Рынок человекоподобных роботов привлекает крупные инвестиции. По данным TechCrunch, за последнее время AI2 Robotics из Шэньчжэня привлекла около $735 млн при оценке почти $3 млрд, Apptronik из Остина закрыла раунд на $935 млн при оценке выше $5,5 млрд, а Figure AI ранее сообщала о привлечении $1 млрд в рамках серии C при оценке $39 млрд.
На этом фоне Agility Robotics объявила о планах выйти на биржу через слияние со SPAC-компанией Churchill Capital Corp XI Майкла Кляйна. Сделка оценивает Agility примерно в $2,5 млрд и, как ожидается, принесёт более $620 млн валовой выручки от размещения.
Сделка пока не закрыта. Ей ещё нужны одобрение акционеров и проверка SEC, а завершение ожидается позже в этом году.
Agility Robotics основана в 2015 году как проект, выделившийся из Oregon State University. Компания из Сейлема, штат Орегон, выпускает двуногих человекоподобных роботов для складов и заводов.
Если сделка состоится, Agility станет первой публичной компанией, которая специализируется именно на человекоподобной робототехнике. Это также даст редкую возможность увидеть финансовые показатели бизнеса в сегменте, где конкуренты обычно не раскрывают такие данные.
Глава Agility Пегги Джонсон в разговоре с TechCrunch избегала прогнозов по финансам и не раскрыла структуру себестоимости флагманского робота Digit. Ранее она работала исполнительным вице-президентом по развитию бизнеса в Microsoft, где участвовала в покупке LinkedIn за $26 млрд, а затем возглавляла Magic Leap.
Объясняя выбор SPAC вместо нового частного раунда, Джонсон сослалась на преимущество раннего выхода на биржу. По её словам, «это история ускорения и история тайминга».
Привлечённые средства Agility планирует направить на расширение выпуска на производственной площадке в Сейлеме площадью 70 тыс. квадратных футов, а также на выполнение уже существующего портфеля заказов.
На вопрос о плохой репутации SPAC после волны размещений 2021 года Джонсон ответила спокойно. «Если мы просто продолжим делать свою работу, выполнять поставки клиент за клиентом, робот за роботом, то, надеюсь, не столкнёмся с такой же волатильностью», — сказала она.
По словам Джонсон, главным ограничением для Agility сейчас остаётся собственная скорость исполнения. «Наш крупнейший конкурент сейчас — мы сами. Насколько быстро мы можем работать и насколько быстро можем добавлять новые навыки».
Компания заявляет, что её заказы уже вышли за рамки пилотных проектов. По словам Джонсон, Agility имеет более $300 млн подтверждённой многолетней выручки, что соответствует примерно 1 тыс. роботов в модели robots-as-a-service, где клиенты платят ежемесячно, а не покупают машины сразу.
«Все в нашем списке уже прошли проверку, и у них есть планы внедрения после proof of concept», — сказала Джонсон. В числе клиентов она назвала GXO Logistics, Amazon, Toyota Motor Manufacturing Canada, Schaeffler и Mercado Libre.
Робот Digit сделан под конкретные задачи на складе. Его рост составляет около 175 см, вес — примерно 73 кг. Основная задача робота — перемещать тяжёлые предметы в пространствах, которые изначально созданы для людей.
Одна из самых заметных особенностей Digit — колени с обратным изгибом, из-за которых их иногда называют «птичьими ногами». Такая конструкция помогает роботу доставать предметы с пола и с верхних полок, не задевая стеллажи.
Кисти робота тоже сделаны под конкретный сценарий. У Digit по два больших пальца и по два пальца на каждой руке, и этот захват оптимизирован для тяжёлых пластиковых контейнеров, даже если груз внутри смещается при переноске.
Джонсон заявила, что Agility не привязана к одной языковой модели и использует, в частности, Claude и Gemini для семантического слоя — перевода общих инструкций в действия робота. Она привела пример теста, в котором инженеры разбросали на полу мусор и дали Digit команду: «Убери этот беспорядок».
По её словам, робот правильно оценил объекты, отсортировал их и разложил по контейнерам, в том числе верно определил пузырчатую плёнку как неперерабатываемый материал.
При этом главным преимуществом Agility в компании считают физический уровень системы: баланс, ходьбу и манипуляции объектами. Джонсон сказала: «У LLM был весь интернет для обучения. А если говорить о физическом ИИ для гуманоидов, то его в таком виде пока нет».
Она также заявила, что Agility может располагать одним из крупнейших массивов реальных данных о работе роботов в рабочих условиях. Компания накапливала их более десяти лет.
Отдельно Джонсон выделила вопрос безопасности. По её словам, разница между Agility и многими конкурентами особенно заметна именно здесь, поскольку компании пришлось проходить реальные промышленные сертификации для работы на объектах клиентов.
«Нельзя сначала построить робота, а потом сделать его безопасным. Это уже переделка. Нужно, чтобы были сертифицированы электрическая система, все компоненты и программное обеспечение, которое всё это поддерживает», — сказала Пегги Джонсон.
TechCrunch напоминает, что в ноябре бывший руководитель по безопасности продуктов Figure AI подал в суд на компанию. Он утверждал, что его уволили после предупреждений о том, что роботы компании достаточно сильны, чтобы проломить человеку череп. Figure эти обвинения оспорила.
Говоря о домашних роботах, Джонсон считает, что такой рынок со временем появится, но ждать его быстро не стоит. По её оценке, до этого ещё 10 лет или больше.
Она пояснила, что склады и заводы при всей их нагрузке всё же устроены предсказуемее, чем дома: там есть фиксированные проходы, понятное оборудование и повторяемые процессы, тогда как в жилом пространстве роботу мешают дети, животные, гости и случайно оставленные вещи.
«На дорогах хотя бы есть какая-то дисциплина», — сказала Джонсон, сравнивая эту задачу с беспилотным транспортом. «В большинстве мест, где будут работать гуманоиды, этого нет».
Agility не исключает выход на домашний рынок, но сейчас сосредоточена на складах. По словам Джонсон, это связано с ростом числа уходящих на пенсию работников и нехваткой молодых сотрудников, готовых выполнять физически тяжёлую работу.
«Сегодня в США в этих сегментах не закрыто что-то вроде более 1 млн вакансий. На них очень трудно нанимать людей», — сказала она.
Источник: TechCrunch.
