Producenci robotów polują na dane z fabryk. Innodata otwiera laboratorium ruchu, a spór wokół Tesli się rozszerza

Innodata poinformowała 30 września, że otworzyła laboratorium, w którym przechwytuje trójwymiarowe dane ruchu do trenowania humanoidów, robotów przemysłowych i innych systemów fizycznej AI. Firma zajmująca się inżynierią danych z Ridgefield Park w New Jersey podała, że placówka będzie też weryfikować dane o osiągach, które roboty generują wewnętrznie. Napisał o tym The Robot Report.

To najnowszy epizod tygodnia, w którym wymieszały się infrastruktura danych, spory w łańcuchu dostaw i rosnąca sterta małych rund finansowania w robotyce.

Logika jest prosta. Duże modele językowe mogły zbierać dane z internetu, roboty nie mogą. Franklin Tanner, wiceprezes Innodaty ds. robotyki i fizycznej AI, powiedział The Robot Report, że "fizyczna AI musi zapracować na swoje tokeny jedno działanie po drugim i muszą to być działania celowe". Innodata twierdzi, że przechwytuje dane 3D bezpośrednio z ludzkich albo mechanicznych ciał, zamiast wnioskować o ruchu z dwuwymiarowego wideo, a jej czujniki rejestrują ruch każdego stawu. Tanner zaznaczył, że wytrenowanie humanoida ważącego prawie 200 funtów (90,7 kg) wymaga odczytów dokładnych, a nie przybliżonych. Firma podaje, że jej dane zasilają cyfrowe bliźniaki dla przypadków brzegowych i obejmują sprzęt sterowany zdalnie, systemy noszone, zestawy czujników oraz chwytaki Universal Manipulator Interface.

Ruch Innodaty zbiega się z budową fabryk humanoidów w Chinach i Japonii, choć większość wdrożonych robotów przemysłowych to nadal maszyny niehumanoidalne. Firma nie jest jedynym sprzedawcą danych treningowych czy oceny modeli. Próbuje przejąć warstwę między ciałem robota a jego modelem i każe sobie płacić za to, co najtrudniej zebrać.

Fabryka paneli Tesli wciągnięta w spór patentowy

Także 30 września Electrek poinformował, że planowana fabryka paneli słonecznych Tesli w Teksasie trafiła w ogień amerykańskiego sporu patentowego między dwoma chińskimi producentami sprzętu fotowoltaicznego. Linton Crystal Technologies, spółka z Rochester w Nowym Jorku w całości należąca do chińskiego Dalian Linton, pozwała Zhejiang Jingsheng w Sądzie Rejonowym Stanów Zjednoczonych dla Wschodniego Dystryktu Teksasu, wydział w Marshall, 22 września. Pozew powołuje dwa amerykańskie patenty, nr 11 255 024 i nr 11 814 746, oba zatytułowane "Seed Lifting and Rotating System for Use in Crystal Growth".

Patenty obejmują część wyciągarki Czochralskiego, pieca, który wyciąga monokrystaliczny krzem z roztopionego krzemu. Linton domaga się odszkodowania, potrójnego odszkodowania za umyślne naruszenie i stałego zakazu. Jingsheng ujawnił pozew inwestorom 24 września. Twierdzi, że jego produkty opierają się na "rozwiązaniach technicznych całkowicie odmiennych" od opatentowanych, że nie doręczono mu jeszcze formalnie dokumentów i że nie spodziewa się istotnych skutków. Pierwszy patent przyznano w lutym 2022 roku i obowiązuje do 2040 roku.

