Собирать дорожную сцену и поведение объектов на ней

Чем собирать?  Видео, лидар, УЗ, ИК?

Если интересно про автопилот, то есть очень понятная лекция на Tesla Autonomy Day

Лидар дорого, достаточно камер и радаров

20тыс руб серийно за одного курьера звучит очень заманчиво

Спрос на такую услугу будет только если у клиента 1) Хороший выбор магазинов/кафе для доставки товаров 2) Скорость доставки будет не хуже, чем у Uber Eats, например. То есть нужно всё равно делать приложение, делать хотя бы штук десять таких коробок на колёсах с живыми людьми, которые будут с ними ходить. Им нужно платить зарплату. Возникает вопрос размеров первоначальных вложений. Если речь идёт о глубинке, то затраты на работников будут, конечно, не сильно большие, но  и платежеспособность населения не особо высокая. Также, стоит учитывать, что прототипы будут под защитой сотрудников, а реальные роботы должны быть с антивандальной защитой, довольно приличной.
Это добавит к стоимости. Переход на автономную доставку тоже добавит к стоимости, потому что работа дата-сатанистов дорогая. По факту пока все такие проекты — баловство и проедание денег инвесторов.

А как он будет следить? Трекать маршрут и смотреть на камеру, сидя в ЦПУ?

Относитесь как к баловству, так легче. Следить по разному или рядом пешком с джойстиком или из ЦПУ

Пассивно за 10-ю сразу рядом с пешком с джойстиком, очевидно, не получится. То есть нужно делать систему мониторинга и организовывать ЦПУ, что стоит денег, опять же, включая аренду помещения. Хотя из дому тоже могут следить, конечно. Насчёт "относитесь как к баловству", я говорю о существующих проектах. Все они очень затратные и до окупаемости пока сильно далеко. Я же не знаю, насколько у вас бизнес-план проработан. Может быть там вся экономика сходится. Поэтому "баловство" это было не про вашу идею.

О, оптимизм это хорошо. Но видеорегистрация и какая-то обработка сигнала кратно добавят стоимости. А если еще и управление впихнуть, то еще немножко насыпется.

Вот чтобы понять, какая экономика складывается или нет, имеет смысл начать с Fake it till you make it, потом после сбора первых цифр начинать посерьезней вкладываться в технологию. Проще и надежнее начинать с богатеньких, например в элитных ЖК. Там и антивандальность, и прочие тяжести жизни будут не так важны. Далее взять другой узкий сегмент - ЖК подешевле, и смотреть, как детишки разбирают робота на куски и думать, как бы такого избежать. Со временем может быть когда-нибудь и до более-менее массового рынка дойти удастся.

Хотя, если нет понимания, как и за сколько примерно технологию можно реализовать, то это просто будет проверка рынка и не более.

Жаль. Интересно узнать кто же в России реально занят разработкой экзоскелетов, потому что я лично слышал только про один, применяемый для реабилитации

Пассивно следить за 10 получится только когда будет большая степень автономности. Насчет окупаемости существующих проектов не знаю. Конечно согласен что на RnD нужно много денег и проработанного плана нет

Число доставок starship растет вертикально вверх. Уверен место на рынке еще есть для таких проектов

Места на рынке полно — хоть в каждом городе по стартапу запускай. Яндекс, вот, в штаты даже со своими роботами-доставщиками намылился. Вы в какой стране хотите тестировать рынок?

Вот, по факту, для реальных заказчиков и работы на промышленных объектах российские разработки пока не готовы. Да, для реабилитации есть Экзоатлет.

🌟 Svetlana Ragimova достиг уровня 3!

Танец Самбановы

Пока NVIDIA наслаждается онлайн-славой во всех технологических медиа, освещающих GTC 2021, её многообещающий конкурент наращивает ресурсы.

Стартап SambaNova Systems Inc. получил запредельную оценку в $5 млрд в раунде,  который возглавил фонд SoftBank Vision Fund 2. Общий объём инвестиций, которые подняла компания — $676 млн. В числе других инвесторов Temasek Holdings, сингапурский фонд GIC, BlackRock, Intel Capital, GV (раньше Google Ventures), Walden International и WRVI Capital.

