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De acordo com notícias de 2 de agosto, a Bloomberg informou que a Covariant, uma empresa americana de software de IA com foco na área de inteligência incorporada, recebeu recentemente uma intenção de aquisição da Amazon. No momento, nem a Amazon nem a Covariant responderam às notícias.

A Covariant concluiu um financiamento Série C de US$ 75 milhões em abril de 2023, elevando o financiamento total para US$ 222 milhões. Após a conclusão desta rodada de financiamento, a avaliação da Covariant atingiu US$ 625 milhões. A Covariant também possui uma equipe de investimentos luxuosa, incluindo grandes nomes como Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Li Feifei, Jeff Dean, Bill Gates, bem como instituições de investimento como Index Ventures e Radical Ventures.

O negócio principal da Covariant concentra-se no sistema de software “Covariant Brain” e nas suas soluções de robôs de IA, entre as quaisA cena de armazenamento é a primeira cena que ele escolhe implementar. Em março deste ano, a Covariant também lançou o primeiro modelo comercial de base de robô RFM-1 (Robot Foundation Model-1). Este modelo pode ajudar os robôs de armazém a compreender e executar tarefas relacionadas com mais rapidez por meio de entrada de linguagem natural, como vídeos, imagens e textos.

Nesta fase, o maior grupo de comércio eletrônico da Europa, Otto Group, a empresa de logística Radial e o distribuidor farmacêutico McKesson Corp também são grandes clientes da Covariant.

Na verdade, a notícia da aquisição não foi uma surpresa. A Amazon é líder em automação de armazéns desde a aquisição da Kiva Systems em 2012. Nos últimos anos, a Amazon adquiriu sucessivamente a Cloostermans, a Canvas Technology e outras empresas relacionadas com robôs de armazém.

“A Amazon pode gerenciar todos os equipamentos de automação por meio de uma plataforma.”A consultora do setor de logística e ex-executiva da Amazon, Brittain Ladd, revelou que a Covariant é um alvo de aquisição atraente para a Amazon porque sua plataforma de software pode controlar uma variedade de hardware de robô, o que equivale a construir um “cérebro universal” multi-hardware.

Mas alguns investidores disseram ao Silicon Rabbit Jun que se a Covariant for adquirida pela Amazon, Isto pode não ser um bom sinal para o caminho da inteligência incorporada. Porque se a Covariant optar por ser adquirida pela Amazon entre o desenvolvimento independente e a listagem ou aquisição, isso pode significar que a Covariant não tem confiança na comercialização e também significa que as perspectivas de desenvolvimento da inteligência incorporada são difíceis.“No geral, parece provável que a Covariant aceitará o convite de aquisição da Amazon.não muito alto。”

Três ex-funcionários da OpenAI se unem para iniciar um negócio

Visando a direção dos robôs de armazenamento

Uma das razões importantes pelas quais o Covariant é tão popular entre os investidores vemEquipe fundadora。

Em primeiro lugar, o discípulo fundador de Ng Enda,Pedro Abbeel, ele é o primeiro aluno de doutorado do ex-cientista-chefe do Baidu e guru de IA, Andrew Ng. Ele se concentra principalmente em áreas de pesquisa, como robôs e aprendizado de robôs.

Ele também fundou o Laboratório de Aprendizagem de Robôs de Berkeley e agora é professor titular na Universidade de Berkeley. Atualmente, Pieter Abbeel atua como cientista-chefe e cofundador da Covariant.

Pedro Abbeel

Em segundo lugar, os chineses nascidos na década de 1990Pedro Chen , atualmente ocupa o cargo de CEO na Covariant. Ele é um dos alunos de Pieter Abbeel. Estudou em Berkeley para bacharelado, mestrado e doutorado, e também estagiou na Meta.

De acordo com relatos relevantes da mídia, os investidores da Index Venture comentaram certa vez sobre Chen Xi: "Chen Xi não é apenas um especialista em tecnologia de IA inteligente, mas também um excelente empresário. (Ele) tem amplo conhecimento de estratégia de mercado, construção cultural, recrutamento de talentos, negócios negociações, etc." Tenha forte controle sobre todos os aspectos."

Foto de grupo dos fundadores e equipe da Covariant

Como CTO da Covariant,Rochoso Duan) não apenas atuou como CTO do site de leilões Sellegit durante seus estudos de graduação, mas também completou seus estudos de doutorado na Universidade de Berkeley em dois anos, e também foi cofundador da Covariant durante seu doutorado.

Os três acima trabalharam em empresas famosas de IAIA aberta Depois de servir por um período de tempo, ele renunciou à OpenAI por volta de 2017. Neste momento, houve notícias na mídia de que a equipe de robôs da OpenAI foi dissolvida. Portanto, muitas pessoas, brincando, chamam o Covariant de uma continuação do sonho do robô OpenAI.

