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8月2日のニュースによると、ブルームバーグは、身体化された知能トラックに焦点を当てているアメリカのAIソフトウェア会社であるコバリアントが最近アマゾンから買収の意向を受け取ったと報じた。現時点では、Amazon も Covariant もこのニュースに反応していません。

コバリアントは2023年4月に7,500万米ドルのシリーズC資金調達を完了し、このラウンドの完了後の資金調達総額は2億2,200万米ドルとなり、コバリアントの評価額は6億2,500万米ドルに達しました。 Covariantには、Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Li Feifei、Jeff Dean、Bill Gatesなどの有名人や、Index Ventures、Radical Venturesなどの投資機関を含む豪華な投資チームもいます。

Covariant の中核事業は、「Covariant Brain」ソフトウェア システムとその AI ロボット ソリューションに重点を置いています。倉庫シーンは、実装することを選択した最初のシーンです。今年3月、コバリアントは初の商用ロボット基盤モデルRFM-1（Robot Foundation Model-1）も発売した。このモデルは、倉庫ロボットがビデオ、画像、テキストなどの自然言語入力を通じて関連タスクをより迅速に理解し、実行できるようにすることができます。

現段階では、欧州最大の電子商取引グループであるオットー・グループ、物流会社ラジアル、医薬品販売会社マッケソン・コーポレーションもコバリアントの主要顧客となっている。

実際、この買収のニュースは驚くべきものではなかった。 Amazon は、2012 年に Kiva Systems を買収して以来、倉庫自動化のリーダーであり続けています。アマゾンは近年、クロスターマンズやキャンバス・テクノロジーなど倉庫ロボット関連企業を相次いで買収している。

「Amazon では、すべての自動化機器を 1 つのプラットフォームで管理できます。」物流業界のコンサルタントで元Amazon幹部のブリテン・ラッド氏は、CovariantがAmazonにとって魅力的な買収対象であることを明らかにした。そのソフトウェアプラットフォームはさまざまなロボットハードウェアを制御でき、これはマルチハードウェアの「万能頭脳」を構築するのに等しいからだ。

しかし、投資家の中には、Covariant が Amazon に買収されれば、Silicon Rabbit Jun に語ったところ、これは、肉体化された知能追跡にとっては良い兆候ではないかもしれません。なぜなら、もし Covariant が独自開発と上場または買収の間で Amazon による買収を選択した場合、それは Covariant が商品化に自信を持っていないことを意味する可能性があり、また、身体化されたインテリジェンスの開発の見通しが困難であることを意味するからです。「全体的に見て、Covariant は Amazon の買収提案を受け入れる可能性が高いと思われます。高すぎない。”

OpenAI の元従業員 3 名がチームを組んでビジネスを立ち上げる

倉庫ロボットの方向性を目指す

Covariant が投資家の間で非常に人気がある重要な理由の 1 つは次のとおりです。創設チーム。

まず、ン・エンダの始祖弟子、ピーター・アビール彼は、元 Baidu の主任科学者であり AI の第一人者である Andrew Ng の最初の博士課程の学生であり、主にロボットやロボット学習などの研究の方向性に焦点を当てています。

彼はまた、バークレー ロボット学習研究所を設立し、現在はバークレー大学の終身教授を務めています。現在、Pieter Abbeel は Covariant の主任科学者および共同創設者を務めています。

ピーター・アビール

2番目は1990年代生まれの中国人です。ピーター・チェンは現在、Covariant 内で CEO の地位を務めています。彼はピーター・アッビールの学生の一人で、バークレーで学士号、修士号、博士号を取得し、メタ社でもインターンをしました。

関連メディアの報道によると、Index Ventureの投資家らはかつてチェン・シー氏について次のようにコメントした、「チェン・シー氏はスマートなAIテクノロジーの専門家であるだけでなく、優れたビジネスマンでもある。（彼は）市場戦略、文化構築、人材採用、ビジネスについて幅広い知識を持っている」交渉などあらゆる面で強力なコントロールを持っています。」

Covariant の創設者とチームの集合写真

CovariantのCTOとして、ロッキー・ドゥアン) 学部時代にオークション ウェブサイト Sellegit の CTO を務めただけでなく、バ​​ークレー大学で 2 年間で博士課程を修了し、博士課程在学中に Covariant を共同設立しました。

上記の 3 人は全員、スター AI 企業で働いています。オープンAI一定期間勤務した後、2017年頃にOpenAIを退職した。そんな時、たまたまOpenAIのロボットチームが解散したというニュースがメディアで流れました。そのため、多くの人が冗談めかして Covariant を OpenAI のロボットの夢の続きだと呼んでいます。

