Startup Eka Robotics, rozwijający fizyczną AI do sterowania robotami, zebrał 150 mln dolarów w rundzie Series A. Wycena po rundzie wynosi 1,45 mld dolarów. Rundę współprowadzili a16z (Andreessen Horowitz) i F-Prime Capital, jak podał TechCrunch 20 października. To jeden z większych zakładów inwestorów na roboty, które mają radzić sobie z przedmiotami o różnym kształcie i twardości.
Firmę z Cambridge w stanie Massachusetts założyli Pulkit Agrawal, profesor MIT kierujący laboratorium Improbable AI Lab, oraz Tuomas Haarnoja, wcześniej badacz robotyki w Google DeepMind. Obaj zajmują się uczeniem ze wzmocnieniem (reinforcement learning). Większość branży rozwija modele typu vision-language-action, które łączą obraz z kamery z poleceniami w języku naturalnym. Eka idzie inną drogą i buduje model vision-force-action. Obok kamery kluczową rolę grają w nim czujniki siły umieszczone w chwytaku.
Co potrafi robot Eka
Według TechCrunch robot podnosi około 1500 przedmiotów o masie do 1 kg na godzinę. Człowiek przy tym samym zadaniu osiąga około 600. Skuteczność chwytu przekracza 95 procent. Model uczy się głównie w symulatorze fizyki, gdzie w kilka minut zbiera tysiące godzin doświadczenia, zamiast polegać na demonstracjach nagrywanych przez ludzi. Chwytak kosztuje mniej niż 1000 dolarów i wytrzymuje obecnie 5 mln cykli pracy. Celem jest 20 mln cykli, czyli standard przemysłowy.
Agrawal tłumaczy, że sam obraz nie wystarcza, by precyzyjnie domknąć ostatni milimetr ruchu. Przy kontakcie z przedmiotem decyduje wyczucie siły. Kris Hauser, robotyk z University of Illinois Urbana-Champaign, zwrócił uwagę, że robot radził sobie z wieloma różnymi przedmiotami bez ponownego trenowania. Eka prowadzi pilotaże z klientami przemysłowymi przy zadaniach typu pick-and-place i manipulacji przewodami. Nazw klientów ani terminów wdrożeń firma nie podaje.
Co to znaczy dla polskich firm
Dla produkcji i logistyki to sygnał, że automatyzacja chwytania może przestać wymagać ustawiania wszystkiego co do milimetra. Robot, który dopasowuje siłę do przedmiotu, lepiej pasuje do zmiennego asortymentu, typowego dla magazynów e-commerce czy montażu krótkich serii. Polskie zakłady i centra logistyczne mają takich procesów sporo.
Do wdrożeń na dużą skalę jest jednak daleko. Wyniki z produkcji nie zostały jeszcze opublikowane, a przejście z laboratorium na linię, która pracuje rok bez przerwy, to osobne wyzwanie. Chwytak osiąga dziś jedną czwartą docelowej trwałości przemysłowej. Firmy planujące robotyzację mogą już teraz spisać procesy z dużą zmiennością przedmiotów i policzyć ich koszt. Tam takie rozwiązania prawdopodobnie trafią najpierw, a dobrze opisany proces skraca każdy pilotaż.
Źródło: TechCrunch (EN), 20 października 2026. Tło o firmie i modelu: Mike Kalil (EN), 8 maja 2026.
