科技助力自动化：Robovision引领AI视觉革命

摘要: Robovision已筹集了4200万美元来工业化深度学习工具，并使它们更容易成为其核心技术公司的企业。

科技助力自动化：Robovision引领AI视觉革命

随着劳动力短缺的挑战，制造业和农业等领域越来越多地采用人工智能来实现自动化。

计算机视觉初创公司正积极寻求机会，为这两个行业提供一系列点对点的解决方案。从数据收集到农作物监测和收割，具有视觉功能的机器人正在进入领域。

然而，一个仍然存在的挑战是实施：如果这些解决方案不易于使用，它们就不会被采用。

比利时初创公司Robovision认为他们已经找到了解决办法。该公司希望推动深度学习工具的产业化，并使其更易于让非科技公司参与其中。他们建立了一个“无代码”计算机视觉AI平台，无需软件开发人员或数据科学家参与每个步骤。Robovision不制造机器人，但正如其名称所示，该公司也面向希望开发支持AI启用自动化的新机器的机器人公司。

实际上，这意味着Robovision的客户可以使用其平台上传数据，标记数据，测试模型并将其部署到生产中。该公司表示，其模型可用于各种用例，如在超市规模上识别水果，识别新制造的电子元件中的故障，甚至切割玫瑰茎。

总部位于比利时的Robovision已经为45个国家的客户提供服务，首席执行官Thomas Van den Driessche在接受TechCrunch采访时表示。现在，得益于最近一轮规模可观的融资，该公司正在扩展至美国，押注于该巨大市场中工业和农业客户的兴趣。

这轮4200万美元的A轮融资由比利时农业科技投资者Astanor Ventures和Target Global共同领投。后者是总部位于柏林的投资者，其参与此次融资标志着其最近一些报道的偏离：与俄罗斯资金的关系引发了一些争议。法国风投Red River West也参与了这一轮融资，该公司专注于资助欧洲初创企业进军北美市场。

这一轮融资后，Robovision的后估值达到1.8亿美元，这一新一轮融资使Robovision筹集的股权融资总额达到6500万美元，包括两笔转换的票据。该公司的首席增长官Florian Hendrickx通过电子邮件告诉TechCrunch，这仍使创始人和员工持有Robovision超过50%的股权。

Robovision的挑战与机遇

Robovision在扩张过程中面临的一个挑战是，与不同行业合作会使信息传递和市场策略变得复杂。但积累和实验在一个应用中的经验可以应用到另一个应用中。例如，Robovision能够将其为郁金香疾病检测开发的3D深度学习技术应用到COVID危机期间人类肺部疾病检测中。

“这是一把双刃剑，”创始人Jonathan Berte告诉TechCrunch。“Robovision的DNA是在多样性和专注之间取得微妙平衡。”

这种DNA源自Robovision的历史：该公司成立于2012年，最初是一家咨询工作室，几年后转向了面向企业的平台方法，这也使其更受风险投资者青睐。

Robovision最初获得的动力来自农业科技，占据其50%的活动范围，Van den Driessche表示。农业科技也是其A轮融资的共同领投者Astanor的领域：该公司专注于所谓的“影响农业食品”。

由于劳动力短缺以及Robovision的业绩记录，农业科技是一个巨大的机会——它帮助其合作伙伴ISO Group每年种植10亿株郁金香。但Van den Driessche表示，其他垂直领域对Robovision的增长速度更快。

根据Van den Driessche的说法，Robovision在生命科学和技术领域获得了强劲的动力。例如，日立使用其平台生产半导体晶圆。“我认为农业不会成为规模上最大的部门，”Target Global的合伙人Bao-Y Van Cong表示。“我认为它将是工业制造。”

苹果最近决定收购DarwinAI，一家专门从事监督零部件制造的人工智能初创公司，显示了对这一领域日益增长的兴趣。对于Robovision创始人Jonathan Berte来说，这也表明一个可以支持各种不同产业应用的工具箱更有意义。“如果这只是一个点对点的解决方案，苹果永远不会购买那家公司。”

从根特到世界

Robovision在2012年和2013年进行的可转换票据融资主要来自荷兰和比利时投资者，但为了筹集所需的资金，他们不得不寻求更远的资本来源。Robovision的比利时根源在其他方面也带来了好处。“整个早期团队都是根特大学的聪明人，”Berte说。Van den Driessche于2022年成为Robovision的首席执行官，而Berte将他的重点转向筹款、合作伙伴关系和全球扩张。

Robovision的技术演进已经扩展到重新思考其计算机视觉工具的架构，以应对客户需求。由于在某些环境中低延迟和快速交付是必需的要求，他们推出了Robovision Edge。

在当今市场上，用更少的资源实现更多已经成为全球竞争的关键。“我认为唯一的方法是创新和提高生产力，”Van Cong表示。