そして最後の共同創設者は、張天豪私はかつてマイクロソフトでインターンをし、2016 年にバークレーで博士号取得の勉強を始めました。

報道によると、コバリアントの起業家精神は、Chen Xi 氏と Duan Yan 氏の集まりから生まれました。

当時、彼らのチームは強化学習の分野で論文を発表したばかりで、強化学習によって AI ロボットと人間の間のギャップが縮まると信じていましたが、実装の方向性がいくつか欠けていました。たとえば、ロボットが操作する必要があるオブジェクトは何か、どの程度の精度で操作する必要があるかなどです。

Chen Xi は、学術研究と産業応用との間にギャップがあることを認識しており、それが Covariant を設立した理由の 1 つでした。 Covariant は、実際的な問題を解決するために最高の AI 科学者を活用したいと考えています。市場の需要に基づいて、彼らは最終的に倉庫保管と物流を目指しました。

ロボットの「頭脳」を構築するには

Covariant Brain の正確なキャプチャ率は最大 99% です

「私たちはAIソフトウェアのみを販売しています。」Chen Xi 氏は最初から Covariant に対する明確なポジショニングを持っていました。

現在、Covariant の収益化方法は主に販売によるものです。共変脳 AI ソリューションをサポートします。今年 3 月に、Covariant は最初の商用ロボットの基本モデルを発売しました。RFM-1, しかし、RFM-1が商品化されているかどうかは不明です。

「ディープラーニングの父」ジェフリー・ヒントンを肯定させ、十分な投資をしなかったことを後悔しているとツイートまでしたソフトウェアとは何だろうか？

Covariant Brain は、主に 2 つの点で優れています。高品質のトレーニング データと汎化機能 。これが意味するのは、ロボットが新しいタスクや新しいアイテムに直面したとき、新しいスキルを習得するには少しの時間または数回の学習だけで済むということです。現在のロボット ソリューションのほとんどでは、ロボットを再プログラムする必要があるか、新しいスキルを習得するのに長い時間がかかります。

作業シナリオにおいて倉庫ロボットが直面する最大の問題の 1 つは、ロボットが複雑な作業シナリオにどのように適応し、何千もの製品カテゴリを正確に識別して正確に把握できるかということです。

Covariantは2020年、同社のCovariant Brainシステムは約1万個の品目を99％の精度でピッキングして梱包できると発表した。その成功の秘密の 1 つは、そのトレーニング Covariant Brain データがロボットと現実世界の間のリアルタイム インタラクションによって生成され、そのデータ値がより高く、より正確であり、トレーニング効果がより優れていることです。

「ロボットが非常に自律的にタスクを実行できるようにするには、高品質のデータが必要です。そして、高品質のデータが必要な場合は、それを意図的に収集する必要があります。」とChen Xi氏はメディアのインタビューで述べた。 Covariant は常に、実験室環境では確認するのが難しいものの、現実世界には大量に存在するため、データの取得がさらに難しい「特別なシナリオ」に焦点を当ててきました。

注: 倉庫ロボットは、さまざまな複雑なオブジェクトや特別なイベントに直面します。

現在、ロボットが絶え間なく変化する商品や作業に直面している場合、Covariant Brain はロボットが自律的に動作を識別して調整し、掴み作業を完了できるように支援します。これは、物流システムにおける物流効率を向上させる鍵でもあります。

同様に、Chen Xi 氏は、AI ロボットには汎用化機能が必要であると考えています。 「AIロボットが商品を選択し、複数の人間の介入が必要な場合、AIロボットには何の価値もありません」と彼は言いました。

一般化を達成するために、Covariant は、十分な実際のロボット インタラクション データをモデルのトレーニングに使用する限り、物理世界の変化を正確にシミュレートするモデルが出現すると考えています。 Covariant は、スケーリング則がロボット学習の分野に適用できることをデータを使用して検証しました。トレーニング データが増えれば増えるほど、掴みに失敗するまでに必要な繰り返し回数は 43% 削減され、ロボットの掴み速度はますます速くなります。

出典: 共変ブログ

ただし、Covariant Brain は顧客にとって安価ではありません。 Covariant の顧客はかつてこう明かしました。「仕分け作業員の雇用料が 40,000 米ドルだとすると、Covariant Brain の価格は約 30,000 米ドルです。」

ロボット工学の世界で GPT になりたい

Covariant が RFM-1 を発売

今年3月11日、コバリアントは同社初のロボット基盤モデルRFM-1（Robot Foundation Model-1）を発売した。このモデルは、パラメーター サイズが 80 億の Transformer アーキテクチャに基づいており、インターネット データ + 実際のロボット操作データを使用して学習されます。

RFM-1は、テキスト、ロボットの動作、センサーデータ、写真、ビデオなどのマルチモーダルデータの入力をサポートし、自然言語によるロボットの動作指示を入力できます。

