Erlauben Sie mir zu leihen ein Satz aus Baseball für einen Moment. Wenn Sie den Sport verfolgen, kennen Sie wahrscheinlich das Konzept der „drei wahren Ergebnisse“. Sie sind insbesondere ein Homerun, ein Strikeout und ein Walk. Die Linie zwischen den dreien ist, dass sie in den meisten Fällen nicht von der Verteidigung bestimmt werden.
Es gibt natürlich eine Grauzone, wie es bei jedem Versuch der Definition eines Absoluten der Fall ist. Es stellt sich auch seit langem die Frage, wie wertvoll das Konzept im immerwährenden Kalten Krieg der Baseballanalyse ist. Das ist alles in Ordnung, weil ich hauptsächlich daran interessiert bin, den Ausdruck hier zu kooptieren.
Im Großen und Ganzen wären die drei wahren Ergebnisse für ein Robotik-Startup:
- Veröffentlichen
- Akquiriert werden
- Absterben
Wie in der Baseballwelt gibt es hier viele Grauzonen, in denen man sich bewegen kann. Insbesondere in der Robotik können Sie auf der Grundlage von DARPA-Zuschüssen für immer ein perfekt erfolgreiches Unternehmen aufrechterhalten. Im Gegensatz zu Baseball ist es wirklich möglich, jede Kombination der oben genannten drei zu machen.
Aber der Kern der Frage, auf die ich hier eingehen möchte, lautet: Was ist das beste Ergebnis für ein Robotik-Startup? Nummer drei will natürlich niemand. Aber wie das Streichen ist es eine sehr reale – und enttäuschende – Möglichkeit. Und wie wir gesehen haben, kann nicht einmal ein enormer Zufluss an VC-Finanzierung das Scheitern von Startups vollständig verhindern – insbesondere bei Robotern, bei denen die Eintrittsbarriere so enorm hoch ist. Und außerdem ist die Robotik angesichts der Makrotrends für eine kleine Marktkorrektur überfällig.
Börsengänge waren für Robotikunternehmen selbst in der (inzwischen vergangenen) goldenen Ära der SPACs ein äußerst seltenes Ergebnis. Angesichts der Lage des Gesamtmarktes wurden einige geplante SPACs in der Zwischenzeit auf Eis gelegt, in der Hoffnung auf günstigere Trends. Ehrlich gesagt scheint Nummer zwei für viele Unternehmen ein vollkommen vernünftiges – und oft ideales – Ergebnis zu sein. Die Robotik erfordert lange Start- und Landebahnen und viele Ressourcen, die ein großes Unternehmen bieten kann.
Wo Sie anfangen, in Schwierigkeiten zu geraten, ist jedoch fit. Ich kann mir vorstellen, dass ständig Gespräche stattfinden, bei denen der potenzielle Erwerber eine völlig andere Vorstellung hat als der Erwerber. Wir sehen diese schlechten Anfälle natürlich von Zeit zu Zeit. Vielleicht versteht das Unternehmen die Markttauglichkeit nicht oder versteht die Ressourcen nicht, die erforderlich sind, um ein Robotikunternehmen am Leben zu erhalten, oder vielleicht hatte es einfach sehr unterschiedliche Vorstellungen davon, was seine Roboter können und was nicht. Für jeden Amazon, der Kiva kauft, gibt es mehrere Googles, die Boston Dynamics kaufen.
Es gab einige Fragezeichen um Hyundais spätere Übernahme der letztgenannten Firma. Ein Autounternehmen passt nicht unbedingt zu dem, was Boston Dynamics tut, obwohl ich sagen möchte, dass die Ankündigung des Boston Dynamics AI Institute in dieser Woche eine interessante – und vielversprechende – Falte in dieser Geschichte ist. Forschung war schon immer ein wichtiger Bestandteil dessen, was das Unternehmen tut, und die neue Einrichtung bietet dem Unternehmen viel Startbahn und Ressourcen, unterstützt durch eine Investition von 400 Millionen US-Dollar. Das ist ein Vielfaches dessen, was Ford kürzlich in seine eigene U of M-Einrichtung investiert hat.
