ロボティックスタートアップの3つの真の成果 – TechCrunch

借りさせてください ちょっと野球の一言。 このスポーツをフォローしている方なら、「3 つの真の結果」という概念をご存知でしょう。 具体的には、ホームラン、三振、四球です。 3つの間のスルーラインは、ほとんどの場合、それらは防御によって決定されないということです.

もちろん、絶対値を定義しようとする試みの場合と同様に、灰色の領域があります。 野球分析の永遠の冷戦において、この概念がどれほど価値があるかという長年の疑問もある. ここでフレーズを採用することに主に興味があるので、それで問題ありません。

大まかに言えば、ロボティクス スタートアップの真の成果は次の 3 つです。

1. 一般公開
2. 買収される
3. 死んでいる

野球の世界と同じように、ここにはグレーな領域がたくさんあります。 特にロボティクスでは、DARPA の助成金に基づいて完全に成功した会社を永遠に維持できます。 野球と違って、上記の3つを自由に組み合わせることができます。

しかし、私がここで知りたい質問の核心はこれです: ロボット工学のスタートアップにとって最良の結果は何ですか? もちろん、誰も3番を望んでいません。 しかし、三振のように、それは非常に現実的であり、残念な可能性です. そして、これまで見てきたように、VC 資金の莫大な流入でさえ、スタートアップの失敗を完全に防ぐことはできません。特に、参入障壁が非常に高いロボットではそうです。 それに加えて、ロボット工学は、マクロトレンドに直面して市場が少し調整されるのが遅れています.

SPACの（今は過ぎ去った）黄金時代でさえ、IPOはロボティクス企業にとって非常にまれな結果でした。 市場全体の状況を考慮して、より有利なトレンドに乗ることを期待して、計画されていた SPAC の一部が暫定的に保留されました。 率直に言って、2 番目の結果は、多くの企業にとって完全に合理的であり、多くの場合理想的な結果のように思えます。 ロボティクスには、大企業が提供できる長い滑走路と多くのリソースが必要です。

ただし、問題が発生し始める場所は適切です。 潜在的な買収者が被買収者とは劇的に異なる概念を持っているという会話が常に発生していると思います。 もちろん、これらの不適切な適合は時々見られます。 たぶん、会社は市場の適合性を理解していないか、ロボット工学会社を存続させるためのリソースを理解していないか、ロボットができることとできないことについて非常に異なる概念を持っていたのかもしれません. Amazon が Kiva を買収するたびに、複数の Google が Boston Dynamics を買収しています。

その後のヒュンダイによる後者の会社の買収に関しては、いくつかの疑問符がありました。 自動車会社は、ボストン ダイナミクスが行っていることに最も自然に適合するわけではありませんが、今週のボストン ダイナミクス AI インスティテュートの発表は、この話の興味深い (そして有望な) しわであると言えます。 研究は常に同社の事業の大きな部分を占めてきました。新しい施設は、4 億ドルの投資に裏打ちされた多くの滑走路とリソースを会社に提供します。 これは、Ford が最近、独自の U of M 施設に投資した金額の数倍です。

何よりも興味深いのは、BD の創設者で元 CEO の Marc Raibert が研究所を率いることです。 「私たちの使命は、今日存在するものよりも賢く、機敏で、知覚力があり、安全な次世代の高度なロボットとインテリジェントマシンを作成することです」と彼はニュースに関連したリリースで述べました. 「持続的な資金調達と優れた技術サポートを備えた基本的なソリューションに焦点を当てた最高の才能を持つ研究所のユニークな構造は、より使いやすく、より生産的で、より多様なタスクを実行でき、より安全に作業できるロボットを作成するのに役立ちます。人と。」

Google による買収の不手際 (および同時期に Andy Rubin の権限の下で行われた他の多くの買収) に続いて、この分野での Google の取り組みがどのように進んでいるかを確認する価値があります。 この分野に関する私の報道は、主に Alphabet X の卒業生を中心に展開されています。 （これまでのところ）最も目立っているのはドローン配送サービスの Wing ですが、ロボット工学ソフトウェア会社 Intrinsic による興味深い取り組みも見られます。

昨年は、ラボで開発中の有望なソフト ロボット外骨格である Smarty Pants にもコラム スペースを提供しました。 3 月には、ラボは次のプレビューも提供しました。 プロジェクトミネラル、作物データを収集するために設計された自律ローバー。 具体的には、植物の表現型に取り組んでいます。 同社は次のように書いています。

今日、ほとんどの研究者が植物の表現型を調べるとき、彼らは畑を注意深く歩き回り、ノート、ペン、定規を使ってさまざまな植物の特徴に印を付けます。 しかし、豆のさやにいくつの豆が入っているか、葉がどれくらいの長さか、またはいくつの花が咲いたかを観察しようとしていると想像してみてください。 夏の暑い時期に、毎週何千もの植物を手作業で行うことを想像してみてください。 それが表現型解析のボトルネックです。