E o último cofundador,Tianhao ZhangCerta vez, estagiei na Microsoft e comecei a estudar para doutorado em Berkeley em 2016.

Segundo relatos, o empreendedorismo da Covariant originou-se de uma reunião entre Chen Xi e Duan Yan.

Naquela época, sua equipe havia acabado de publicar um artigo na área de aprendizagem por reforço. Chen Xi acreditava que a aprendizagem por reforço diminuiria a lacuna entre robôs de IA e humanos, mas faltavam algumas instruções de implementação. Por exemplo, qual é o objeto que o robô precisa manipular e com que precisão, etc.

Chen Xi reconheceu a lacuna entre a pesquisa acadêmica e a aplicação industrial, uma das razões pelas quais fundaram a Covariant. A Covariant espera usar os melhores cientistas de IA para resolver problemas práticos. Com base na demanda do mercado, finalmente focaram na armazenagem e na logística.

Para construir o “cérebro” de um robô

Covariant Brain tem uma taxa de captura precisa de até 99%

"Nós vendemos apenas software de IA."Chen Xi tinha um posicionamento claro para a Covariant desde o início.

Atualmente, o método de monetização da Covariant é principalmente através da vendaCérebro Covariante e suporte a soluções de IA.Embora em março deste ano, a Covariant tenha lançado seu primeiro modelo básico de robô comercialRFM-1, mas não está claro se o RFM-1 foi comercializado.

Que tipo de software fez com que o “pai do aprendizado profundo” Geoffrey Hinton afirmasse e até twittou que se arrependia de não ter investido o suficiente?

Covariant Brain é incrível de duas maneiras principais:Dados de treinamento de alta qualidade e recursos de generalização . O que isto significa é que quando o robô enfrenta novas tarefas ou novos itens, leva apenas um pouco de tempo ou algumas vezes para aprender a dominar novas habilidades. Na maioria das soluções robóticas atuais, o robô precisa ser reprogramado ou leva muito tempo para dominar novas habilidades.

Um dos maiores problemas enfrentados pelos robôs de armazenamento em cenários de trabalho é como os robôs podem se adaptar a cenários de trabalho complexos e identificar com precisão milhares de categorias de produtos e compreendê-las com precisão.

A Covariant disse em 2020 que seu sistema Covariant Brain pode selecionar e embalar aproximadamente 10.000 itens com 99% de precisão. Um dos segredos de seu sucesso é que os dados de treinamento do Covariant Brain são gerados pela interação em tempo real entre os robôs e o mundo real. O valor dos dados é maior e mais preciso, e o efeito do treinamento é melhor.

"Para permitir que os robôs executem tarefas de forma muito autônoma, você precisa de dados de alta qualidade. E se precisar de dados de alta qualidade, você precisa coletá-los propositalmente", disse Chen Xi em entrevista à mídia. A Covariant sempre se concentrou em “cenários especiais” que são difíceis de ver em um ambiente de laboratório, mas existem em grande número no mundo real, por isso os dados são mais difíceis de obter.

Nota: Os robôs de armazenamento enfrentam vários objetos complexos e eventos especiais

Atualmente, quando os robôs enfrentam mercadorias e tarefas em constante mudança, o Covariant Brain ajuda os robôs a identificar e ajustar autonomamente os seus movimentos para completar a tarefa de captura. Esta é também a chave para melhorar a eficiência logística no sistema logístico.

Da mesma forma, Chen Xi acredita que os robôs de IA precisam ter capacidades de generalização. “Se um robô de IA escolhe produtos e requer múltiplas intervenções humanas, o robô de IA não terá valor”, disse ele.

Para alcançar a generalização, a Covariant acredita que, desde que dados reais de interação do robô sejam usados ​​para treinar o modelo, surgirão modelos que simulam com precisão as mudanças no mundo físico. A Covariant usou dados para verificar se a Lei de Escala é aplicável ao campo de aprendizagem do robô. Quanto mais dados de treinamento, o número de repetições necessárias para uma captura malsucedida pode ser reduzido em 43%, e a velocidade de captura do robô está ficando cada vez maior.

Fonte: Blog Covariante

No entanto, o Covariant Brain não é barato para os clientes. Um cliente da Covariant revelou certa vez: “Se o preço de contratar um trabalhador de triagem é de US$ 40 mil, o preço do Covariant Brain é de cerca de US$ 30 mil”.

Quer ser o GPT no mundo da robótica

Covariant lança RFM-1

Em 11 de março deste ano, a Covariant lançou seu primeiro modelo de base de robô RFM-1 (Robot Foundation Model-1). Este modelo é baseado na arquitetura Transformer, com tamanho de parâmetro de 8 bilhões, e é treinado usando dados da Internet + dados reais de operação do robô.

O RFM-1 suporta a entrada de dados multimodais, como texto, movimentos do robô, dados de sensores, imagens, vídeos, etc., e pode inserir instruções de operação do robô por meio de linguagem natural.

