cơ bắp của con người, một sự khác biệt so với tiêu chuẩn "EgoScale" dựa trên thị giác của ngành vốn thường không thu thập được phản hồi về lực và xúc giác.
Bằng cách cung cấp dữ liệu huấn luyện chất lượng cao hơn, OriginFlow đặt mục tiêu khai thác một thị trường rộng lớn cho robot trong các môi trường phi tiêu chuẩn, tự định vị mình là nhà cung cấp cơ sở hạ tầng thiết yếu, hay còn gọi là chiến lược "bán cuốc xẻng", trong cuộc đua chế tạo những cỗ máy thực sự thông minh. Khoản đầu tư 500 triệu Nhân dân tệ đánh giá cao cách tiếp cận tập trung vào dữ liệu này hơn là việc tự chế tạo robot.
Một mô hình dữ liệu mới
Cốt lõi trong công nghệ của OriginFlow, được phát triển bởi ứng viên Tiến sĩ 25 tuổi của Đại học Thanh Hoa, Qin Shentao, là mô hình "NeuroScale". Nó vượt qua những hạn chế của việc thu thập dữ liệu thuần túy dựa trên thị giác, vốn gặp khó khăn với các vật thể bị che khuất và không thể đo trực tiếp lực hoặc phản hồi xúc giác quan trọng cho các nhiệm vụ thao tác phức tạp. Bằng cách khai thác trực tiếp vào các tín hiệu thần kinh, hệ thống thu thập được ý định của người dùng và sự tương tác vật lý với vật thể.
Cách tiếp cận này có tiềm năng cải thiện đáng kể sự khéo léo của robot, một thách thức được làm nổi bật bởi những phát triển gần đây trong lĩnh vực tự động hóa logistics rộng lớn hơn. Trong khi các công ty như Locus Robotics đang mở rộng khả năng thông qua các vụ mua lại để cải thiện khả năng cầm nắm, như đã lưu ý trong một báo cáo gần đây, OriginFlow đang giải quyết vấn đề ngay tại nguồn dữ liệu. Công ty tuyên bố đã giảm chi phí phần cứng thu thập dữ liệu sEMG xuống mức nghìn Nhân dân tệ (khoảng 140 USD), một điều kiện tiên quyết quan trọng để áp dụng rộng rãi và thu thập dữ liệu quy mô lớn.
Từ phòng thí nghiệm đến thị trường
OriginFlow tự định vị mình không phải là đối thủ cạnh tranh với các nhà sản xuất robot như Boston Dynamics hay Figure AI, mà là một đơn vị hỗ trợ quan trọng cho toàn bộ ngành công nghiệp. Đội ngũ nhà đầu tư phản ánh một chiến lược thâm nhập thị trường rõ ràng. Sự tham gia chiến lược từ 58.com, một sàn giao dịch trực tuyến lớn cho các dịch vụ địa phương, hướng tới ứng dụng trực tiếp trong môi trường gia đình. OriginFlow có thể tận dụng mạng lưới của 58.com để thu thập lượng lớn dữ liệu về các nhiệm vụ phi tiêu chuẩn, tần suất cao như dọn dẹp, nấu ăn và phân loại, xây dựng một cơ sở dữ liệu kỹ năng giá trị cho robot dịch vụ gia đình.
Khoản tài trợ đáng kể cho một công ty tập trung vào dữ liệu phản ánh xu hướng rộng lớn hơn trong AI, nơi việc tiếp cận dữ liệu độc quyền, chất lượng cao đang trở thành một yếu tố khác biệt chính. Nền tảng AI doanh nghiệp Unframe gần đây đã huy động được 50 triệu USD dựa trên nhu cầu mạnh mẽ từ các công ty muốn đưa các dự án AI vào sản xuất, nhấn mạnh sự thèm khát của thị trường đối với các giải pháp thu hẹp khoảng cách giữa tham vọng AI và thực thi trong thế giới thực.
Tuy nhiên, là một công ty mới hoạt động được 5 tháng, OriginFlow phải đối mặt với những trở ngại đáng kể. Sự mạnh mẽ của công nghệ phải được chứng minh trong các môi trường thực tế phức tạp như sàn nhà máy có nhiễu điện từ. Hơn nữa, họ phải thiết lập một mô hình kinh doanh bền vững để tránh trở thành một nhà cung cấp phần cứng một lần, đảm bảo dữ liệu và mô hình của mình vẫn không thể thiếu đối với các nhà sản xuất robot quy mô lớn về lâu dài.
Bài viết này chỉ mang tính chất thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