この課題を解決するために、ミネラルはアライアンスの研究者がより多くの実験を行い、より多くの作物の特徴を発見するのに役立つツールを提供してきました。 昨年、地元のチームによって「ドン ロベルト」と呼ばれる Mineral のローバーは、Future Seeds の外のテスト フィールドをゆっくりと移動し、各豆植物の画像をキャプチャし、機械学習を使用して葉の数、葉の面積などの特性を特定しました。 、葉の色、花の数、植物の数、さやの大きさ。 ローバーは、フィールド内のすべての植物に対してこれを継続的に行い、各植物がどこにあるかを正確に把握しているため、1 週間後に戻ってきて、植物の状態を報告することができます。

今週、Haje が Google の社内ロボティクスの取り組みに参加できたことに、ちょっとうらやましい。 彼は、仲間のX卒業生と一緒に行われたいくつかの作業を含む経験について書いた. 彼は説明する：

速度と精度は 1 つのことですが、Google がロボット ラボで実際に解読しようとしているのは、人間の言語とロボット工学の交差点です。 人間が使用する可能性のある自然言語をロボットが理解するレベルで、いくつかの印象的な飛躍を遂げています。 「お時間ありましたら、カウンターから飲み物を持ってきていただけませんか？」 は、人間に尋ねることができる非常に簡単な要求です。 しかし、機械にとっては、このステートメントは多くの知識と理解を 1 つの質問にまとめているように見えます。 分解してみましょう:「ちょっと待ってください」という言葉は、単に比喩として意味されているだけで、まったく意味がない場合もあれば、ロボットが行っていることを終了するための実際の要求である場合もあります。 ロボットがあまりにも文字通りである場合、「飲み物を持ってきてくれませんか」に対する「正しい」答えは、ロボットが「はい」と言うだけかもしれません。 できます。飲み物をつかむことができることを確認します。 しかし、ユーザーとして、あなたはロボットにそれを行うように明示的に要求しませんでした。 そして、私たちが非常に衒学的である場合、あなたはロボットに飲み物を持ってくるように明示的に指示しませんでした.

全体として、ロボティクスと AI の企業を社内で開発することについては、ここで主張すべきことがあると思います。もちろん、Alphabet/Google のようなリソースを所有している企業はほとんどありません。 そして、Google の時間、資金、忍耐があっても、そのような追求が実際にどのように報われるかはまだわかりません。

一方、Xiaomi の取り組みには大きな疑問符が付きます。 これまでのところ、同社のロボット工学の仕事は、サムスンに似ているように見えます。 ロボット掃除機である程度の成功を収めた以上、現時点でその成果がショー以上のものであると信じる理由はあまりありません。 これには、昨年の Spot のような Cyber​​Dog と、一部の携帯電話と共にデビューした新しいヒューマノイド ロボットである Cyber​​One が含まれます。 設計の観点から、ロボットがテスラのこれまでにない努力と比較されている理由は明らかです。 また、そのような二足歩行ロボットから何を期待するかについて、より現実的な期待を与えます。

YC が支援する Mobot は、シリーズ A で 1,250 万ドルを調達しました。同社は、開発者がアプリの問題をテストするのを支援するように設計されたロボットを作成しています。

「Applitools、Test.ai などの企業が開発した、既存のエミュレートされたテスト フレームワークを活用してモバイル アプリのテストを自動化するツールがあります。 しかし残念なことに、ソフトウェアベースのエミュレートされたテストでは、多くの欠陥が見過ごされがちです。これは、実際のハードウェアでのテストを正確に表していないためです」と創設者の Eden Full Goh 氏は TechCrunch に語っています。 「現在、モボットはエミュレーターや自動テストの競争相手や代替品としての地位を確立していません。 むしろ、私たちの目標は、今後 5 年から 10 年でデバイスの断片化が進むにつれて、誰もが今もやらなければならず、ますますやらなければならない手動の品質保証を置き換えることです。」

一方、コロラド州に本拠を置く、ごみ分別ロボットのごみ箱 TrashBot の背後にある会社、CleanRobotics からの独占記事がありました。 同社はシリーズ A で 450 万ドルを調達し、資源のリサイクル分別を改善するように設計されたロボットをスケールアウトしました。

「リサイクルのルールは混乱を招き、消費者はしばしば混乱してリサイクルの正確性が期待できなくなり、高度に汚染されたリサイクル可能なものを誰も購入していません」と CEO の Charles Yhap は述べています。 「私たちのシステムは、埋立地からの材料転用を改善し、その結果、リサイクル可能なものが増え、廃棄物が減ります。」

ある人のアクチュエーターは、ある人の宝物です。