TechCrunch 2024-11-22 11:10 中国
“我们所知道的机器人领域中最好的数据集大约是 240 万个标记，而在语言领域，他们则使用数万亿个标记进行训练。”
图片来源：Teleo
Teleo 自称是一家建筑机器人初创公司，但它的使命远不止于自动化挖掘机和拖拉机等重型设备。如今，Teleo 的改装机械使其客户能够半自主地操作现有车队。在未来，这家初创公司将其收集的数据视为机器人行业实现“ChatGPT 时刻”的关键推动力。
这并不是一个追求与 ChatGPT 周围相同热度的愿望。相反，Teleo 首席执行官 Vinay Shet 看到机器人公司——尤其是他所经营的公司——收集大量数据集的机会，这些数据集类似于用于构建 ChatGPT 的数据量，以便在机器人技术上实现重大、颠覆性的飞跃。
投资者似乎热衷于帮助这家初创公司达到这一里程碑。TechCrunch 了解到，Teleo 最近通过对其 2022 年 A 轮融资的两次加轮筹集了 1620 万美元的资金。根据最近的文件和公司信息，920 万美元的扩展在四月完成，另一个700 万美元的扩展在本周完成。
“导致 ChatGPT 创建的基础模型在很大程度上依赖于互联网上自由可用的、有效地说是数万亿个标记的数据，包括语言、视频、图像等等。这样的数据在机器人技术中并不存在，”Teleo 首席执行官 Vinay Shet 对 TechCrunch 表示。“我们所知道的机器人领域中最好的数据集大约是 240 万个标记，而在语言领域，他们则使用数万亿个标记进行训练。”
Teleo 旨在通过记录其自身日常运营的数据来弥补这一差距，Shet 表示这将最终“成为你可以训练真正的机器人基础模型的基础”，这些模型可以导致通用智能。
为了建立这一数据库，Teleo 需要快速、大规模地在多个行业中部署。该公司的策略与其半自主的方法密切相关。Teleo 可以为任何设备改装必要的自动驾驶软件和传感器——如摄像头、激光雷达和雷达——以便在有限条件下实现自主驾驶。然后，远程人类操作员介入执行更复杂的任务，如卸载自卸卡车，并通常可以同时处理多辆车辆。
“这种组合使我们能够为客户解决整个用例，同时为客户带来投资回报，并通过独立产品赚钱，”Shet 说。
为了维护多样化的数据集，Teleo 最近扩展到建筑行业之外，并在多个行业中部署自主重型机械，如轮式装载机、集装箱拖车和挖掘机，包括纸浆和造纸、伐木、港口物流、农业和弹药清除。Teleo 还瞄准了机场、废物和回收、物流以及除雪等行业。
希望它收集的数据——包括来自人类操作员的输入、视频录像和传感器反馈——能够让 Teleo 微调或专业化基础机器人模型。这最终可能使得能够用一个基于云的 AI 代理替代或增强人类参与者，该代理能够像人类一样学习控制不同的机器。
这种长期思维无疑吸引了投资者对公司的关注。Teleo 最近的加轮由 UP.Partners 主导，新投资者 Trousdale Ventures 和 Triatomic Capital 参与，此外还有回归投资者 F-Prime Capital 和 Trucks VC 等。
Teleo 表示，这些资金将用于扩大客户部署，继续扩展到新行业，并增强初创公司的人工智能能力，包括集成大型语言模型（LLMs）以提高运营效率。
“在接下来的几年里，像我们这样的垂直整合公司将以经济上合理的方式在现实世界中实际部署，并基于此实现经济增长，”谢特说。“但在这个过程中，他们会收集到足够的数据，以正确的格式，从而在几年后解锁那个‘恍然大悟’的时刻。”
本文翻译自：TechCrunch, https://techcrunch.com/2024/11/21/teleo-wants-to-help-the-robotics-industry-reach-its-chatgpt-moment/
编译：ChatGPT
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