Figure AI привлек 1 миллиард долларов для масштабирования производства гуманоидов

Figure AI привлек 1 миллиард долларов при оценке в 39 миллиардов Это делает его одним из самых дорогих стартапов с мире и самым дорогим робо стартапом в истории В Figure вложились NVIDIA Intel Capital LG Technology Ventures Salesforce T Mobile Ventures и Qualcomm Ventures гигант на гиганте Возглавила раунд Parkway Venture Capital Деньги пойдут на масштабирование производства гуманоидов железо для обучения и симуляций там как раз Nvidia сделали новые видеокарты для роботов а также на развитие инфры для сбора данных Честно кто кто а Figure AI реально заслужили Только за последний год они Первыми сделали робота с ризонингом и обучили фундаментальную VLA модель Helix которая даже по сей день удивляет своей универсальностью Интегрировали своих роботов на завод BMW на котором те выполняют реальные задачи Первыми умудрились сделать переход sim to real перенос навыков из обучения в симуляции а реальный мир в zero shot без дообучения а это настоящий инженерный прорыв Анонсировали собственный завод по производству роботов Так что от них можно ожидать прорывов Короче большой день для любителей роботов

Figure который делает роботов гуманоидов привлёк 1 млрд от Nvidia Intel Qualcomm и других Оценка основанного в 2022 году стартапа составила 39 млрд Полтора года назад инвесторы оценивали его в 2 6 млрд vc ru future 2218430

Вот это круто Такого никто ещё не делал Figure получила доступ к 100К квартир для сбора данных и обучения своих роботов Компания Figure разрабатывающая гуманоидных роботов заключила партнерство с Brookfield которое даст доступ к жилым и коммерческим объектам для записи человеческого поведения и обучения роботов Вчера Figure привлекла 1млрд инвестиций при оценке в 39млрд Brookfield предоставляет доступ к своему обширному портфелю недвижимости для записи видеоданных 100 000 жилых единиц квартиры дома 500 млн кв футов коммерческих офисов 160 млн кв футов складских и логистических помещений Figure будет записывать как люди перемещаются и взаимодействуют с объектами в этих пространствах Полученные видеоданные пойдут на обучение модели Helix нейросети которая должна научить гуманоидных роботов базовым навыкам как ходить по квартире открывать двери брать предметы ориентироваться в разных типах помещений Главная проблема современной робототехники нехватка качественных данных о том как люди ведут себя в реальных условиях Большинство роботов обучают в лабораториях или на синтетических данных что ограничивает их способности в реальном мире