تجمع Tutor Intelligence $34 Million دولار لتوسيع أسطول الروبوتات الذكية للمخازن المدعومة بالذكاء الاصطناعي

(أخبار الروبوتات والأتمتة من MENAFN) ترفع Tutor Intelligence 34 مليون دولار لتوسيع أسطولها من عمال الروبوتات في المستودعات المدعوم بالذكاء الاصطناعي

1 ديسمبر 2025 بواسطة David Edwards

** أعلنت Tutor Intelligence، وهي أسطول من عمال الروبوتات في المستودعات يعمل بالذكاء الاصطناعي، إغلاق جولة التمويل Series A بقيمة 34 مليون دولار بقيادة Union Square Ventures، لتصل بذلك إجمالي رؤوس أموال الشركة المجمّعة إلى 42 مليون دولار.**

ومع رأس المال الجديد، ستسرّع الشركة عملية تسويق روبوتاتها المتطورة، وتوسّع أسطولها من السلع الاستهلاكية المعبأة، وتطوّر منصة الذكاء المركزي للروبوتات وبنية الأبحاث لديها لإطلاق مجموعة من أشكال الروبوتات الجديدة وقدراتها.

وبالإضافة إلى Union Square Ventures، المعروفة باستثماراتها في Twitter وCoinbase وEtsy وMongoDB؛ شاركت أيضًا Fundomo، الداعمة لـ Standard Nuclear وMercor وEtched وAtomic Semi، في الجولة، إلى جانب استثمار لاحق من Neo، الذي قاد جولة البذور لدى Tutor وقد استثمر في Cursor وKalshi.

تقول Rebecca Kaden، الشريك الإداري في Union Square Ventures:“تميّز Tutor بسرعة تنفيذها الاستثنائية وقدرتها على الموازنة بين تطوير المنتجات والنماذج المتقدمين وبين تركيز تجاري واضح يتيح بسرعة إتاحة هذه الوظائف بين أيدي العملاء.

“إنهم لا يبنون لمستقبلٍ مجرد؛ بل يحوّلون طريقة عمل شركات السلع الاستهلاكية المعبأة CPG اليوم. الفريق سريع جدًا وطموح، ونحن متحمسون لقيادة هذا التمويل.”

تأسست Tutor Intelligence انطلاقًا من مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي التابع لـ MIT (CSAIL)، وقد بنت محرك البيانات الذي يشغّل أساطيل روبوتات تنقل السلع الاستهلاكية المعبأة في أمريكا الشمالية.

يغيّر نظام الذكاء المركزي هذا القدرة على استخدام الروبوتات وملاءمتها في بيئات التصنيع والخدمات اللوجستية، حيث يسجل عشرات الآلاف من ساعات الخبرة الإنتاجية الواقعية التي يتم إعادة استثمارها باستمرار لجعل الروبوتات أكثر ذكاءً وأسرع وأسهل في الاستخدام.

تعمل روبوتات الشركة جنبًا إلى جنب مع المشغلين من البشر لمعالجة العناصر ضمن شبكة سلسلة إمداد واسعة تضم Fortune 50، وشركات الأغذية المعبأة المتعددة ضمن Fortune 500، وقادة عالميين يحدّدون مجالاتهم في مجالات العناية الشخصية والألعاب والسلع المنزلية والجمال والتقنية الاستهلاكية.

يقول Josh Gruenstein، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لـ Tutor Intelligence:“عندما بدأنا Tutor Intelligence قبل ما يقرب من خمس سنوات كطلاب دراسات عليا في MIT، أدركنا أن عنق الزجاجة في ذكاء الروبوتات كان الحاجز الرئيسي أمام قابلية عمال الروبوتات للحياة.

“لقد بنينا نظامًا يستفيد من البيانات المتولدة أثناء العمل لتعليم الروبوتات كيفية التنقل وفهم العالم المادي بحدسٍ يشبه الحدس البشري. يمكّننا هذا التمويل الجديد من توسيع أسطولنا، وتوسيع بنية تدريب روبوتاتنا، وتمكين روبوتاتنا من التعامل مع مهام أكثر تعقيدًا بشكل متزايد، وإعادة تشكيل العمل الصناعي كما نعرفه.”

تستخدم روبوتات Tutor ذكاءً بصريًا متقدمًا لتحديد أي SKU تقريبًا في الإنتاج الفعلي، والتكيّف معه والتعامل معه. بخلاف الروبوتات التقليدية التي تُبرمج مسبقًا لأداء مهام محددة بدقة داخل بيئات شديدة التحكم، تستطيع روبوتات Tutor تحمّل الواقع غير المثالي وحالات الحافة التي تُعرّف تشغيل العالم الحقيقي.

في حين أن نماذج أخرى يتم تدريبها على بيانات مُحاكية أو مُولّدة بشكل اصطناعي، يقوم أسطول Tutor بجمع بيانات غنية عن البيانات الحركية البصرية من خلال تنفيذ المهام في الميدان. ثم تُجمّع هذه البيانات الواقعية لتدريب نماذج أفضل من الذكاء الاصطناعي، ما يحسّن المنتج وقدرات الروبوتات مع مرور الوقت.

تُسلَّم أنظمة Tutor إلى مواقع العملاء بعد 30 يومًا فقط من توقيع العقد، وتكون عادةً جاهزة للعمل بالكامل بعد يوم واحد فقط من التسليم، ويمكن تمويلها بالكامل من ميزانية التشغيل للشركة عبر نموذج اشتراك Robot-as-a-Service (RaaS) يحاكي تكاليف العمالة التقليدية.

من خلال دمج أفضل ما في الأتمتة مع سهولة الوصول التي توفرها العمالة، يحصل المجمّعون المشتركـون co-packers والمصنّعون ومقدمو الخدمات اللوجستية من طرف ثالث (3PL) على مزايا الموثوقية والكفاءة وخفض التكاليف للأتمتة المتقدمة، دون تحمّل عبء الملكية أو الصيانة أو التوظيف التقني أو فترات العائد على الاستثمار الطويلة جدًا.

MENAFN01122025005532012229ID1110420745