6か月前、私たちは事前にロボットスペースに寄りかかっていましたが、1か月に数個のインバウンドピッチしか見られませんでした。今日、その数は急上昇しました。半年で、RFM（Robotics Foundation Models）からスタックロボット、ヒューマノイド、パワー全体を供給するためのツーリングまで、この地域のロボット会社に会いました。
ベンチャーキャピタリストは、2024年に70億ドル以上のロボット企業を費やし、業界は活況を呈しています。写真（6億7,500万ドルのシリーズB）、物理学インテリジェンス（400mシリーズA）、スキッド（3億ドルのシリーズA）などのメガラウンドは、ロボット工学の投資家の食欲の主な急増を示しています。グローバルロボット市場は指数関数的に成長すると予想されており、産業ロボット自体は2034年までに約600億ドルに達すると予想されており、サービスロボットエンジニアリングは2029年までに約990億ドルに成長すると予想されます。
チャンス
ロボット工学は、AIで最もダイナミックで速い動きのカテゴリの1つですが、特に急な学習曲線を持つ最も技術的に複雑なカテゴリの1つである新しいプレーヤーを評価する投資家にとって。標準化されたベンチマークが明確なパフォーマンスメトリックを提供するLLMとは異なり、ロボット工学には会社の機能を比較するための普遍的に許可されたフレームワークがありません。このような複雑さは、AI、ハードウェアの設計とエンジニアリング、サプライチェーン、製造、実際の配置の交差点にあるサイトのユニークな位置から生まれます。これらには、成功する企業のために他の専門知識やその他の参照セットが必要です。要するに、AIを物理的な世界にもたらすことは、AIをデジタルの世界にもたらすよりも困難です。
投資家として、私たちは有望なビジネスをサポートするだけでなく、この技術の開発において建設的な役割を果たすことに早期に参加することを目指しています。ロボットエンジニアリングはもはやサイエンスフィクションではありません。それは、私たちの生活、仕事、建設の方法を変える可能性を備えた急速に開発された現実です。
AIが物理的な世界を形成し始めると、技術的な進歩と意味のある機会のまれな収束が見られます。倉庫の自動化から一般的なロボット農業要素まで、これらのシステムはタスクを実行することはできませんが、実際の環境で学習、適応、改善することができます。それらを構築する会社は、より効率的で柔軟な未来の基盤を築きます。慎重に開発すると、人々の重要な役割を失うことなく機能します。
市場機会に関する最近の入門書、ロボット工学への投資のユニークなタスク、およびこのスペースを探求する他の人をサポートするカテゴリの会社を評価するためのフレームワークを形成しました。深いダイビングなので、ロボットのスタートアップを評価するための3つのテイクアウトを説明しました。
1.学際的なシステムと未来に向けたリーダーシップの間の卓越性を見つけます。刺激はAIの問題ではなく、ソフトウェア、ハードウェア、データ、製造、操作の収束です。優勝会社は、各分野の各分野で最高の才能を必要としますが、十分な世帯がありません。私たちは、現代のテクノロジーアーキテクチャに基づいて、最初の原則で機能するチームを探しており、長期的なビジョンを調整します。
2。デモの質問を信頼しないでください。ロボットの機能を真に測定するには、デモのコンテキストを理解することが重要です。システムは完全に自律的に機能していますか、それともどのくらいのリモートが機能しますか？作業を簡素化するためにオブジェクトまたは環境が配置されていますか？可能な場合はいつでも、システムを直接観察します。多くの場合、特に計画どおりに、特に計画どおりに正確でない場合、洗練されたデモよりも便利です。必要に応じて、ロボットのワークフローを優しく妨害し、応答を確認してください。
3.普遍的なベンチマークがない場合は、会社の成功定義に依存する必要があります。作業成功率、スループット、自律性などの測定可能なメトリックについては、お問い合わせください。時間、教育を分配する必要があるかどうか、およびデータ戦略が継続的な改善のためにフィードバックループを作成するかどうかを理解します。最終的に、最も有望なロボットスタートアップは、技術的な深みと顧客を拡大できる配信モデルの明確なROIストーリーとペアになっています。これは、POC煉獄の最後のロボット工学の波からの学習の1つです。
未来
AIで生成されたロボットスタートアップが成熟するため、VCは前のサイクルで学習する必要があります。 2014年から2015年の多くのロボット企業は、広範な実装と規模の明確なパスなしで、各顧客の1回限りの統合を統合しています。現在、ロボット企業は、前のサイクルでは利用できなかったハードウェア効率、拡張可能なデータ収集方法、AI関数の利点を受け取ります。この領域での進歩の収束は、ロボット工学が最終的にアルコールに変わる可能性があります。
デジタルAIが急速に進化するにつれて、物理的な世界は次の主要な自動フロンティアを表します。 AIモデルは、ソフトウェアエンジニアリング、カスタマーサポート、データ分析全体でホワイトカラー労働者の数を増やしますが、物理的な労働ソリューションはあまり無視されません。物理的な世界統合の複雑さのために、AIが開発を民主化することをソフトウェアで削除する技術的な堀は、ロボット工学によって強く維持されています。
プロモーションは労働を自動化することではなく、人間の能力を強化し、実際の展開を通じて学習と改善を続けるシステムを構築することです。それらは長いアークであり、高度に技術的なビジネスであり、時間が経つにつれて、純粋なソフトウェアベースのモデルを時間の経過とともに複製するのがますます難しい競争力のある堀を作り出します。
これらの分野の企業を慎重に評価したい投資家は、将来の物理世界の構築と変化に役立ちます。
Fortune.comの解説で表明された意見は、完全に著者の見解であり、必ずしも財産の意見と信念を反映しているわけではありません。
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