Tutor Intelligence залучила $34 мільйонів доларів для розширення парку роботів-складських автоматів на базі штучного інтелекту

(MENAFN- Новини з робототехніки та автоматизації) Tutor Intelligence залучає $34 млн, щоб масштабувати свою флотилію складських роботів-робітників з підтримкою ШІ

1 грудня 2025 року, David Edwards

** Tutor Intelligence, флотилія складських роботів-робітників з підтримкою ШІ, оголосила про закриття раунду Серії A на $34 млн, очолюваного Union Square Ventures, довівши загальну суму залученого компанією капіталу до $42 млн.**

З новим капіталом компанія пришвидшить комерціалізацію своїх передових роботів, масштабуватиме флотилію товарів повсякденного попиту (CPG), а також розвиватиме свою центральну платформу робочого робота (robot intelligence) та дослідницьку інфраструктуру, щоб забезпечити набір нових форм-факторів і можливостей роботів.

Крім Union Square Ventures, відомого своїми інвестиціями в Twitter, Coinbase, Etsy та MongoDB; Fundomo, який підтримує Standard Nuclear, Mercor, Etched та Atomic Semi, також узяв участь у раунді, разом із подальшими інвестиціями від Neo, яке очолило seed-раунд Tutor і інвестувало в Cursor та Kalshi.

Ребекка Каден, керуючий партнер Union Square Ventures, каже: «Tutor вирізняється надзвичайно швидкими темпами виконання та здатністю поєднувати розробку передових продуктів і моделей із чітким комерційним фокусом, що швидко дає змогу цій функціональності потрапити до клієнтів.

«Вони не створюють для абстрактного майбутнього; вони трансформують те, як компанії CPG працюють сьогодні. Команда дуже швидка й амбітна, і ми раді очолити це фінансування».

Заснована вийшла з Лабораторії комп’ютерних наук і штучного інтелекту MIT (CSAIL), Tutor Intelligence побудувала систему даних, що живить флотилії роботів, які переміщують споживчі товари повсякденного попиту в Північній Америці.

Централізована система інтелекту змінює можливості та сферу застосування робототехніки в середовищах виробництва й логістики, фіксуючи десятки тисяч годин реального виробничого досвіду, який безперервно реінвестується, щоб зробити роботів розумнішими, швидшими та простішими у використанні.

Роботи компанії працюють пліч-о-пліч із операторами-людьми, щоб обробляти товари для великої мережі ланцюгів постачання Fortune 50, для кількох компаній у сфері пакованих харчових продуктів Fortune 500, а також для лідерів світового рівня, що задають стандарти в категоріях персонального догляду, іграшок, товарів для дому, краси та споживчих технологій.

Джош Груенстайн, співзасновник і CEO Tutor Intelligence, каже: «Коли ми майже п’ять років тому почали Tutor Intelligence як аспіранти в MIT, ми побачили, що вузьке місце в інтелекті роботів є ключовою перепоною для життєздатності роботів-робітників.

«Ми створили систему, яка використовує дані, зібрані прямо під час роботи, щоб навчити роботів орієнтуватися й розуміти фізичний світ із людоподібною інтуїцією. Цей новий капітал дає нам змогу розширити нашу флотилію, масштабувати інфраструктуру навчання роботів і надати нашим роботам можливість братися за все більш складні завдання, переосмислюючи промислову працю так, як ми її знаємо».

Роботи Tutor використовують передовий візуальний інтелект, щоб ідентифікувати, адаптуватися та обробляти практично будь-який SKU в реальному виробництві. На відміну від традиційних роботів, які заздалегідь запрограмовані виконувати вузько визначені завдання в строго контрольованих середовищах, роботи Tutor здатні витримувати недосконалі реалії та крайові випадки, що визначають роботу в реальних умовах.

Поки інші моделі навчають на змодельованих або синтетично згенерованих даних, флотилія Tutor збирає багаті візуально-моторні дані, виконуючи завдання на місці. Далі ці дані з реального світу агрегують, щоб тренувати кращі моделі ШІ, покращуючи продукт і можливості роботів з часом.

Системи Tutor постачаються клієнтським майданчикам через 30 днів після підписання, зазвичай повністю готові до роботи вже через один день після доставки, і можуть бути профінансовані повністю з операційного бюджету компанії через підписку на модель Robot-as-a-Service (RaaS), яка віддзеркалює традиційні витрати на робочу силу.

Поєднуючи найкраще з автоматизації з доступністю праці, co-packers, виробники та провайдери логістики третьої сторони (3PL) отримують надійність, ефективність і переваги з точки зору витрат передової автоматизації — без необхідності брати на себе тягар власності, технічного обслуговування, технічного персоналу чи довгих строків окупності інвестицій.

MENAFN01122025005532012229ID1110420745