Tutor Intelligence привлекла $34 миллионов долларов для расширения парка роботов-складских роботов на базе ИИ

(MENAFN- Новости в области робототехники и автоматизации) Tutor Intelligence привлекла $34 млн, чтобы масштабировать свою флотилию складских роботов-работников, управляемых ИИ

1 декабря 2025 г. от David Edwards

** Tutor Intelligence, флотилия складских роботов-работников, работающих на ИИ, объявила о завершении раунда Series A на $34 млн, возглавленного Union Square Ventures, доведя общий объем привлеченного компанией капитала до $42 млн.**

С новым капиталом компания ускорит коммерциализацию своих передовых роботов, масштабирует флот по производству упакованных потребительских товаров и продвинет свою центральную платформу роботного интеллекта и исследовательскую инфраструктуру, чтобы обеспечить набор новых форм-факторов роботов и возможностей.

Помимо Union Square Ventures, известного инвестициями в Twitter, Coinbase, Etsy и MongoDB; Fundomo, поддерживающий Standard Nuclear, Mercor, Etched и Atomic Semi, также участвовал в раунде, наряду с последующими инвестициями от Neo, который возглавил seed-раунд Tutor и инвестировал в Cursor и Kalshi.

Ребекка Каден, управляющий партнер Union Square Ventures, говорит: “Tutor выделяется своей исключительной скоростью исполнения и способностью сочетать передовую разработку продукта и моделей с четкой коммерческой направленностью, благодаря чему эта функциональность быстро получает путь к клиентам.

“Они не строят для абстрактного будущего; они трансформируют то, как сегодня работают компании в сфере CPG. Команда супербыстрая и амбициозная, и мы рады возглавить это финансирование.”

Tutor Intelligence была основана на базе Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) и построила систему данных, которая питает флотилии роботов, перемещающих упакованные потребительские товары Северной Америки.

Эта централизованная система интеллекта меняет роботоспособность и применимость в производственной и логистической среде: она фиксирует десятки тысяч часов реального производственного опыта, который постоянно реинвестируется, чтобы роботы становились умнее, быстрее и проще в использовании.

Роботы компании работают бок о бок с операторами-людьми, обрабатывая товары для обширной сети поставок Fortune 50, нескольких компаний из Fortune 500, производящих упакованные пищевые продукты, а также для глобальных лидеров, задающих стандарты в категориях personal care, игрушек, товаров для дома, красоты и потребительских технологий.

Джош Груенштейн, сооснователь и CEO Tutor Intelligence, говорит: “Когда мы начали Tutor Intelligence почти пять лет назад в качестве студентов в MIT, мы увидели, что узкое место в роботном интеллекте — ключевой барьер для жизнеспособности роботов-работников.

“Мы создали систему, которая использует данные, получаемые непосредственно на рабочем месте, чтобы обучать роботов ориентироваться и понимать физический мир с интуицией, похожей на человеческую. Этот новый капитал позволяет нам расширять флот, масштабировать инфраструктуру обучения роботов и давать нашим роботам возможность решать все более сложные задачи, перестраивая промышленный труд так, как мы его знаем.”

Роботы Tutor используют продвинутый визуальный интеллект, чтобы идентифицировать, адаптировать и обрабатывать практически любой SKU в текущем производстве. В отличие от традиционных роботов, которые заранее запрограммированы для узко определенных задач в строго контролируемых средах, роботы Tutor могут справляться с несовершенной реальностью и пограничными сценариями, которые и определяют реальную работу.

Хотя другие модели обучают на смоделированных или синтетически сгенерированных данных, флот Tutor собирает богатые визуально-моторные данные в процессе выполнения задач на местах. Затем данные из реального мира агрегируются для обучения более качественных моделей ИИ, улучшая продукт и возможности роботов со временем.

Системы Tutor поставляются на площадки клиентов через 30 дней после подписания, обычно полностью готовы к работе уже на следующий день после доставки и могут быть полностью профинансированы за счет операционного бюджета компании по подписной модели Robot-as-a-Service (RaaS), которая повторяет традиционные затраты на труд.

Объединяя лучшее от автоматизации с доступностью труда, копродавцы, производители и поставщики услуг третьей сторонней логистики (3PL) получают надежность, эффективность и преимущества по стоимости передовой автоматизации — без необходимости брать на себя бремя владения, обслуживания, технического укомплектования или длительных сроков окупаемости инвестиций.

MENAFN01122025005532012229ID1110420745