RFM-1 のもう 1 つの注目すべき機能は、顧客がプログラミングの知識を必要とせず、人間と機械のコラボレーションに自然言語を使用できることです。これにより、顧客は簡潔なテキスト言語を使用してロボットがタスクを実行できるようになり、各顧客の変化するビジネス ニーズに対応し、一部の特殊なシナリオに適応できます。

RFM-1 は人間に積極的に助けを求めることもできます。たとえば、特定のアイテムの仕分けに困難がある場合、ロボットはオペレーターにその困難さを伝え、説明することができます。その後、オペレーターはロボットに新しい仕分け戦略を教えることができ、何度も繰り返した後、ロボットは新しい戦略を学習して今後の作業に適用できるようになります。

これらの機能は、RFM-1 用に構築された巨大なワールド モデル Covariant から切り離すことができません。

豪華投資チーム

産学研究からも注目を集める

現在、Covariant の投資ラインナップに匹敵する具体化されたインテリジェンスのスタートアップは多くありません。AI 分野の学術リーダーのほぼ全員、有名な投資機関、大手インターネット企業が Covariant の投資家に名を連ねています。

データソース: Crunchbase

チューリング賞受賞者で深層学習の 3 人の巨人の 1 人であるジェフリー・ヒントンは、かつて特別な投稿をして、Covariant に十分な投資をしなかったことを後悔していると訴えました。もしもう一度チャンスが与えられたら、以前の資金の 100 倍を再投資するつもりです。 。

ジェフリー・ヒントン氏に加えて、他の AI 学術界の大物ジェフ・ディーン氏、リー・フェイフェイ氏、ヤン・ルクン氏もコバリアントの投資に参加している。

ヒントンに応えてチェン・シー氏は、「ヒントンが私たちに楽観的で投資してくれている理由は、一方では彼が私たちのチームの多くの人々を知っており、私たちの強さを認識しているからであり、他方では彼はすでに見てきており、 Covariant のテクノロジーの成果を認めました。」

さらに、多くの著名な投資機関もコバリアントに対して楽観的な姿勢を表明しています。 Index Ventures と Radical Ventures は、Covariant のシリーズ C 資金調達リードに参加しました。バイドゥ・ベンチャー・キャピタルやサムスンネクストなど、一部の投資機関の陰に隠れているハイテク大手もいる。

今年、北米の体現型インテリジェンストラックに多額の資本と優れた起業家が参入し、CMU 教授 2 人が設立した Skiled AI の評価額は 15 億米ドルに達しました。スタンフォード大学の教授チーム The Physical Intelligence の設立価値は 4 億米ドルに達し、彼らはロボットの GPT モデルを目指してロボット工学の分野で OpenAI になることを目指しています。

しかし、同社の現在の資金集め能力とその評価額から判断すると、身体化された知能の初期開発は、多額の財政的支援と切り離すことはできません、ハードウェアコストの関係で、大型モデルに比べて商品化が難しい可能性があります。

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買収されるのか、それとも独立して開発されるのか?

Covariantの選択は楽しみに値する

2012 年、Amazon が Kiva 倉庫保管ロボットを 7 億 7,500 万米ドルで買収し、業界にセンセーションを巻き起こし、物流と倉庫の自動化が隆盛を極め始めました。 12 年が経過しましたが、80% 以上の倉庫はまだ自動化ソリューションを導入していません。電子商取引が高度に発達している今日でも、物流と倉庫の自動化は新興企業にとって重要な画期的な方向性の 1 つです。

設立チームの構成、投資機関のラインナップ、事業の進捗状況から見て、Covariant は身体化インテリジェンスの分野におけるリーディングカンパニーであると言えます。

Amazon への参加を選択したことで、Covariant は自然に大きな木に依存して日陰を楽しむことができ、資本の問題を心配する必要がなく、商用アプリケーションのシナリオもすぐに利用できます。当然のことながら、Amazon による Covariant の買収には別の話があり、株価の上昇分は支払った価格を簡単に超える可能性があります。

しかし、Covariant はこれを行うつもりでしょうか?

PitchBook のデータによると、Covariant は 2023 年 4 月の資金調達ラウンドで 6 億 2,500 万米ドルと評価されました。Covariant の公開事業進捗情報が Skiled AI よりも先を行っていること、および AI+ ロボットに対する現在の市場の熱意を考慮すると、Amazon はさらに多くの事業を開始できるのではないかと思います。買収額は15億ドル。

しかし、それでも、OpenAI と Anthropic の評価額を参照すると、もし独立開発を主張するのであれば、Covariant も最初の 2 つと同様に数百億ドル、さらには数千億ドルと評価される可能性があるでしょうか?

記事の最後にあるインタラクション:

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