Как строить робототехнические бизнесы, готовые к масштабированию

Источник: пост Bessemer в X.

Три лидера с опытом работы в Amazon, Waymo, Mind Robotics и Covariant делятся практическими уроками создания и внедрения роботов в реальном мире.

Многих инструментов, доступных сегодня основателям applied robotics-компаний, ещё год-два назад просто не существовало. Темпы прогресса поражают даже тех, кто сам строит эту область. Ury Zhilinsky почти восемь лет работал senior staff engineer в Waymo и наблюдал, как индустрия медленно и мучительно переходила от иерархических rule-based систем к end-to-end AI.

«Когда мы начинали, мы понятия не имели, что сможем построить систему, которая складывает бельё, всего за шесть месяцев», — говорит он.

Ury, сейчас Founding Technical Member в Mind Robotics, принял участие в панельной дискуссии на Robotics Day вместе с Sandy Hefftz, основательницей и CEO Bellboy Robotics, и Ted Stinson, бывшим CEO Covariant. Модератором выступила инвестор Alexandra Sukin.

На троих у них — опыт работы в одних из самых продвинутых робототехнических организаций мира, включая Amazon, Waymo и Covariant. Сейчас они внедряют роботов в отелях, складах и автомобильных заводах.

Ниже — уроки, которые, по их мнению, должен знать каждый основатель applied robotics-компании: от выбора вертикали до найма на роли, для которых пока не существует должностных инструкций.

1. Стройте там, где покупатели уже готовы принять робототехнику

Выбор вертикали в робототехнике требует тонкого баланса разных факторов. Но для Sandy Hefftz, CEO Bellboy Robotics, один сигнал важнее остальных.

«Лучшие места для старта — там, где боль достаточно сильна, чтобы роботов действительно были готовы принять», — говорит она.

Для её компании гостиничная индустрия как раз соответствует этому критерию. Кадровая боль у многих покупателей очень острая: отели часто сталкиваются с нехваткой персонала. Один из клиентов Bellboy управляет отелем на 600 номеров, которому ежедневно нужно 150 человек только для подготовки комнат. Такие постоянные проблемы делают потенциальных клиентов гораздо более готовыми рассматривать новую технологию как способ снизить нагрузку.

Отели оказались идеальной вертикалью и по нескольким другим причинам. Среда там структурирована: комнаты имеют предсказуемые планировки, освещение контролируемое, задачи повторяемые. И, что важно, сами задачи переносимы в другие индустрии. После того как роботы Bellboy научились сортировать бельё, к компании начали обращаться прачечные, желающие купить таких роботов. Теперь команда выходит в event-площадки, где роботы помогают расставлять столы для мероприятий.

Ted Stinson, бывший CEO Covariant, вспоминает, как на раннем этапе компания разговаривала с клиентами, чтобы определить лучший use case для технологии, которую они разрабатывали. Логистика выглядела привлекательной вертикалью: задачи там полуструктурированы и выполняются в большом масштабе.

«Чего мы тогда не знали, но что в итоге сделало эту вертикаль очень сильной стартовой точкой, — это степень срочности со стороны клиентов», — говорит он.

2. Full-stack даёт максимальную близость к клиенту, но партнёрства становятся всё более жизнеспособной альтернативой

В первые годы Covariant команда считала, что сможет остаться чистой model-компанией: партнёриться с традиционными поставщиками автоматизации, чтобы выходить к клиентам, и при этом фокусироваться на слое интеллекта. В теории стратегия выглядела элегантно, но на практике создала барьер.

«Скорость и клиентские инсайты были существенно ограничены, и это мешало нам строить компанию», — говорит Ted.

В итоге команда решила стать полностью интегрированной робототехнической компанией: владеть железом, внедрением и клиентскими отношениями.

Однако Ted не спешит переносить этот урок на сегодняшних основателей напрямую. Он отмечает, что экосистема теперь заметно отличается от той, что была семь лет назад.

«Я вижу всё больше примеров традиционных робототехнических и интеграционных компаний, которые потенциально могут стать отличными партнёрами», — говорит он.

Full-stack путь по-прежнему даёт самый глубокий клиентский инсайт и самый плотный feedback loop. Но при правильных условиях сильное партнёрство теперь тоже стало реальной стратегической опцией.

3. Не определяйте вертикаль или стек слишком рано

Некоторые в индустрии ожидают, что в следующем десятилетии будут доминировать вертикальные робототехнические компании. Другие считают неизбежной консолидацию: самые успешные applied robotics-бизнесы со временем сойдутся вокруг меньшего набора приложений. Но, как отмечает Ury, обе точки зрения предполагают предварительное условие, которое пока не выполнено: наличие железа, достаточно надёжного, чтобы поверх него можно было строить чистый стек.

«Пока нет явно доказанного embodiment, который делает всё правильно. Можно утверждать, что гуманоиды решат все проблемы, но на практике это сложно», — говорит Ury.

«Чтобы получить чистое разделение, где кто-то строит foundation, а кто-то другой — только “мозги”, нужно быть уверенным, что foundation действительно прочен и способен решить проблему», — говорит он.

Пока этого нет, Ury считает, что компании, владеющие большей частью стека и итеративно улучшающие всё вместе, будут двигаться быстрее тех, кто слишком рано пытается специализироваться на одном слое.

Опыт Sandy в Bellboy показывает, как это выглядит на практике. Bellboy начала с отелей, затем перешла к более широким сценариям работы с бельём, а теперь расставляет столы для event-площадок.

«Вертикаль — громкое слово», — говорит она.

