Według Tech Funding News Lyte, startup z Mountain View założony przez inżynierów stojących za technologią wykrywania głębokości Face ID firmy Apple, zebrał 165 milionów dolarów w ramach finansowania serii C po wycenie na poziomie 1,6 miliarda dolarów. Runda prowadzona przez Mavericka Silicona ponad trzykrotnie przewyższa wycenę firmy ze stycznia 2026 r., kiedy to wyszła ona z ukrycia z zebranymi już 107 milionami dolarów i możliwością zapewnienia robotom niezawodnego sposobu widzenia świata.
Całkowite finansowanie wynosi obecnie 272 miliony dolarów, a firma twierdzi, że przechodzi od prototypów do wdrożeń produkcyjnych z klientami z działów kontroli, logistyki i produkcji. Jak pokazały doniesienia z ostatniego roku o najświeższych wiadomościach dotyczących sztucznej inteligencji, wyścig o zaopatrzenie gospodarki fizycznej w sztuczną inteligencję w coraz większym stopniu toczy się wokół nieestetycznych warstw pod modelami, a percepcja staje się jedną z najbardziej spornych. Więcej kontekstu na ten temat znajdziesz w naszych najnowsze osiągnięcia AI.
Ponowne spotkanie zespołu ds. głębi identyfikacji twarzy
Firma Lyte została założona w 2021 roku przez Alexandra Shpunta, Armana Hajati i Yuvala Gersona, trzech byłych inżynierów Apple, którzy pracowali nad technologią wykrywania głębi kryjącą się za Face ID. Rodowód Shpunta w zakresie wykrywania 3D sięga jeszcze głębiej: wcześniej był współzałożycielem PrimeSense, izraelskiej firmy, której technologia napędzała Kinect firmy Microsoft, zanim Apple przejął ją w 2013 roku.
Firma wyszła z ukrycia w styczniu 2026 r. dzięki LyteVision, platformie percepcyjnej. Zamiast pozostawiać twórcom robotów konieczność łączenia oddzielnej kamery, ruchu i informacji o głębokości, LyteVision łączy kamerę, bezwładnościowy czujnik ruchu i to, co firma opisuje jako czujnik 4D mierzący odległość i prędkość, w jeden zsynchronizowany strumień danych. Chodzi o to, że dzięki natywnemu pomiarowi ruchu w krzemie i oprogramowaniu problemy z syntezą, które kosztują czas i dokładność robotów magazynowych, nigdy nie pojawią się w dalszej części procesu.
Dlaczego inwestorzy stawiają na krzem, a nie tylko na oprogramowanie
Rundę prowadził Maverick Silicon, a jego partner zarządzający Andrew Homan dołączył do zarządu Lyte. Fundusz wspierał już firmy SiMa.ai i TensorWave zajmujące się chipami Edge AI. Obecny inwestor Fidelity Management & Research, który kierował serią B firmy Lyte, powrócił wraz z Atreides Management, Key1 Capital i Ora Global.
„Fizyczna sztuczna inteligencja ma problem z wykrywaniem, zanim będzie miała problem z modelem” – stwierdził Shpunt w oświadczeniu opublikowanym przez Tech Funding News. „Robot nie może bezpiecznie działać na danych, które nie opisują wiernie świata. Budujemy cały fundament percepcji, od niestandardowego krzemu po dane przestrzenne generowane przez nasze systemy”.
Homan sformułował to założenie w kategoriach definiujących kategorię, mówiąc, że Lyte buduje „podstawową platformę czujnikową, która umożliwia szerokiej gamie robotów postrzeganie i rozumienie otaczającego ich świata”. Avigdor Willenz, prezes firmy, argumentował, że posiadanie krzemu odróżnia firmy, które definiują daną kategorię od tych, które jedynie w niej uczestniczą.
Wyścig tłumów dla oka robota
Lyte nie jest sam w dążeniu do warstwy percepcyjnej fizycznej sztucznej inteligencji. Według raportu Rhoda AI zebrała w marcu 450 milionów dolarów przy wycenie na 1,7 miliarda dolarów, stawiając na modele podstawowe wytrenowane za pomocą wideo, a nie na posiadanie krzemu z czujnikami. RealSense, wydzielona z Intela z kapitałem 50 milionów dolarów, atakuje ten sam rynek kamer i głębi ostrości z innej perspektywy, podczas gdy Luxonis zebrała w lipcu 14 milionów dolarów z serii A wokół swojej linii kamer OAK typu open source.
Według Lyte'a wyróżnikiem jest integracja pionowa: tam, gdzie konkurenci licencjonują modele lub sprzedają sprzęt modułowy, Lyte jest właścicielem pełnego stosu, począwszy od niestandardowych układów scalonych, co, jego zdaniem, faktycznie eliminuje opóźnienia i problemy z kalibracją, na które narzekają zespoły robotyki. To, czy ten zakład pokona podejście polegające na szkoleniu wideo i licencjonowaniu wszystkiego, nie zostanie rozstrzygnięte na podstawie rundy finansowania, ale na podstawie tego, jakie podejście zapewni mniej źle skalibrowanych robotów.
Kontekst rynkowy
Fundusze trafiają w związku z prognozami szybkiego wzrostu w dziedzinie robotyki opartej na sztucznej inteligencji. Według danych cytowanych w raporcie szacuje się, że do 2030 r. rynek robotyki AI osiągnie wartość 125 miliardów dolarów. Roboty humanoidalne i magazynowe pozostają drogie i podatne na błędy, po części dlatego, że percepcja – niezawodne przekształcanie surowych danych z czujników w wierny model świata fizycznego – nie jest rozwiązana w odniesieniu do cen towarów.
Lyte twierdzi, że nowy kapitał zostanie przeznaczony na skalowanie produkcji krzemu, rozszerzanie wdrożeń LyteVision i zwiększanie zatrudnienia w branży krzemu, oprogramowania, optyki i inżynierii produkcji.
Co to oznacza dla fizycznego stosu AI
Runda jest sygnałem, gdzie według kapitału wysokiego ryzyka wzrośnie wartość fizycznej sztucznej inteligencji. W ciągu ostatnich dwóch lat przygotowano ogromne rundy na potrzeby modeli podstawowych i twórców robotów humanoidalnych, ale cykl finansowania na rok 2026 w coraz większym stopniu nagradza warstwy „pick-and-shovels”: symulację, fuzję czujników, obliczanie krawędzi i uruchamianie.
W przypadku przedsiębiorstw wdrażających roboty w fabrykach i magazynach większy kapitał w postrzeganiu może przełożyć się na szybsze przejście pilotów do produkcji – co jest krokiem, na którym w przeszłości wiele programów robotyki utknęło w martwym punkcie. Dla całej branży sztucznej inteligencji teza Lyte’a przypomina, że systemy ucieleśnione wymagają standardów niezawodności, z którymi interfejsy czatu nigdy nie mają do czynienia: robot działający w przypadku źle odczytanej sceny nie generuje złego akapitu, po prostu upuszcza paletę.
Z raportu wynika, że Lyte odmówiła podania nazw swoich klientów produkcyjnych. Firma twierdzi, że wdrożenia obejmują obecnie inspekcję, logistykę i produkcję, a seria C przyspieszy tempo, w jakim jej stos percepcji dociera do nowych typów robotów i środowisk.
---
Bądź na Bieżąco z AINajnowsze wiadomości, analizy i przełomy w dziedzinie AI — wszystko w jednym miejscu.
Czytaj więcej wiadomości AI →
