Gather AI привлекает 40 миллионов долларов, чтобы сократить «разрыв реальности» в цепочке поставок

Gather AI, пионер в области компьютерного зрения и автономной робототехники для логистики, завершила раунд финансирования серии B на сумму 40 миллионов долларов под руководством Smith Point Capital. Это последнее вливание капитала доводит общее финансирование компании до 74 миллионов долларов, что свидетельствует о высоком уровне доверия к Физическому ИИ (Physical AI) как к следующему рубежу эффективности цепочки поставок.

Раунд возглавила компания Smith Point Capital, основанная бывшим со-генеральным директором Salesforce Кейтом Блоком. В раунде также приняли участие существующие инвесторы Bain Capital Ventures, Tribeca Venture Partners, Bling Capital, Dundee Venture Capital и XRC Ventures, а также новый инвестор The Hillman Company. Финансирование будет использовано для масштабирования операций по всему миру и дальнейшей разработки собственной технологии «любопытных» дронов Gather AI, которые активно ищут ошибки в инвентаризации, а не пассивно сканируют полки.

По мере усложнения логистических сетей несоответствие между цифровыми записями и физической реальностью — часто называемое «разрывом реальности» — стало проблемой на миллиард долларов. Платформа Gather AI решает эту задачу, развертывая автономные дроны, которые оцифровывают складские запасы в режиме реального времени, обеспечивая единый источник истины, который интегрируется напрямую с системами управления складом (WMS).

«Любопытный» робот: байесовский подход к автоматизации

В основе успеха Gather AI лежит фундаментальный сдвиг в том, как автономные системы воспринимают окружающую среду. В отличие от стандартных решений для сканирования, следующих по жестким маршрутам, дроны Gather AI используют методы байесовского любопытства (Bayesian curiosity) в сочетании с нейронными сетями. Это позволяет дронам действовать с определенной долей инициативы, активно разыскивая конкретные точки данных, такие как штрих-коды, коды партий, текст и даты истечения срока годности.

Это «любопытство» позволяет системе принимать интеллектуальные решения на лету. Если этикетка частично закрыта или паллета выглядит неуместно, дрон может скорректировать свое поведение, чтобы поймать лучший ракурс или провести дальнейшее расследование, подобно тому, как это сделал бы аудитор-человек. Однако, в отличие от живых работников, которые могут проводить сканирование лишь в течение ограниченного времени, эти дроны работают непрерывно с почти идеальной стабильностью.

Важно отметить, что Gather AI дистанцировалась от текущего хайпа вокруг Генеративного ИИ (Generative AI), отказавшись от использования сквозных больших языковых моделей (LLM) для основных задач навигации и идентификации. Полагаясь на вероятностные байесовские методы, система избегает проблем с «галлюцинациями», которыми страдают LLM, гарантируя точность и надежность данных, поступающих в системы цепочки поставок.

Технические преимущества байесовского любопытства

• Активное исследование: Дроны не просто пролетают мимо; они «охотятся» за недостающими или аномальными данными.
• Отсутствие галлюцинаций: Использование детерминированных вероятностных моделей вместо генеративного прогнозирования для считывания данных.
• Независимость от инфраструктуры: Не требуется переоборудование складов (никаких отражателей, маяков или специального освещения).
• Возможность работы в холодильных камерах: Эффективно функционирует в условиях отрицательных температур, где человеческий труд затруднен и опасен.

Стратегическая поддержка от ветеранов корпоративного ПО

Участие компании Smith Point Capital, и в частности Кейта Блока, подчеркивает потенциал Gather AI стать стандартной «системой учета» для физического мира. Блок, который помог масштабировать Salesforce до уровня глобального корпоративного гиганта, рассматривает Gather AI не просто как компанию в сфере робототехники (robotics), а как критически важный интеллектуальный уровень для современной торговли.

«Gather AI переопределяет то, как физический мир измеряется, понимается и управляется», — заявил Кейт Блок в заявлении по поводу инвестиций. «То, что создала команда, — это не просто лучший способ подсчета запасов; это фундаментальный интеллектуальный уровень для современной цепочки поставок. Мы верим, что Gather AI станет системой учета для каждого склада, завода и площадки».

Стартап уже продемонстрировал значительную динамику. За прошлый год Gather AI увеличила объем заказов на 250% и удвоила свое операционное присутствие. В список ее клиентов входят такие гиганты логистики и розничной торговли, как GEODIS, NFI Industries, Kwik Trip, Axon, dnata, Barrett Distribution и Langham Logistics.

Сравнение операций: Вручную против Gather AI

Принятие Gather AI представляет собой смену парадигмы в традиционном управлении запасами (inventory management). Следующее сравнение подчеркивает операционные различия между устаревшими методами и автономным подходом Gather AI.

Таблица 1: Операционное сравнение методов управления запасами

Расширение присутствия воплощенного ИИ

Новые 40 миллионов долларов капитала будут направлены на расширение Gather AI на сотни дополнительных объектов в Северной Америке, Европе и Азии. Помимо географического роста, компания вкладывает значительные средства в исследования и разработки (R&D) для расширения прогностических возможностей своей платформы. Цель состоит в том, чтобы перейти от простой отчетности о состоянии запасов к прогнозированию потенциальных узких мест, дефицита товаров и угроз безопасности до того, как они повлияют на чистую прибыль.

Основатели Gather AI — Санкалп Арора, Даниэль Матурана и Гитеш Дубей — познакомились во время обучения в аспирантуре Университета Карнеги-Меллона. Их глубокие академические корни в робототехнике воплотились в прагматичное решение, не зависящее от оборудования (hardware-agnostic), в котором используются коммерчески доступные дроны, а не дорогостоящее специализированное оборудование. Этот подход, ориентированный на программное обеспечение, обеспечивает быстрое развертывание и более простое масштабирование, что стало ключевым фактором в быстром завоевании доли рынка.

«Глобальные логистические компании ежегодно теряют миллиарды из-за того, что складская активность редко совпадает с данными цифровых систем», — отметил Санкалп Арора, соучредитель и генеральный директор Gather AI. «Этот "физико-цифровой разрыв" создает операционные слепые зоны. Мы предоставляем непрерывный физический интеллект, который устраняет эти слепые пятна».

Перспектива Creati.ai: рост надежного воплощенного ИИ

С точки зрения индустрии ИИ в целом, успех раунда серии B компании Gather AI подчеркивает созревание рынка воплощенного ИИ (Embodied AI) — искусственного интеллекта, который взаимодействует с физическим миром. В то время как 2024 и 2025 годы прошли под знаком взрывного роста генеративных текстовых и графических моделей, 2026 год обещает стать годом, когда ИИ докажет свою ценность в промышленных приложениях.

Инвесторы все чаще проводят различие между «креативным» ИИ, который создает новый контент, и «аналитическим» или «физическим» ИИ, который измеряет и оптимизирует реальность. Успех Gather AI свидетельствует о том, что в критически важных отраслях, таких как цепочки поставок, рынок отдает предпочтение решениям, которые ставят во главу угла точность и фактическую достоверность, а не генеративные возможности.

Использование байесовских методов выступает в качестве важнейшего защитного механизма. На складе, где хранятся запасы на миллионы долларов, точности 99% часто бывает недостаточно; система должна знать, чего она не знает. Дроны Gather AI запрограммированы на распознавание неопределенности — черта, которая делает их более безопасными и надежными, чем системы, которые могут «угадывать» размытый штрих-код. Поскольку автоматизация продолжает проникать в физическую рабочую силу, эта «любопытная, но осторожная» архитектура может стать стандартом для промышленной робототехники.