ИИ-платформа Destro AI: не роботы, а их оркестровка
Компания Destro AI, вышедшая из скрытого режима с раундом посевных инвестиций в $8 млн, предлагает новый подход к роботизации. Вместо разработки новых форм-факторов роботов или моделей искусственного интеллекта (ИИ) для их управления, Destro сосредоточилась на создании интеллектуального слоя. Эта ИИ-платформа координирует действия роботов и человеческого персонала в логистических центрах, значительно повышая общую эффективность.
Основатель Destro AI, Мантан Павар, подчеркивает, что их преимущество в глубоком понимании проблем клиентов, а не в создании робототехнических устройств. Компания позиционирует себя не как производитель роботов, а как разработчик решений для их интеграции в существующие рабочие процессы.
Опыт внедрения в Yusen Logistics
Ричард Брюнель, директор по автоматизации американского подразделения Yusen Logistics, крупного логистического оператора, сыграл ключевую роль в формировании стратегии Destro AI. Yusen Logistics уже использует фиксированную автоматизацию, такую как конвейеры и сортировщики, и активно пилотирует новые технологии, включая роботов для разгрузки прицепов и автономные поломоечные машины.
Изначально Destro AI фокусировалась на процессах комплектации и упаковки. Однако Брюнель увидел потенциал их технологии для решения схожей проблемы в кросс-докинге — процессе перегрузки товаров из одного грузовика в другие для дальнейшей доставки. Destro AI адаптировала свое решение для этой задачи.
Технологии Destro AI в действии
Пилотный проект Destro AI был запущен на одном из объектов Yusen Logistics на северо-западе Тихоокеанского региона. В нем использовались три робота для перемещения тележек от Miva Robotics, управляемые операционной системой Vision от Destro. Эта система основана на открытых моделях Vision-Language-Action (VLA), которые интерпретируют изображения с камер и инструкции для управления движениями роботов.
Пока люди разгружают товары из грузовиков в тележки, роботы автономно доставляют полные тележки к месту назначения. Эффективность достигается за счет того, что люди, тележки и грузовики управляются единой операционной системой Mothership от Destro AI. Это позволяет уйти от бумажного документооборота и сделать все операции систематизированными.
Преимущества комплексного подхода
Yusen Logistics рассматривала решения от других крупных робототехнических стартапов, но ни одно из них не смогло полностью интегрироваться в их рабочий процесс. Одни предлагали роботов для перемещения тележек, но без управления погрузкой/разгрузкой. Другие имели инструменты управления парком, но требовали ручной координации всех операций. Destro AI выиграла благодаря способности обеспечить автономное управление всем процессом.
Сейчас Destro AI расширяет пилотный проект до полноценного внедрения 26 роботов и запускает еще один пилот с 17 роботами на объекте Yusen в Южной Калифорнии. Мантан Павар планирует масштабировать этот рабочий процесс кросс-докинга на тысячи других складов, что и привлекло инвесторов Base10 Partners и Bonfire Ventures.
Перспективы и вызовы
Destro AI может столкнуться с трудностями при работе с задачами, требующими большей ловкости и манипуляций. Универсальные роботы и открытые модели пока не доказали свою эффективность в таких операциях. Однако Павар уверен, что его компания занимает ключевое место в технологическом стеке, способное использовать достижения в области ИИ-моделей и робототехнических компонентов.
Ричард Брюнель подтверждает, что внедрение автоматизации должно решать реальные операционные проблемы, а не просто демонстрировать интересные технологии. Если решение делает операции более эффективными, последовательными и гибкими, это приносит выгоду клиентам.