Am faszinierendsten ist, dass der Gründer und frühere CEO von BD, Marc Raibert, das Institut leiten wird. „Unsere Mission ist es, zukünftige Generationen fortschrittlicher Roboter und intelligenter Maschinen zu schaffen, die intelligenter, agiler, scharfsinniger und sicherer sind als alles, was es heute gibt“, sagte er in einer mit den Nachrichten verbundenen Pressemitteilung. „Die einzigartige Struktur des Instituts – Top-Talente, die sich auf grundlegende Lösungen mit nachhaltiger Finanzierung und exzellenter technischer Unterstützung konzentrieren – wird uns helfen, Roboter zu entwickeln, die einfacher zu bedienen, produktiver sind, eine größere Vielfalt von Aufgaben ausführen können und sicherer arbeiten mit Leuten.“
Nach Googles Pfusch bei der Übernahme (und einer Reihe anderer etwa zur gleichen Zeit unter der Leitung von Andy Rubin) lohnt es sich, einen Blick darauf zu werfen, wie die Bemühungen des Unternehmens in dieser Kategorie verlaufen. Meine Berichterstattung über den Weltraum hat sich hauptsächlich um Absolventen von Alphabet X gedreht. Am prominentesten ist (bisher) der Drohnen-Lieferservice Wing, obwohl wir allmählich interessante Arbeiten der Robotik-Softwarefirma Intrinsic sehen.
Bildnachweis: Buchstabe X
Letztes Jahr gaben wir auch Smarty Pants, einem vielversprechenden weichen Roboter-Exoskelett, das vom Labor entwickelt wird, etwas Platz in der Säule. Im März bot das Labor auch eine Vorschau auf Projekt Mineral, ein autonomer Rover zum Sammeln von Erntedaten. Insbesondere arbeitet es daran, Pflanzen zu phänotypisieren. Das Unternehmen schreibt:
Heutzutage, wenn die meisten Forscher Pflanzen phänotypisieren, gehen sie vorsichtig durch die Felder und markieren verschiedene Pflanzenmerkmale mit einem Notizbuch, einem Stift und einem Lineal. Aber stellen Sie sich vor, Sie versuchen zu sehen, wie viele Bohnen in einer Bohnenschote sind oder wie lang die Blätter sind oder wie viele Blumen geblüht haben. Stellen Sie sich nun vor, Sie würden das für Tausende von Pflanzen jede Woche von Hand in der Sommerhitze tun. Das ist der Engpass bei der Phänotypisierung.
Um bei dieser Herausforderung zu helfen, hat Mineral den Forschern der Allianz Werkzeuge an die Hand gegeben, die ihnen helfen, mehr Experimente durchzuführen und mehr Pflanzenmerkmale zu entdecken. Im letzten Jahr sind die Rover von Mineral – vom lokalen Team „Don Roverto“ genannt – sanft durch die Testfelder außerhalb von Future Seeds gerollt, haben Bilder von jeder Bohnenpflanze aufgenommen und maschinelles Lernen verwendet, um Merkmale wie Blattzahl und Blattfläche zu identifizieren , Blattfarbe, Blütenanzahl, Pflanzenanzahl und Schotenabmessungen. Der Rover tut dies kontinuierlich für jede Pflanze auf dem Feld und weiß genau, wo sich jede Pflanze befindet, sodass er eine Woche später zurückkehren und über den Zustand der Pflanze berichten kann.
Bildnachweis: Haje Kamps / Tech
Etwas neidisch, dass Haje diese Woche Googles internen Robotik-Bemühungen einen Besuch abstatten durfte. Er schrieb über die Erfahrung, bei der einige Arbeiten mit anderen X-Absolventen durchgeführt wurden. Er erklärt:
Geschwindigkeit und Präzision sind eine Sache, aber die Nuss, die Google in seinen Roboterlabors wirklich zu knacken versucht, ist die Schnittstelle zwischen menschlicher Sprache und Robotik. Es macht einige beeindruckende Sprünge in der Ebene des Roboterverständnisses natürlicher Sprache, die ein Mensch verwenden könnte. „Wenn Sie eine Minute Zeit haben, könnten Sie mir einen Drink von der Theke holen?“ ist eine ziemlich einfache Anfrage, die Sie einem Menschen stellen könnten. Für eine Maschine jedoch bündelt diese Aussage viel Wissen und Verständnis in einer scheinbar einzigen Frage. Lassen Sie es uns aufschlüsseln: „Wenn Sie eine Minute Zeit haben“ könnte überhaupt nichts bedeuten, nur als Redewendung gemeint sein, oder es könnte eine tatsächliche Aufforderung sein, die Arbeit des Roboters zu beenden. Wenn ein Roboter zu wörtlich ist, könnte die „richtige“ Antwort auf „Können Sie mir einen Drink holen“ einfach sein, dass der Roboter „Ja“ sagt. Es kann, und es bestätigt, dass es in der Lage ist, ein Getränk zu sich zu nehmen. Aber als Benutzer haben Sie den Roboter nicht explizit darum gebeten. Und wenn wir besonders pedantisch sind, Sie haben dem Roboter nicht ausdrücklich gesagt, dass er Ihnen das Getränk bringen soll.
