a16z 领投 Tutor Intelligence B 轮融资
Investing in Tutor Intelligence
a16z 领投机器人公司 Tutor Intelligence 的 B 轮融资,该公司用人类远程操作员“tutor”在真实生产环境中训练机器人基础模型。Tutor 计划到 2027 年底签约超过 1000 台机器人,过去 12 个月交付的客户中近三分之一为复购增购,部署时间最短 8 小时。其 Cassie 单臂与 Sonny 双臂机器人共享同一模型,按小时计费将资本支出转为运营支出。

网景公司前 CEO Jim Barksdale 有一句话,对于创办和运营任何企业都适用,对机器人公司尤其如此:最重要的事,就是让最重要的事始终是最重要的事。机器人领域最重要的事,是让机器人完成人类任务——不是训练数据,不是模型的具体细节,也不是所用硬件的类型。然而,机器人领域的大部分主流争论却集中在这些因素上。
与许多同行不同,Tutor Intelligence 深知最重要的事,是让他们的机器人能够为一位又一位客户反复、高精度地完成特定工作。这正是我们欣然领投该公司 B 轮融资的原因。
Tutor 是一家机器人研究与部署公司,致力于打造具备通用能力的机器人硬件。他们在实现完全自主之前就将其部署到真实生产环境中,利用人类远程操作员(“导师”)训练机器人基础模型,并随着时间推移让整个机器人队伍能力更强。这是一种新颖的方法,而且正在见效。
大多数机器人公司首先构建通用模型,然后再寻找其初始用例。要做到这一点,需要大量前期数据收集和资金,才能构建出哪怕一个基础模型。
Tutor 采取了相反的做法。首先,他们确定了一个真实的需求和用例。然后,在构建机器人大脑之前,他们就让硬件借助远程导师投入工作(这些导师技艺娴熟,客户能获得真实价值,甚至无法分辨工作是由员工完成还是由导师完成)。每一次在真实场景中的部署,都让 Tutor 能够反向利用部署数据来构建自己的模型。这种方法对客户和 Tutor 来说是双赢。对客户而言,这种运营模式能立即带来价值。对 Tutor 而言,公司能够以高成本效益的方式收集真正重要的训练数据,并构建出能力越来越强的模型。每一台投入工作的机器人都让下一台机器人更智能、更便宜、更容易部署。
早早与企业客户一起深入现场,也让他们的业务在模型之外更加强大。无论一家机器人公司的研究多么强大,没有出色的产品体验就无法规模化:出色的硬件、出色的软件、简单的销售流程,以及产品售后的机器人支持生命周期。Tutor 不仅打造出色的机器人,还是少数解决了机器人完整业务系统的公司之一。
迄今为止,Tutor 机器人已在全国一些最大的制造和物流网络中投入运行,并计划到 2027 年底拥有超过 1,000 台签约机器人。Tutor 在赢得客户并随客户获得价值而扩展方面也有出色记录:过去 12 个月收到 Tutor 机器人的客户中,近三分之一是安装更多机器人的现有 Tutor 客户。卓越的客户服务和低至 8 小时的实施时间,进一步增强了 Tutor 的优势。
在与 Tutor 客户交谈时,我们还不断听到 Tutor 独特的商业模式。机器人技术通常局限于有能力为昂贵系统和实施预付数百万美元的大型企业。Tutor 灵活的 AI 大脑和按小时定价模式将资本支出转为运营支出,从而打开了中小型和中端市场客户——美国制造业的很大一部分正存在于这些客户中——以及一些最大的物流公司的大门。
Tutor 的前两款机器人从仓储和物流中的基础工作起步。Cassie 配备单臂,用于拣选和码垛/拆垛工作流程。Sonny 配备双臂和更高的灵巧度,以服务每一次拣选,例如在电商履约中。两种形态都复用同一模型,这是 Tutor 在脑、硬件和数据采集方面垂直整合的一部分。通过构建全栈,Tutor 可以朝着更通用的机器人方向发展。
机器人和 AI 的进步将成为本世纪创新和经济价值最大的驱动力之一,但仅靠前沿研究还不够。引人注目的产品体验将是采用的关键——这就是为什么我们相信以产品为中心的团队将在这个市场胜出。
联合创始人 Josh Gruenstein 和 Alon Kosowsky 是终身的机器人爱好者,他们在 MIT 读本科时相识。他们将出色的研究能力与务实、以 ROI 为导向的取向相结合,这种取向在企业软件中更为典型。因此,Tutor 的方法和早期进展不仅反映了他们对客户和问题解决的专注,也为他们潜在构建最佳机器人模型、机器人硬件以及整体上最佳机器人公司奠定了基础。
我们很自豪能与 Tutor Intelligence 团队合作,他们继续通过机器人技术为客户带来 ROI。


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