Компания производит кастомные чипы и софт для AI. SambaNova Systems Reconfigurable Dataflow Unit (RDU), как говорится на сайте стартапа, — процессор следующего поколения, через который данные проходят свободным потоком так, как это задумывалось при разработке ML-модели, без всяких задержек. Новая архитектура устраняет проблему избыточного перемещения данных и кэширования, что позволяет высвободить ресурсы и направить их непосредственно на вычисления. Подробнее про RDU можно прочитать в «белой книге» здесь.

«SambaNova создала гибкую, эффективную и масштабируемую системную архитектуру, — сказал старший управляющий партнер SoftBank Дип Нишар. — Это позволяет предоставить клиентам полноценное программное и аппаратное решение, что снижает сложность по сравнению с решениями на основе отдельных технологических компонентов».

Предыдущий инвестиционный раунд на $250 млн компания закрыла чуть больше года назад — в феврале 2020-го. На эти деньги SambaNova увеличила команду вдвое — со 150 до 300 сотрудников. К концу этого года планирует нанять ещё 200 человек.

Компания основана Родриго Лианом, бывшим вице-президентом Oracle Corp. и Sun Microsystems, и профессорами Стэнфордского университета Кунле Олукотун и Крисом Ре. При создании продуктов SambaNova они переосмыслили интеграцию аппаратного и программного обеспечения для AI, сделав её более тесной. Компания заявляет, что ее программно-определяемый аппаратный подход установил мировые рекорды по производительности, точности, масштабируемости и простоте использования AI.

Среди организаций, использующих технологию SambaNova — Аргоннская национальная лаборатория, Национальное управление ядерной безопасности Министерства энергетики США (NNSA), Ливерморская национальная лаборатория Лоуренса (LLNL) и Лос-Аламосская национальная лаборатория (LANL).

Источник: Silicon Valley Business Journal

Профиль Родриго Лиана на LinkedIn

Дроны — полёт нормальный

Прошлый год для индустрии БПЛА оказался вполне успешным. Согласно исследованию издания и аналитического агентства Drone Industry Insights, во время которого опросили 1000 представителей компаний из этой отрасли, некоторые из них испытали падение спроса во время пандемии, другие же рассказали о росте популярности их продуктов и услуг. Многие надеются, что цифровизация и изменение привычек потребления, которые произошли за прошлый год, позитивно скажутся на рынке в будущем.
 
Количество сотрудников в компаниях отрасли в среднем выросло на 15%. Больше всего нанимали разработчики ПО — их команды увеличились в среднем на 20%. Лучше всего себя чувствовали компании, создающие решения для планирования полётов, управления флотом БПЛА и трафиком (UTM, Unmanned Traffic Management). Аналитика данных в этой категории оказалась менее востребованной.

В сегменте «железа» рост команд составил 18% в основном за счёт активной конкуренции за таланты со стороны крупных игроков. Лучше всех в этом плане себя чувствовали компании, создающие пассажирские дроны. За последние пару лет они получили крупные инвестиции, поэтому вполне могли себе позволить предлагать потенциальным сотрудникам более привлекательные условия.

Игроки рынка услуг на основе БПЛА подросли не так сильно — их команды в среднем увеличились на 11%. Это также произошло в основном за счёт наращивания ресурсов крупными компаниями. Популярность  услуг с использованием дронов сильно разнилась. Площадки для заказа съёмки с БПЛА и консалтинг в этой области были востребованы гораздо меньше, чем обычно. Зато съёмки для новостных каналов, журналов и даже блогов пользовались большой популярностью. Самый крупный сегмент этого рынка — Drone Service Providers (DPSs) рос также, как весь рынок. Наибольший прирост показали ведущие игроки.

В целом, рынок дронов по прежнему привлекает как инвесторов, так и предпринимателей. Согласно исследованию, всего 14% компаний  были основаны в 2010 году или ранее; 44% — в период с 2011 по 2015 год; 42% — в 2016-2020 годы. Правда, исследователи отмечают, что могли пропустить новичков, потому что их просто сложнее обнаружить. Возможно, число стартапов, основанных в 2020-м на самом деле побольше.

Полный отчёт читайте здесь

рыф тут кто-нибудь есть? 😰