Alles in allem denke ich, dass hier Argumente dafür sprechen, Robotik- und KI-Unternehmen intern zu entwickeln – natürlich verfügen nur sehr wenige Firmen über die Ressourcen eines Alphabets/Googles. Und selbst mit Googles Zeit, Geld und Geduld sind wir weit davon entfernt, zu sehen, wie sich solche Bemühungen tatsächlich auszahlen könnten.
Bildnachweis: Xiaomi
Unterdessen sind die Bemühungen von Xiaomi ein massives Fragezeichen. Bisher ähnelt die Robotik-Arbeit des Unternehmens eher der von Samsung. Abgesehen von einigen Erfolgen mit Roboterstaubsaugern habe ich nicht viel Grund zu der Annahme, dass seine Arbeit im Moment mehr als nur Show ist. Dazu gehören der letztjährige Spot-ähnliche CyberDog und CyberOne, ein neuer humanoider Roboter, der neben einigen Telefonen debütierte. Aus gestalterischer Sicht ist klar, warum der Roboter mit Teslas bisher ungesehenen Bemühungen verglichen wird. Es gibt auch eine realistischere Erwartung dessen, was man von einem solchen zweibeinigen Roboter erwarten kann.
Bildnachweis: Mobot
Bevor ich Sie für die Woche verlasse, hier einige Finanzierungsnachrichten von einem interessanten Startup: Das von YC unterstützte Mobot hat gerade eine Serie A in Höhe von 12,5 Millionen US-Dollar gesammelt. Das Unternehmen entwickelt Roboter, die Entwicklern helfen sollen, Apps auf Probleme zu testen.
„Es gibt Tools, die von Unternehmen wie Applitools, Test.ai und anderen entwickelt wurden, die vorhandene emulierte Testframeworks nutzen, um Tests für mobile Apps zu automatisieren. Die unglückliche Realität ist jedoch, dass viele Fehler oft durch softwarebasierte, emulierte Tests durchgehen, weil sie Tests auf echter Hardware nicht genau darstellen“, sagt Gründer Eden Full Goh gegenüber Tech. „Derzeit positioniert sich Mobot nicht als Konkurrent oder Ersatz für Emulatoren und automatisiertes Testen. Unser Ziel ist es vielmehr, die unvermeidliche manuelle Qualitätssicherung zu ersetzen, die jeder noch tun muss und zunehmend tun muss, da die Gerätefragmentierung in den nächsten fünf bis zehn Jahren zunimmt.“
Bildnachweis: Klare Robotik
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In der Zwischenzeit hatte ich ein exklusives Angebot von CleanRobotics, der in Colorado ansässigen Firma hinter dem robotergesteuerten Abfallbehälter TrashBot. Das Unternehmen sammelte 4,5 Millionen US-Dollar für die Serie A, um einen Roboter zu skalieren, der die Recyclingsortierung an der Quelle verbessern soll.
„Die Recyclingregeln sind verwirrend und die Verbraucher sind oft so verwirrt, dass ihre Recyclinggenauigkeit nicht zufällig ist, was zu stark kontaminierten Wertstoffen führt, die niemand kauft“, bemerkt CEO Charles Yhap. „Unser System verbessert die Materialumleitung von Deponien, was zu mehr Wertstoffen und weniger Abfall führt.“
Bildnachweis: Bryce Durbin/Tech
Der Auslöser einer Person ist der Schatz einer anderen Person.