Tesla nie jest stroną w tej sprawie i ani Tesla, ani Jingsheng nie potwierdziły zamówienia, które za nią stoi. Chińska prasa branżowa, streszczona przez Electreka, opisuje przetarg Tesli na wyciągarki monokrystaliczne 210 mm, sprzęt do cięcia wafli i tygle kwarcowe. Przetarg zamknięto w lutym, kontrakty podpisano w marcu, wysyłki ruszyły w kwietniu, a pełną dostawę zaplanowano na trzeci kwartał. Część dotyczącą wyciągarek miał przejąć Jingsheng. W sierpniu Tesla złożyła wniosek o fabrykę "Project Crystal Sun" za 10 100 000 000 dolarów w hrabstwie Fort Bend, obejmującą cały proces od wzrostu kryształu po gotowe moduły, z produkcją planowaną na początek 2029 roku. Wyciąganie kryształu to pierwszy krok tego łańcucha: nie ma wyciągarek, nie ma wafli, nie ma ogniw. Obaj dostawcy są pod presją. Przychody Jingshenga spadły o około 40% rok do roku w pierwszej połowie 2026 roku, a Dalian Linton odnotował w tym samym okresie niewielką stratę.

Członek zarządu Lintona Todd Barnum przedstawił sprawę jako obronę amerykańskiej innowacyjności. Powiedział, że inżynierowie firmy "zainwestowali dekady pracy, żeby rozwinąć wiodącą w branży technologię wzrostu kryształu właśnie tutaj, w Rochester w Nowym Jorku". Linton wywodzi swoje korzenie w Rochester z 1952 roku, ale jej spółka matka jest notowana na giełdzie w Pekinie. To spór dwóch chińskich firm, rozgrywany w teksańskiej sali sądowej przez amerykańskie spółki zależne.

Roboty, które już pracują, i te, które się sprzedaje

Destro, startup, który wyszedł z ukrycia 30 września z rundą zalążkową na 8 000 000 dolarów, sprzedaje coś przeciwnego niż humanoid. Według TechCrunch Destro zbudowało warstwę inteligencji AI, która koordynuje pracę robotów i ludzi w logistyce. Zaczyna od pilotażu w jednym z obiektów Yusen Logistics na północno-zachodnim wybrzeżu Pacyfiku. Trzy roboty do przewożenia wózków, zbudowane przez Miva Robotics, działają na systemie operacyjnym Vision od Destro, opartym na otwartych modelach widzenia, języka i działania.

Richard Brunelle, dyrektor ds. automatyzacji w grupie logistycznej Yusen Logistics obsługującej rynek amerykański, powiedział TechCrunch, że poprosił Destro o dostosowanie narzędzia do kompletacji i pakowania do przeładunku krzyżowego. Przy takim przeładunku towar zdejmuje się z jednej ciężarówki i sortuje do mieszanych ładunków dla innych. "Nie sądzę, żeby ktokolwiek to robił" powiedział. Założyciel Destro Manthan Pawar powiedział TechCrunch, że firma "nie jest firmą robotyczną", a pod koniec tego roku chce wyjść na dodatnie przepływy pieniężne. To deklaracja założyciela, nie zbadana liczba.

W Europie paryskie Inbolt pozyskało 11 000 000 euro na wprowadzenie widzenia i sterowania w czasie rzeczywistym do robotów przemysłowych, podał Tech.eu 30 września. Rundę poprowadził Shift4Good, a udział wzięli Bridges Climate Transition Partners oraz dotychczasowi inwestorzy BNP Paribas Développement i Ora Global. Łączne finansowanie firmy sięgnęło 30 000 000 euro. Inbolt podaje, że jego niezależna od sprzętu warstwa oprogramowania działa na ponad 200 robotach w przeszło 100 fabrykach na trzech kontynentach, a wśród klientów są Bosch, Beko, Flex, Ford, Stellantis i Toyota. Firma celuje teraz w centra danych i produkcję elektroniki.

To niewielkie pieniądze wobec obietnic składanych przy humanoidach, ale pokazują, gdzie naprawdę idą budżety na automatyzację: na modernizację już zainstalowanych maszyn, nie na ich wymianę.

Tempo, benchmarki i przepaść między pokazami a zmianami

MindOn wykorzystała 30 września do zaprezentowania Mind-1, modelu fizycznej AI, który według firmy skraca opóźnienie wnioskowania robota z 82 ms do 32 ms i sprowadza czas wykonania zadania do ludzkiego cyklu, a w niektórych zadaniach poniżej. W poście na firmowym blogu autorzy przekonują, że wiele systemów ucieleśnionych potrafi wykonać złożone zadania, ale tylko w ułamku ludzkiego tempa, a wolne dane ze zdalnego sterowania uczą modele powolnego ruchu. Zwracają też uwagę, że przy prędkości efektora 3 m/s opóźnienie 10 ms odpowiada mniej więcej 3 cm ruchu. To liczby samej firmy, opublikowane na jej własnym blogu i niezweryfikowane niezależnie.

