Стартап Destro вышел из стелса с $8 млн на ИИ-слой для складских роботов

Стартап Destro во вторник вышел из режима стелс (закрытой разработки) и объявил о посевном раунде на $8 млн. Его главный тезис: лучший путь к успешному внедрению робота, вообще не создавать робота. Большинство новых робототехнических компаний ищут удачную форму устройства или разрабатывают ИИ-модель, которая заставит «металлические руки» работать. Destro вместо этого построил интеллектуальный ИИ-слой, который помогает роботам эффективно работать в логистике, в том числе подсказывая, что делать людям-работникам. Основатель Мантан Павар (Manthan Pawar), по его словам и по описанию TechCrunch ветеран отрасли, заявил: «Одна из главных причин, почему мы выигрываем у робототехнических компаний, в том, что мы не робототехническая компания».

Павар получил степень магистра по робототехнике в NYU Tandon и около восьми лет проработал в американской цепочке поставок и робототехнике. Он говорит, что компания знает проблемы клиентов «чертовски хорошо» и, по его словам, на пути к положительному денежному потоку к концу этого года.

Ориентиром для стартапа стал Ричард Брюнель (Richard Brunelle), директор по автоматизации американской логистической группы Yusen Logistics, по описанию источника, южнокорейского судоходного гиганта. Он отвечает за автоматизацию примерно на 30 объектах в США. Там Yusen использует стационарную автоматику вроде конвейеров и сортировщиков, но всё ещё испытывает новые технологии, роботов для разгрузки прицепов и автономные поломоечные машины. Британская дочерняя компания Yusen уже построила полностью автономный объект, и похожий план прорабатывается в США. Когда Брюнель познакомился с Паваром, Destro занимался другой задачей, комплектацией и упаковкой заказов (picking and pack). Но собственная задача Брюнеля, кросс-докинг: разгрузка товаров из одного грузовика и сортировка их в сборные партии для других грузовиков, которые везут заказы клиентам, оказалась «по сути той же проблемой». Он спросил, готов ли Destro адаптировать решение под кросс-док, потому что, по его мнению, этим никто не занимался. Команда подумала, вернулась с энтузиазмом, согласилась, что это пространство никем не занято, и с тех пор, по словам Брюнеля, «пошла в это всерьёз».

Пилот начался на одном объекте Yusen на северо-западе США (Pacific Northwest): три робота-тележки производства Miva Robotics управляются операционной системой Destro Vision на основе моделей с открытыми весами типа «зрение, язык, действие» (ИИ-системы, которые интерпретируют изображения с камер и инструкции для управления движениями робота). Пока люди разгружают товары из грузовика по разным тележкам, роботы находят заполненные тележки и отвозят их к местам назначения. По оценке Брюнеля и Павара, эффективность достигается тем, что человек, тележка и грузовики направляются единой операционной системой Destro Mothership. Брюнель: «Мы делаем эту работу менее трудоёмкой и уходим от бумаги. Теперь всё систематизировано».

Yusen также общалась с двумя другими известными робототехническими стартапами, но ни один не вписался в её рабочий процесс: один предлагал робота, который возит тележки из точки в точку, но не умеет управлять погрузкой и разгрузкой; другой шёл с инструментами управления парком, но требовал, чтобы человек выполнял всю оркестрацию. Destro выиграл, потому что может автономно направлять весь процесс целиком.

Теперь Destro расширяет первоначальный пилот до полноценного внедрения с 26 роботами и запускает ещё один пилот с 17 роботами на объекте Yusen в Южной Калифорнии. Павар планирует «скопировать и вставить» этот процесс кросс-док-погрузки на тысячи других складов с такой же работой. Именно этот план убедил Base10 Partners и Bonfire Ventures возглавить посевной раунд; дополнительно вложилась CoFound Partners.

TechCrunch отмечает риск: Destro может столкнуться с трудностями на процессах, где нужна большая ловкость и манипуляции. Универсальные корпуса роботов и модели с открытым кодом пока не показали способности в таких задачах, и неясно, станут ли компании, создающие базовые модели, сверхловкие кисти или универсальных гуманоидов, предоставлять свои инструменты таким компаниям, как Destro, а не пытаться забрать этот бизнес себе. Павар уверен, что нашёл ту часть технологического стека, где будет копиться ценность, и сможет воспользоваться деньгами, которые вливаются в новые ИИ-модели и компоненты роботов: «Роботы, платформа. Каждая модель, платформа. Но мы строим вокруг неё обвязку (harness)».

Пока же конкуренция с футуристичными производителями роботов вряд ли проблема: Брюнель пока не нашёл хорошего применения двуногому гуманоиду, хотя рассматривает возможный пилот с гуманоидом на колёсах. Destro выступит на TechCrunch Disrupt 13, 15 октября в конкурсе Startup Battlefield.

Ключевые факты

Destro вышла из стелса с посевным раундом $8 млн; его возглавили Base10 Partners и Bonfire Ventures, дополнительно вложилась CoFound Partners.
Компания делает не роботов, а ИИ-слой: система Vision управляет роботами (на открытых vision-language-action моделях), а Mothership направляет и людей, и тележки, и грузовики.
Пилот на объекте Yusen Logistics на северо-западе США начался с трёх роботов-тележек Miva Robotics; теперь он расширяется до 26 роботов, плюс новый пилот на 17 роботов в Южной Калифорнии.
Yusen отвергла двух других робототехнических стартапов: один не умел управлять погрузкой и разгрузкой, другой требовал человека для всей оркестрации.
Риск по оценке TechCrunch: процессы, требующие ловкости и манипуляций, где универсальные корпуса и открытые модели пока не показали себя.

Почему это важно

Пока большинство робототехнических стартапов бьются над формой устройства и ИИ-моделью для «рук», Destro ставит на координацию всего процесса: и роботов, и людей, и транспорта. Это пример того, как ценность в логистической автоматизации может смещаться от железа к слою управления. Подтверждение, выбор реального клиента: Yusen отказалась от двух известных стартапов, которые закрывали лишь часть цепочки.

Кому это важно

Операторам складов и логистических сетей, которые ищут автоматизацию для кросс-докинга, то есть разгрузки одних грузовиков и сортировки товара в загрузку других. Также инвесторам и основателям в робототехнике, следящим, где в стеке накапливается ценность.

Как это применить

Прямо применить пока нечего: продукт находится на стадии пилотов у одного клиента. Ориентир для тех, кто оценивает такие решения: Брюнель формулирует критерий так, автоматизация нужна не потому, что технология интересна, а когда она решает реальную операционную проблему. Цены и условия подключения в источнике не названы.

Можно ли доверять

Материал основан на интервью TechCrunch с основателем Destro и клиентом Yusen, то есть на словах самих участников сделки. Количественных результатов пилота (производительность, снижение трудозатрат), выручки, числа клиентов кроме Yusen и оценки компании в тексте нет. Заявление Павара о выходе на положительный денежный поток к концу года, его собственное.

Риски и подводные камни

TechCrunch указывает на уязвимость: для процессов, требующих ловкости и манипуляций, универсальные корпуса роботов и модели с открытым кодом пока не доказали способность, и неясно, откроют ли создатели базовых моделей, ловких кистей и гуманоидов свои инструменты таким компаниям, как Destro, или попытаются забрать этот бизнес себе. Кроме того, план «копировать и вставлять» решение на тысячи складов пока остаётся планом.

«Одна из главных причин, почему мы выигрываем у робототехнических компаний, в том, что мы не робототехническая компания.»

— Мантан Павар, основатель Destro