Hinton、李飞飞投资的公司
Covar iant能否估值百亿、甚至千亿美金?
8月2日消息,彭博社报道,专注具身智能赛道的美国AI软件企业Covariant最近收到亚马逊的收购意向。目前,亚马逊和Covariant均未对该消息作出回应。
Covariant于2023年4月完成了7500万美元的C轮融资,总融资达到2.22亿美元,该轮融资结束后Covariant的估值达到了6.25亿美元。Covariant还拥有一个豪华的投资团队,资方包括Geoffrey Hinton、Yann LeCun、李飞飞、Jeff Dean、比尔•盖茨等大牛,还有Index Ventures、Radical Ventures等投资机构。
Covariant核心业务聚焦于“Covariant Brain”的软件系统和其AI机器人解决方案,其中 仓储场景是其选择率先落地的场景。 今年3月,Covariant还推出了首个商用机器人基础模型RFM-1(Robot Foundation Model-1)。该模型可以通过视频、图文等自然语言输入,更快地帮助仓储机器人理解、执行相关任务。
现阶段,欧洲最大的电商集团Otto Group、物流公司Radial和药品分销商McKesson Corp也是Covariant的大客户。
事实上,这一收购消息来得并不意外。自2012年收购Kiva Systems以来,亚马逊一直是仓库自动化领域的领导者。近年来,亚马逊陆续收购了Cloostermans、Canvas Technology等与仓库机器人相关的企业。
“亚马逊可以通过一个平台管理所有的自动化设备。”物流行业顾问、前亚马逊高管布里坦·拉德 (Brittain Ladd)透露到,Covariant对亚马逊来说是一个有吸引力的收购目标,因为它的软件平台可以操控多种机器人硬件,相当于打造了一个多硬件的“通用大脑”。
但部分投资人告诉硅兔君,如果Covariant被亚马逊收购,这对具身智能赛道来说可能并不是一个好的信号。因为如果Covariant在独立发展上市与被收购之间,选择了现在被收亚马逊收购,这可能代表Covariant商业化的信心不足,也意味着具身智能发展前景艰难。“整体看来,Covariant接受亚马逊的收购邀请可能性并不是太高。”
Covariant颇受投资者喜爱的重要原因之一,来自创始团队。
首先是吴恩达的开山弟子,Pieter Abbeel,他是前百度首席科学家、AI大牛吴恩达的首个博士生,主要专注于机器人和机器人学习等研究方向。
他还曾创办了伯克利机器人学习实验室,如今是伯克利大学的终身教授。目前,Pieter Abbeel在Covariant内担任首席科学家以及联合创始人的职位。
Pieter Abbeel
其次是90后华人陈曦(Peter Chen),现阶段在Covariant内担任CEO职位。他是Pieter Abbeel的学生之一,在伯克利本硕博连读,也曾在Meta实习。
据相关媒体报道,Index Venture投资人曾评价陈曦时说:“陈曦不仅是聪明的AI技术专家,也是一位优秀的商人,(他)对市场战略、文化建设、人才招聘、商务谈判等多个方面均有较强的掌控力。”
Covariant创始人团队合影
作为Covariant的CTO,段岩(Rocky Duan)不仅在本科阶段就担任过拍卖网站Sellegit的CTO,而且两年时间就完成了伯克利大学的博士进修,博士期间还联合创办了Covariant。
以上三位都曾在明星AI企业OpenAI任职一段时间,2017年左右先后从OpenAI离职。此时,正好有媒体爆料提到OpenAI的机器人团队解散。因此,不少人戏称Covariant是OpenAI机器人梦的延续。
而最后一位联合创始人,张天浩(Tianhao Zhang)曾在微软实习过,2016年开始攻读伯克利博士学位。
据报道,Covariant的创业起源于陈曦与段岩的一次聚会。
当时他们团队刚刚发表了一篇强化学习领域的论文,陈曦认为强化学习将会缩小AI机器人与人之间的差距,但缺少一些落地方向。比如机器人需要操纵的对象是什么,以及需要以什么样的精度等等。
陈曦认识到学术研究与产业应用之间存在差距,这也是他们创立Covariant的原因之一。Covariant希望用最好AI科学家解决实际问题。基于市场需求,他们最终瞄准仓储物流方向。
“我们只卖AI软件。”陈曦从一开始就对Covariant有个清晰的定位。
目前,Covariant的变现方式主要以卖Covariant Brain以及配套的AI解决方案为主。尽管今年3月,Covariant推出了首款商用机器人基础模型RFM-1,但目前尚且不清楚RFM-1是否已完成商业化。
什么样的软件让“深度学习之父”Geoffrey Hinton都表示肯定,甚至专门发推表示后悔自己投少了?