Outra característica notável do RFM-1 é que os clientes não precisam saber de programação e podem usar linguagem natural para colaboração homem-máquina. Ele permite que os clientes usem uma linguagem de texto concisa para orientar os robôs na execução de tarefas. Ele também atende às mudanças nas necessidades de negócios de cada cliente e se adapta a alguns cenários especiais.

O RFM-1 também pode buscar ativamente a ajuda de humanos. Por exemplo, quando há dificuldades na classificação de itens específicos, o robô pode comunicar e explicar as dificuldades ao operador. O operador pode então ensinar ao robô novas estratégias de classificação e, após muitas repetições, o robô pode aprender a nova estratégia e aplicá-la em operações futuras.

Esses recursos são inseparáveis ​​do enorme modelo mundial que o Covariant construiu para o RFM-1.

Equipe de investimento de luxo

Chamando a atenção da indústria, da academia e da pesquisa

Hoje, não existem muitas startups de inteligência incorporada que possam se igualar à linha de investimentos da Covariant.Quase todos os líderes acadêmicos na área de IA, instituições de investimento conhecidas e grandes empresas de Internet estão entre os investidores da Covariant.

Fonte de dados: Crunchbase

Geoffrey Hinton, vencedor do Prêmio Turing e um dos três gigantes do aprendizado profundo, certa vez reclamou especificamente que se arrependia de ter investido menos na Covariant. Se tivesse outra chance, ele reinvestiria cem vezes o capital anterior.

Além de Geoffrey Hinton, outros magnatas acadêmicos da IA, Jeff Dean, Li Feifei e Yann LeCun, participaram do investimento da Covariant.

Em resposta a Hinton, Chen Xi disse: "A razão pela qual Hinton está otimista e investe em nós é que, por um lado, ele conhece muitas pessoas em nossa equipe e reconhece nossa força; por outro lado, ele já viu e afirmou a tecnologia da Covariant.

Além disso, muitas instituições de investimento conhecidas também expressaram o seu otimismo em relação à Covariant. Index Ventures e Radical Ventures participaram da liderança de financiamento da Série C da Covariant. Alguns gigantes da tecnologia também se escondem atrás de algumas instituições de investimento, como Baidu Venture Capital e Samsung NEXT.

Este ano, uma grande quantidade de capital e empreendedores de destaque entraram na trilha de inteligência incorporada norte-americana, fundada por dois professores da CMU, com uma avaliação de US$ 1,5 bilhão. O professor Li Feifei iniciou seu próprio negócio e a avaliação da empresa. atingiu US$ 1 bilhão. Uma equipe de professores de Stanford A Inteligência Física fundada vale US$ 400 milhões. Todos querem se tornar OpenAI na área de robótica, visando o modelo GPT de robôs.

Mas, a julgar pela capacidade atual da empresa de atrair dinheiro e pela sua avaliação,O desenvolvimento inicial da inteligência incorporada não pode ser separado de uma grande quantidade de apoio financeiro, e devido aos custos de hardware, sua comercialização pode ser mais difícil do que modelos grandes.

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Ser adquirido ou desenvolver de forma independente?

Vale a pena esperar pela seleção da Covariant

Em 2012, a Amazon adquiriu robôs de armazenamento Kiva por US$ 775 milhões, causando sensação na indústria, e a logística e a automação de armazenamento começaram a florescer. Embora já tenham se passado 12 anos, mais de 80% dos armazéns ainda não implantaram soluções de automação. Hoje, quando o comércio eletrônico está altamente desenvolvido, a automação da logística e do armazenamento ainda é uma das principais direções inovadoras para start-ups.

Pela configuração da equipe fundadora, pela formação de instituições de investimento e pelo progresso dos negócios, a Covariant pode ser considerada uma empresa líder na área de inteligência incorporada.

Ao optar por ingressar na Amazon, a Covariant pode contar naturalmente com uma grande árvore para aproveitar a sombra. Não precisa se preocupar com questões de capital e tem cenários de aplicação comercial ao seu alcance. Naturalmente, a aquisição da Covariant pela Amazon terá outra história para contar, e o aumento no preço das ações pode facilmente exceder o preço pago por elas.

Mas a Covariant estará disposta a fazer isso?

De acordo com dados do PitchBook, a Covariant foi avaliada em US$ 625 milhões em uma rodada de financiamento em abril de 2023. Dado que as informações públicas sobre o progresso dos negócios da Covariant estão à frente da Skiled AI e o atual entusiasmo do mercado por robôs AI+, me pergunto se a Amazon pode abrir mais do que O preço de aquisição é de US$ 1,5 bilhão.

Mas mesmo assim, referindo-se às avaliações da OpenAI e da Anthropic, se insistir no desenvolvimento independente, a Covariant pode ser avaliada em dezenas de bilhões ou mesmo centenas de bilhões de dólares como os dois primeiros?

Interação no final do artigo:

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