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¿Qué es Serve Robotics? - MBA de cuatro semanas

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Serve Robotics es una empresa autónoma de entrega en la acera fundada en 2017 como la división de robótica de Postmates.

Entender la robótica sirviente

Los orígenes de Serve Robotics se remontan a una división de robótica de la empresa de entrega Postmates llamada Postmates.

Serve Robotics lleva el nombre del bot de entrega del mismo nombre, Serve, un sistema de entrega asequible, sostenible, conveniente y autónomo que tiene cero emisiones y es del tamaño de un refrigerador promedio.

Después de convertirse en una empresa independiente, Serve Robotics completó una ronda de financiación inicial dirigida por la firma de capital de riesgo Neo. Otras compañías involucradas en la ronda incluyen Uber, Long Journey Ventures, Western Technology Investment, el miembro de la mafia de PayPal, Scott Banister, y los cofundadores de Postmates, Sean Plaice y Bastian Lehman.

Luego, la compañía cerró una ronda Serie A de $ 13 millones en diciembre de 2021. Esta vez estuvieron involucrados Uber, 7-Ventures, el brazo de riesgo corporativo de 7-Evelen, DX Ventures respaldado por Delivery Hero y Wavemaker Labs.

¿Cómo funcionan los robots de servicio?

Servir a los robots para navegar de forma autónoma en áreas específicas de Los Ángeles, como Hollywood y West Hollywood. El contenedor de carga del robot está asegurado para que solo un cliente con el código de acceso pueda acceder a su contenido, y cada entrega es monitoreada de forma remota por un piloto.

Hasta ahora, los clientes que usan la aplicación Uber Eats en el área de entrega de Serve pueden recibir su comida por un robot, si hay uno disponible. Aquellos seleccionados para la entrega robótica pueden rastrear la ubicación de Serve a medida que se acerca.

Serve Robotics anunció en enero de 2022 que fue la primera empresa en completar entregas comerciales con autonomía de Nivel 4. En otras palabras, sus robots pudieron operar de forma rutinaria sin intervención humana, utilizando solo sus capacidades a bordo para garantizar operaciones seguras.

Varias modalidades de sensor están disponibles para apoyar la navegación en calles concurridas de la ciudad. Estos incluyen sensores activos como ultrasonido y lidar, así como sensores de cámara más pasivos. Cada robot también tiene sistemas automáticos de frenado de emergencia y de prevención de colisiones de vehículos.

Los socios tecnológicos clave incluyen NVIDIA, que ha proporcionado su plataforma de máquina robótica y autónoma Jetson, y Ouster, un fabricante estadounidense de sensores lidar pequeños y de bajo consumo.

Tamaño del mercado potencial

Investigación de mercados aliados señala que se espera que el mercado global de entrega robótica tenga un valor de US $ 30,050 millones para 2030, con una CAGR del 24,5%.

El crecimiento se ha visto facilitado por el aumento del uso de Internet, la demanda de entrega sin contacto, la expansión de la industria del comercio electrónico y los avances en IA y otras tecnologías. Es probable que estos factores persistan y contribuyan al crecimiento durante el período de pronóstico.

Si bien Serve Robotics actualmente entrega comestibles a los consumidores, también existe la posibilidad de que los robots de la compañía puedan usarse para la entrega de alimentos en hoteles, restaurantes y hospitales. Otras aplicaciones potenciales notables incluyen la entrega de correo y la entrega de última milla de varios artículos minoristas no alimentarios.

Las tesis centrales:

  • Serve Robotics es una empresa autónoma de entrega en la acera fundada en 2017 como la división de robótica de Postmates. Cuando Uber adquirió Postmates, convirtió el negocio en una empresa independiente.
  • Serve Robotics lleva el nombre del bot de entrega del mismo nombre, Serve, un sistema de entrega asequible, sostenible, conveniente y autónomo que también tiene cero emisiones y tiene el tamaño de una hielera pequeña.
  • Los clientes que usan la aplicación Uber Eats en el área de entrega de Serve pueden recibir su comida por un robot, si hay uno disponible. Los seleccionados para tal entrega pueden rastrear la ubicación del robot a medida que se acerca y deben ingresar un código de acceso a través de una aplicación para acceder al contenedor de carga seguro.

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Los modelos de lenguaje grande (LLM) son herramientas de IA que pueden leer, resumir y traducir texto. Esto les permite predecir palabras y formar oraciones que reflejan la forma en que las personas escriben y hablan.

