AIデータエンジン企業のAxis Roboticsが、Hack VCをリードインベスターとして1200万ドルの資金調達を完了。

BlockBeats ニュース、7月27日、Physical AIデータエンジン企業のAxis Roboticsは、1200万ドルのシードラウンド資金調達を完了したと発表しました。今回のラウンドはHack VCが主導し、Nomad Capital、Pi Network Ventures、10K Ventures、および複数のエンジェル投資家が参加しました。

Axis Roboticsは、今回の資金を大規模な人間とロボットが協調するグローバルロボットデータエンジンの構築に充て、Physical AI分野が直面するデータボトルネック（訓練データの不足、モデルの汎化能力不足、異なるロボットハードウェア間のデータ断片化問題）を解決すると述べています。

大規模言語モデルが膨大なインターネットテキストデータに依存するのとは異なり、Physical AIは大量の現実世界における人間の物理的インタラクション軌跡データを訓練に必要とします。Axis Roboticsの創業者Chris氏は、持続可能な成長を実現するデータ生産システムを構築しており、ロボット訓練データの継続的な生成、収集、最適化を通じて、汎用ロボット知能の発展を加速させると述べています。

Axisの「複合データエンジン」は、タスク生成、データ収集、モデル訓練、最適化プロセスを統合しており、以下の内容を含みます：

タスク生成エンジンを通じて、異なる物体、空間配置、視覚環境、ロボット形態のデータタスクをランダムに生成；

ブラウザベースのロボットシミュレーション遠隔操作プラットフォームを提供し、データ収集効率を向上；

モバイルアプリケーションを通じて現実世界の人間動作データを収集；

軌跡クリーニング、ドメインランダム化、言語アノテーションを自動実行し、モデル訓練に使用可能なマルチモーダルデータセットを生成。

同社は、現在10万人以上のアクティブな貢献者からなるグローバルロボットデータネットワークを構築しており、毎月1200時間以上のシミュレーションデータと2万時間以上の現実世界の一人称視点データを生成できると述べています。

Axis Roboticsは、そのデータセットがロボットベンチマークテストで性能上の優位性を示していると主張しています。LIBERO-Plusテストでは、Axisの多様なデータセットで訓練されたπ0.5モデルの成功率が4.9パーセントポイント向上し、RoboCasa365ベンチマークデータセットと比較して31.3パーセントポイント向上しました。

商業化の面では、Axis RoboticsはBooster Robotics、Manycore Tech、Feagine Robotics、Dexmal、Lotus Car、吉利汽車などの企業と協力関係を築き、ロボットメーカー、Physical AIモデル企業、産業オートメーション企業向けにカスタマイズされた訓練データサービスを提供しています。

同社は、今回の資金調達を活用し、データ生成能力の拡大、グローバルな貢献者ネットワークの拡充、そして次世代汎用ロボット知能を支える中核的なデータインフラのさらなる構築を進めると述べている。