Отели и прачечные объединяет не индустрия, а тип задачи и слой контекста, в котором должен работать робот.

Чем дольше робот работает в конкретной среде, тем больше контекста он накапливает, и этот контекст конкурентам сложно воспроизвести. Каждое здание, где Bellboy внедряет роботов, создаёт постоянную, специфичную для здания модель: она изучает привычки людей, работающих рядом, и знает, например, что третий лифт медленнее второго. Sandy предполагает, что такое place-specific знание может переноситься между use case’ами так, как одна только способность выполнять задачу — не может.

4. Самая сложная роль для найма в applied robotics пока не имеет должностной инструкции

В большинстве applied robotics-компаний естественный инстинкт — нанять исследователей и инженеров, а со всем остальным разобраться позже. Но при таком подходе часто упускается роль человека, который управляет разрывом между лабораторией и реальным миром. Именно в этом разрыве внедрения либо успешны, либо проваливаются.

«Одно дело — заставить систему работать в лаборатории. Другое — увидеть, как она работает в реальном мире, и столкнуться со всем, чего ты не понимал, потому что это происходит раз в час или два раза в неделю. Но это становятся существенными вещами, с которыми системе приходится взаимодействовать», — говорит Ted.

Навигация в этом разрыве требует человека, который одновременно способен принимать решения на стыке research, product и ограничений реального мира. Большинство компаний не нанимают на такую роль явно, но быстро ощущают последствия, когда её нет.

«Мы поняли необходимость этой роли тяжёлым путём. Мы бросили вызов некоторым из наших самых сильных исследователей. Им не понравилось проводить четыре недели подряд в distribution center в Луисвилле, Кентукки», — вспоминает Ted.

Этот опыт породил роль, которую Ted теперь называет field deployment engineer. Идеальный кандидат достаточно технически силён, но не обязательно является полноценным research-инженером; обладает глубокой эмпатией к клиенту и коммуникационными навыками, чтобы возвращать инсайты из реального мира обратно в инженерную организацию.

«Классического описания такой должности пока не существует», — говорит Ted.

5. Глубина домена и убеждённость критически важны для фандрайзинга

По словам Sandy, полтора года назад убеждать инвесторов, что physical AI приближается к своему «ChatGPT-моменту», было действительно трудно. Первый раунд Bellboy пришёл не от VC. Его дал инвестор, владеющий 170 отелями и ежедневно живущий с этой проблемой. Это дало компании первое внедрение и первое доказательство за пределами контролируемой среды.

«Сегодня есть рынок с реальной потребностью, и у нас есть доказательство, что мы можем внедряться, так что путь к масштабированию понятен», — говорит она.

Но более убедительный актив для фандрайзинга сегодня, по мнению Ury, — это глубина в домене в сочетании с настоящим видением.

«Всё сводится к глубокому пониманию того, что ты строишь, и способности внедрять, учиться, понимать и извлекать уроки из реальной среды», — говорит он.

Однако одних прошлых успехов внедрения и доменной глубины недостаточно.

«Сегодня уже есть достаточно доказательств, что applied robotics жизнеспособна. Теперь люди ищут того, кто не только понимает use case, но ещё и умеет мечтать», — говорит Ury.

Ted также подчёркивает важность сильного founder vision:

«Sandy рассказывала мне, что у неё было это видение десять лет, она всё время думала об этом и представляла, что потребуется для его реализации».

6. Каждая робототехническая компания платит цену за то, что строит на моделях, не созданных для робототехники

Большинство робототехнических компаний сегодня строят поверх моделей, предназначенных для языка и компьютерного зрения, а не для физического внедрения.

«Многие компании строят поверх существующих вещей, которые не обязательно создавались для робототехники. Многие говорят: “давайте добавим данные, дообучим, pre-train”. Но это всех замедляет», — говорит Ury.

В Mind Robotics ответ на это намеренный: собирать egocentric data напрямую на производственной площадке Rivian, а не полагаться на заимствованные training data.

«Вся наша стратегия основана на способности собирать данные на заводах Rivian. Построение поверх этого — foundation, главная вещь, которая может привести нас к относительно высокой производительности», — говорит Ury.

Второй bottleneck усиливает первый. Для особенно сложных задач, когда нужно выйти за пределы imitation learning и перейти к reinforcement learning, приходится с нуля строить сложную инфраструктуру, потому что устоявшегося playbook пока нет.

«Я правда ищу такой рецепт. Что-то подобное принесло бы пользу всем», — говорит Ury.

7. Робототехнические компании, которые выиграют следующее десятилетие, могут оказаться теми, кто лучше всех строит интеграции

Сегодняшние фабрики и склады были построены для людей, а роботов туда встраивают поверх существующей инфраструктуры. Ted считает, что это скоро изменится.

«То, как работают фабрики и склады, всё больше будет отражать automation-first подход», — говорит он.

Части уже складываются вместе.

«Аппаратные building blocks быстро становятся похожими на Lego, и есть потрясающие компании, строящие слои physical intelligence», — говорит Ted.

Будущее, которое он видит, он сравнивает с кантиной из Star Wars: комната, полная совершенно разных сущностей, каждая занимается своим делом, и каким-то образом все сосуществуют.

«Чего, как мне кажется, не хватает, — это способности быстро интегрировать и внедрять массово кастомизированные системы. Сегодня мы намного ближе к этой способности, чем когда-либо раньше», — говорит он.

Больше таких разговоров и investor roadmaps можно найти в библиотеке Bessemer по Robotics и Physical AI.