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La ingeniería rápida es un concepto de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que implica identificar entradas que producen resultados deseables o útiles. Como ocurre con la mayoría de los procesos, la calidad de las entradas también determina la calidad de las salidas en la ingeniería rápida. El diseño de avisos efectivos aumenta la probabilidad de que el modelo devuelva una respuesta tanto afirmativa como contextual. El modelo de preentrenamiento de imágenes y lenguaje contrastivo (CLIP) desarrollado por OpenAI es un ejemplo de un modelo que utiliza indicaciones para clasificar imágenes y leyendas de más de 400 millones de pares de leyendas e imágenes.

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AIOps es la aplicación de la inteligencia artificial a las operaciones de TI. Ha demostrado ser especialmente útil para la gestión de TI moderna en entornos híbridos, distribuidos y dinámicos. AIOps se ha convertido en un componente operativo importante de las organizaciones digitales modernas impulsadas por software y algoritmos.

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Machine Learning Ops (MLOps) describe un conjunto de mejores prácticas para ayudar a una empresa a utilizar la inteligencia artificial con éxito. Consiste en las habilidades, flujos de trabajo y procesos para construir, ejecutar y mantener modelos de aprendizaje automático para respaldar varios procesos operativos dentro de las organizaciones.

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Modelo de negocio de Inteligencia Continua
Los modelos de inteligencia empresarial se han trasladado a la inteligencia continua, que combina una infraestructura de tecnología dinámica con entrega y entrega continuas para brindar inteligencia continua. En definitiva, el software que se ofrece en la nube se integra con los datos de la empresa y utiliza AI/ML para dar respuestas en tiempo real a los problemas actuales que la empresa pueda estar enfrentando.

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Este es un proceso que requiere un circuito de retroalimentación continuo para desarrollar un producto valioso y construir un modelo comercial viable. La innovación continua es una mentalidad en la que los productos y servicios se diseñan y entregan para abordar los problemas de los clientes en lugar de la solución técnica de sus fundadores.

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modelado tecnológico
El modelado tecnológico es una disciplina que tiene como objetivo proporcionar a las empresas las bases para sustentar la innovación y, por lo tanto, para el desarrollo de productos incrementales. Al mismo tiempo, buscamos productos innovadores que puedan allanar el camino para el éxito a largo plazo. En una especie de estrategia de barra, el modelado tecnológico propone un enfoque doble, con el objetivo, por un lado, de seguir manteniendo la innovación continua como parte central del modelo de negocio. Por otro lado, se apuesta por futuros desarrollos que tengan potencial para lograr un gran avance y dar un salto adelante.

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Plantilla de modelo de negocio
Un modelo de negocio tecnológico consta de cuatro componentes principales: modelo de valor (propuesta de valor, misión, visión), modelo tecnológico (gestión de I+D), modelo de ventas (estructura organizativa para ventas y marketing) y modelo financiero (modelo de ingresos, estructura de costes, rentabilidad). ). y generación/gestión de efectivo). Reunir estos elementos puede servir como base para construir un modelo de negocio de tecnología sólido.

Modelo de negocio de IA abierta

¿Cómo gana dinero Openai?
OpenAI ha construido la capa base de la industria de la IA. Con grandes modelos generativos como GPT-3 y DALL-E, OpenAI proporciona acceso a la API para las empresas que desean desarrollar aplicaciones basadas en sus modelos básicos mientras pueden integrar esos modelos en sus productos y utilizar esos modelos con datos patentados e IA adicional. personalizar características. Por otro lado, OpenAI también lanzó ChatGPT, que se basa en un modelo freemium. Microsoft también comercializa productos Opener como parte de su asociación comercial.

OpenAI/Microsoft

openai-microsoft
Desde un punto de vista comercial, OpenAI y Microsoft se asociaron. La historia de la asociación comenzó en 2016 y se solidificó en 2019 cuando Microsoft invirtió mil millones de dólares en la asociación. Ahora está dando un gran paso adelante: Microsoft está negociando para invertir $10 mil millones en esta sociedad. Microsoft está desarrollando su supercomputadora Azure AI a través de OpenAI mientras mejora su plataforma empresarial Azure e integra los modelos OpenAI en sus productos comerciales y de consumo (GitHub, Office, Bing).

Modelo de negocio de IA de estabilidad

Cómo-Estabilidad-AI-Dinero
Stability AI es el motor detrás de Stable Diffusion. Stability gana dinero con nuestros productos de IA y proporciona servicios de consultoría de IA a las empresas. Stability AI monetiza Stable Diffusion a través de las API de DreamStudio. Al mismo tiempo, también se lanza como una versión de código abierto para que cualquiera pueda descargarla y usarla. Stability AI también gana dinero con los servicios empresariales, donde su equipo de desarrollo central brinda a los clientes empresariales la capacidad de mantener, escalar y personalizar Stable Diffusion u otros modelos generativos grandes para satisfacer sus necesidades.

Estabilidad del ecosistema de IA

Estabilidad del ecosistema de IA

Guía principal:

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