Sereact ने आज Headline VC के नेतृत्व में US$ 110M Series B बंद की, जिसमें Bullhound Capital, Felix Capital, Daphni, Creandum, Air Street Capital, और Point Nine Capital भाग ले रहे हैं; कुल जुटाई गई राशि अब US$ 140M से ऊपर है। जर्मन कंपनी, 2021 में Ralf Gulde और Marc Tuscher (पूर्व University of Stuttgart AI शोधकर्ता) द्वारा स्थापित, जिसे वह Cortex 2.0 कहती है उसे बेचती है, एक रोबोटिक्स फाउंडेशन मॉडल जो प्रति-कार्य प्रोग्रामिंग के बिना औद्योगिक और गोदाम रोबोट के लिए प्राकृतिक भाषा निर्देशों को भौतिक क्रियाओं में परिवर्तित करता है। दिलचस्प वास्तुशिल्प बिंदु यह है कि Cortex 2.0 स्पष्ट रूप से एक शुद्ध दृष्टि-भाषा-कार्य मॉडल नहीं है। इसके बजाय, सिस्टम रोबोट की वर्तमान स्थिति से उम्मीदवार भविष्य की प्रक्षेपवक्रों का एक सेट उत्पन्न करता है, उन्हें भौतिकी और वस्तु-व्यवहार के एक सीखे हुए विश्व मॉडल के माध्यम से चलाता है, और एक क्रिया के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले स्थिरता, जोखिम और दक्षता के लिए प्रत्येक उम्मीदवार को स्कोर करता है। यह वही दृष्टिकोण है जिसकी Yann LeCun वर्षों से वकालत कर रहे हैं (कार्यों पर ऑटोरेग्रेसिव भविष्यवाणी के बजाय एक सीखे हुए विश्व मॉडल पर योजना बनाना) और जो DeepMind, Skild, Physical Intelligence और अन्य छोटे पैमाने पर परीक्षण कर रहे हैं, लेकिन Sereact इसके पीछे उत्पादन-तैनाती संख्याओं को प्रकाशित करने वाली पहली है।
संख्याएं स्वयं घोषणा का वास्तव में दिलचस्प हिस्सा हैं। यूरोप में 200+ तैनात सिस्टम, 1B+ उत्पादन पिक्स पूरे, और 53,000 में से 1 मानवीय हस्तक्षेप के लिए एक रिपोर्ट की गई एस्केलेशन दर। नामित ग्राहक BMW, Daimler Truck, PepsiCo, Bol, और Active Ants हैं, सभी पायलट-अनुकूल अनुसंधान-संस्थान तैनातियों के बजाय वास्तविक औद्योगिक और ई-कॉमर्स लॉजिस्टिक्स खरीदार। 53,000 में से 1 संख्या पूछताछ करने वाला मेट्रिक है: औद्योगिक रोबोटिक्स ROI इस पर निर्भर करता है कि एक मानव को कितनी बार कदम उठाना पड़ता है, क्योंकि प्रत्येक एस्केलेशन एक प्रवाह-दर हिट और एक श्रम लागत है। यदि वह संख्या स्वतंत्र ऑडिट के तहत Sereact द्वारा दावा किए गए समान थ्रूपुट स्तरों पर पुनरुत्पादित होती है, तो यह उन विफलता दरों पर एक संरचनात्मक छलांग है जिन पर गोदाम रोबोटिक्स की पिछली पीढ़ी ने भेजा था, जो Headline VC जो भुगतान कर रहा है। विश्व-मॉडल दृष्टिकोण के लिए वास्तुशिल्प तर्क यह है कि कार्य करने से पहले एक भौतिकी सिमुलेटर के खिलाफ उम्मीदवारों को स्कोर करना नई वस्तुओं पर शानदार ढंग से विफल होता है (सिमुलेटर या तो असुरक्षित प्रक्षेपवक्रों को अस्वीकार करता है या मानव समीक्षा के लिए रूट करता है) बजाय आत्मविश्वास से गलत काम करने के जैसा एक कम-प्रशिक्षित VLA कर सकता है। क्या वास्तुशिल्प अंतर या डेटा स्केल वह है जो तैनाती संख्याओं का उत्पादन करता है, अनसुलझा है, लेकिन उत्पादन डेटा VLA-बनाम-विश्व-मॉडल बहस में नया साक्ष्य है।
रोबोटिक्स पर या आसपास काम करने वाले बिल्डरों के लिए, तीन ठोस चीजें मायने रखती हैं। पहला, VLA-शुद्ध दृष्टिकोण (Physical Intelligence, Skild, Covariant) और भौतिकी-सूचित दृष्टिकोण (Sereact, बढ़ती हुई Google की ER/VLA विभाजन) के बीच उत्पादन-डेटा अंतर अब सैद्धांतिक के बजाय अनुभवजन्य रूप से मापने योग्य है, और Sereact की संख्याएं पहला वास्तविक सार्वजनिक बेंचमार्क हैं। दूसरा, 53,000 में से 1 द्वारा निहित तैनाती अर्थशास्त्र वह सीमा है जिसके ऊपर औद्योगिक रोबोटिक्स श्रम-वृद्धि के बजाय श्रम-प्रतिस्थापन बन जाता है, और 1B+ पिक्स वॉल्यूम यह सुझाव देने के लिए पर्याप्त है कि यह हाथ से चुना गया चेरी-पिक्ड बेंचमार्क नहीं है। तीसरा, बोस्टन कार्यालय के माध्यम से US विस्तार एक प्रतिस्पर्धी संकेत है: अभी तक यूरोपीय औद्योगिक रोबोटिक्स ने दृश्यता पर US गोदाम-रोबोटिक्स तैनातियों (Symbotic, Locus, GreyOrange) को पीछे छोड़ दिया है लेकिन क्षमता पर जरूरी नहीं है, और Physical Intelligence के घरेलू मैदान के खिलाफ US बाजार में प्रवेश करने वाला एक जर्मन VLA-विकल्प बिल्कुल वैसी प्रतिस्पर्धा है जो उद्योग को तेज़ करती है। ईमानदार बिल्डर फ्रेमिंग यह है कि गोदाम और औद्योगिक रोबोटिक्स अब लगभग उसी परिपक्वता क्षेत्र में है जैसा 2018 में स्वायत्त ड्राइविंग था: वास्तविक तैनाती, वास्तविक संख्याएं, वास्तविक असहमति कि कौन सा वास्तुकला जीतता है, और अगले 24 महीने भौतिक रूप से बचे लोगों को अलग करेंगे। Sereact के US$ 110M ने अभी उस मेज पर एक सीट खरीदी।