Osobny raport techniczny Fig. Inc, opublikowany 30 września, oceniał czołowe modele, w tym Astra i Opus 5.5, w automatyzacji stron internetowych i czterech domenach fizycznych: Bench2Drive, VLABench, IndEgo i Assembly101. Autorzy nie znaleźli wyraźnego lidera. W każdej testowanej parze modeli słabszy rozwiązywał co najmniej jedno zadanie, z którym lepszy sobie nie poradził. Zauważyli też, że aktualizacja modelu potrafi zostawić średnią prawie bez zmian, podczas gdy wiele pojedynczych zadań odwraca wynik. Opublikowali zbiór danych RIDGE z wynikami na poziomie zadań. Praktyczny wniosek dla wdrożeń fabrycznych jest taki, że średnia z benchmarku ukrywa, na których zadaniach model polegnie na linii.

Na końcu skali hobbystycznej założyciel Petoi Rongzhong Li napisał 30 września na Hackster.io, że firma wysłała ponad 30 000 czworonogów od kampanii Nybble w 2018 roku, a jej trzeci produkt, Quaddle, jest na Kickstarterze od 99 dolarów. Relacja Li przypomina, że łańcuch dostaw robotów ma warstwę konsumencką starszą niż boom na humanoidy i że to wysłane egzemplarze, a nie pokazy, generują koszty wsparcia.

KIDZ AI, dawniej internetowa szkoła programowania Classover Holdings, podała 30 września, że wysłała do Tesli zapytanie ofertowe na 500 Robotaxi i planuje "Autonomous Fleet Operations Strategy". Electrek zauważył, że w komunikacie samej spółki napisano, iż zapytanie "nie stanowi wiążącego zamówienia", a plan jest na wstępnym etapie. KIDZ AI podała 8 880 000 dolarów w gotówce i środkach ograniczonych na koniec czerwca oraz wartość rynkową około 2 400 000 dolarów. Jej akcje spadły w ciągu ostatniego roku o około 99,97%, a w czerwcu spółka przeprowadziła scalenie akcji 1 do 10, a w sierpniu 1 do 15, żeby utrzymać się na Nasdaq. Przy własnym celu Tesli "poniżej 30 000 dolarów" 500 Cybercabów kosztowałoby około 15 000 000 dolarów, mniej więcej sześć razy więcej niż wartość rynkowa spółki. Tesla nie podała ceny Cybercaba.

Co z tego tygodnia wynika

Dwie rzeczy dzieją się naraz. Ogłasza się fabryki humanoidów, a fabryki, które już mają roboty, dostają zadanie wyciśnięcia więcej z maszyn, którymi dysponują. Problem z danymi, w który celuje Innodata, jest realny: roboty nie mają internetu, z którego mogłyby się uczyć, a modele, które nimi sterują, zachowują się nierówno z zadania na zadanie, co pokazuje raport Fig. Inc.

Spór wokół planów słonecznych Tesli pokazuje drugą stronę boomu. Łańcuchy dostaw dla fizycznej AI i czystej produkcji są ze sobą splątane, a pozew patentowy złożony we wschodnim Teksasie 22 września może dosięgnąć wniosku o fabrykę za 10 100 000 000 dolarów złożonego w sierpniu. Czy zakaz, którego żąda Linton, kiedykolwiek wejdzie w życie, to pytanie do sądu, nie do komunikatu prasowego.

Na razie najświeższe datowane fakty są takie: laboratorium Innodaty otwarto 30 września, Inbolt zamknęło 11 000 000 euro tego samego dnia, Destro wyszło z ukrycia z 8 000 000 dolarów, a o łańcuchu dostaw słonecznych Tesli spierają się w Marshall w Teksasie.