Covariant Brain让人感到惊艳地方主要分两个方面:高质量训练数据以及泛化能力。这里指的是机器人在面对新任务或者新物品时,只需很少时间或几次学习即可掌握新技能。而目前大部分的机器人解决方案中,机器人都需要重新编程或花费很长时间才能掌握新技能。
仓储机器人在工作场景中面临的最大难题之一是,机器人如何适应复杂的工作场景以及精准识别成千上万种产品分类,并且精确抓取。
Covariant曾在2020年表示其Covariant Brain系统能够以99%的准确率拾取和包装大约1万件物品。它成功的秘诀之一是,其训练Covariant Brain数据是机器人与现实世界实时交互产生数据,其数据价值更高也更精准,训练效果也更好。
“要让机器人能够非常自主地执行任务,你需要高质量的数据。而如果你需要高质量的数据,就需要有目的性地收集。”陈曦接受媒体采访时说。Covariant一直关注“特殊场景”,这些“特殊场景”很难在实验室环境见到,但是在真实世界大量存在,因此数据更难获取。
图注:仓储机器人面对各种复杂对象及特殊事件
目前,机器人在面对不断变化的货物和任务时,Covariant Brain帮助机器人自主识别并调整动作,从而完成抓取任务,这也是提升物流系统中物流效率的关键。
同样,陈曦认为AI机器人需要具备泛化能力。“如果AI机器人挑捡产品,还需要人工多次干预的话,AI机器人就不具有价值。”他说道。
实现泛化,Covariant认为只要用足够多的机器人真实交互数据去训练模型,就会涌现出准确模拟物理世界变化的模型。Covariant用数据验证了Scaling Law适用于机器人学习领域,训练数据越多,一次抓取不成功需要重复的次数可减少43%,且机器人的抓取速度越来越高。
图源:Covariant Blog
不过,对客户来说,Covariant Brain的价格也并不便宜。有一位Covariant的客户曾透露道:“如果请分拣工人的价格是40000美元的话,Covariant Brain的价格大约在30000美元左右。”
今年3月11日,Covariant推出了首个机器人基础模型RFM-1(Robot Foundation Model-1)。该模型基于Transformer架构,参数规模达到80亿,并且使用互联网数据 + 真实机器人操作数据训练。
RFM-1支持输入多模态数据,如文本、机器人动作、传感器数据、图片、视频等,可以通过自然语言输入机器人操作指令。
RFM-1另一个显著的特点是,客户无需会编程,用自然语言就可以进行人机协作。它允许客户用简洁的文本语言指导机器人执行任务,也迎合了每个客户不断变化的业务需求以及适应部分特殊场景。
RFM-1还能主动向人类寻求帮助。例如,在分拣特定物品遇到难题时,机器人能够向操作员传达并说明困难点。操作员随后可以教机器人新的分拣策略,多次重复后,机器人可以习得新策略,并在未来操作中加以应用。
这些功能都离不开Covariant为RFM-1构建的庞大的世界模型。
如今,能够和Covariant的投资阵容相媲美的具身智能创企已经不多了。 AI赛道的学界大牛、知名投资机构、互联网大厂几乎都在Covariant投资方中显露身影。
数据来源:Crunchbase
图灵奖得主、深度学习三巨头之一的Geoffrey Hinton曾专门发文吐槽自己后悔给Covariant投少了,如果再给他一次机会,他将会重新投入此前的百倍资金。
除了Geoffrey Hinton之外,其他AI学界大佬Jeff Dean、李飞飞、Yann LeCun均参与到Covariant的投资中。
陈曦则在回应Hinton时表示,“Hinton之所以会看好并投资我们,一方面,他认识我们团队中的很多人,认可我们的实力;另一方面,他早就看过并肯定了Covariant的技术成果。”
此外,不少知名投资机构也纷纷表示对Covariant的看好。Index Ventures、Radical Ventures 参与了Covariant的C轮融资领投。而一些科技巨头也藏在部分投资机构背后,比如百度风投和三星NEXT等。
今年,北美具身智能赛道涌入大量资本和优秀创业者,CMU两位教授创立的Skiled AI估值达到15亿美金,李飞飞教授下场创业、开局公司估值即达到10亿美金,斯坦福教授团队创立的Physical Intelligence价值4亿美金,他们都想成为机器人领域的OpenAI,剑指机器人GPT模型。
但从目前企业的吸金能力和估值来看,具身智能前期发展离不开大量资金支持,且因为硬件成本存在,其商业化可能会比大模型更难。
2012年,亚马逊以7.75亿美元收购Kiva仓储机器人,引发业内轰动,物流仓储自动化也由此开始蓬勃发展。尽管距离现在已经过去了12年,但仍有80%以上的仓库没有部署自动化解决方案,在电商高度发达的今天,物流仓储自动化仍是初创重点突破的方向之一。
从创始团队配置、投资机构阵容以及业务进展,Covariant称得上是具身智能领域的头部公司。
选择加入亚马逊,Covariant自然可以背靠大树好乘凉,既无需操心资本问题、也有了触手可得的商业化应用场景。自然,亚马逊收购Covariant,又有了故事可讲,对股价的带动作用说不定轻松超过为此支付的代价。
但Covariant是否会甘心如此?
根据PitchBook的数据,Covariant在2023年4月的一轮融资中估值为6.25亿美元,鉴于Covariant公开业务进展信息领先Skiled AI,以及目前市场对AI+机器人的热情,不知道亚马逊能否开出超过15亿美金的收购价格。
但哪怕如此,参考OpenAI和Anthropic的估值,如果坚持独立发展,Covariant能否像前两者一样估值百亿、甚至千亿美金?
本文来自微信公众号“硅兔赛跑”(ID:sv_race),作者:Xuushan