Antioch привлекает $32 млн на тестирование роботов в симуляции до взаимодействия с «железом»

Antioch, нью-йоркский стартап, создающий симуляционное программное обеспечение для роботов, дронов и других автономных машин, привлек $32 млн в рамках раунда финансирования серии A. Лид-инвестором выступила компания Greylock. Средства направлены на реализацию концепции, согласно которой команды разработчиков физического ИИ должны тестировать свои системы в облаке, прежде чем что-либо попадет на физическое «железо».

Antioch объявила о раунде в своем блоге 8 сентября. В финансировании также приняли участие A*, Category Ventures, BoxGroup и Icehouse Ventures, а также бизнес-ангелы. С учетом посевного раунда на сумму $8,5 млн в апреле, общий объем привлеченных Antioch средств теперь составляет $40,5 млн. Партнер Greylock Саам Мотамеди вошел в совет директоров компании, о чем фирма сообщила в своей публикации. Antioch не стала раскрывать оценку компании в рамках нового раунда.

Узкое место, которое решает Antioch

Команды разработчиков программного обеспечения могут менять код, запускать тесты и повторять этот процесс тысячи раз в день. Команды робототехников в большинстве своем не имеют такой возможности. Они полагаются на испытательные полигоны, записанные наборы данных, аппаратные стенды и парки устройств, управляемые вручную, что делает повторные проверки медленными и дорогостоящими.

В Antioch утверждают, что их платформа устраняет этот разрыв. Она создает симуляцию системы заказчика, включая ее аппаратное обеспечение, датчики, программное обеспечение и модели. Затем эта симуляция калибруется на основе реальных данных. Команды могут запускать тысячи тестовых сценариев параллельно, выявлять сбои и проверять исправления до того, как изменения попадут на реальную машину.

Компания называет свой продукт верификатором для физического ИИ. Она также продает симуляции как источник синтетических данных для редких сбоев, запись которых в реальном мире была бы опасной или слишком дорогой.

На страницах продуктов компании сфера ее применения разделена на четыре рынка: воздушная, наземная и промышленная автономия, а также направление, называемое интеллектуальным восприятием. В апреле компания фокусировалась на датчиках и системах восприятия для автономных транспортных средств, сельскохозяйственной и строительной техники, а также дронов, как сообщал Тим Фернхольц из TechCrunch во время посевного раунда.

«Инновации со скоростью программного обеспечения в физическом мире станут фундаментом следующей промышленной революции», — заявил Мотамеди в анонсе Antioch.

Наполовину запрограммировано, наполовину изучено

Подход Antioch занимает промежуточное положение между двумя концепциями. Классические симуляторы создаются вручную с использованием 3D-движков и физических движков (солверов). Они поддаются контролю, но испытывают трудности с моделированием сложных эффектов реального мира, таких как мягкие объекты и физика контактов. Обученные модели мира, такие как модели открытого мира, продвигаемые Nvidia, напротив, изучают поведение на основе данных. В Antioch отмечают, что им требуется гораздо больше данных из реального мира, чем есть у большинства команд.

Поэтому Antioch объединяет оба подхода. Компания программирует то, что уже известно (например, геометрию и расположение датчиков), а для остального использует реальные данные. В компании рассчитывают, что со временем компоненты на базе обучения будут занимать все большую часть симулятора.

«Конечная цель — полностью обученная система. Практический путь к ней носит гибридный характер, и мы продвигаем эту границу», — написала компания.

Ring, Nvidia и Nebius

В качестве одного из клиентов Antioch назвала компанию Ring, принадлежащую Amazon.

«Симуляции от Antioch очень точно совпали с результатами наших физических тестов, в том числе в сценариях, которые мы намеренно исключали из калибровки», — рассказал Джейсон Митура, вице-президент по разработке ПО в Amazon и директор по продукту в Ring.

Митура отметил, что такая уверенность позволяет Ring перенести большую часть тестирования и разработки в сферу симуляций. По его словам, это снижает зависимость компании от дорогостоящих программ физических испытаний.

Еще одним клиентом является Launchpad Build AI, производящая системы автоматизации на базе ИИ. «Благодаря Antioch мы смогли существенно ускорить выход на рынок», — заявил в пресс-релизе ее генеральный директор Джон Куик.

Куик отметил, что теперь Launchpad может тестировать любые сценарии, с которыми ее системы столкнутся в условиях производства, а также граничные случаи, воспроизведение которых на практике было бы нецелесообразным. «Это критически важно для такой компании, как наша, чьи команды находятся по обе стороны Атлантики», — добавил он.

Платформа работает на инфраструктуре других компаний. Antioch интегрируется с библиотеками Nvidia Omniverse, Isaac Sim и Isaac Lab. Компания Nvidia также применяет свои инструменты Isaac в других областях, включая открытый симулятор для хирургических роботов. Кроме того, стартап сотрудничает с Nebius для обеспечения вычислительных мощностей, необходимых для масштабного запуска симуляций.

«Симуляция способна стать мощнейшим катализатором для физического ИИ, однако создание стека, который работает безупречно, остается одной из самых сложных задач», — подчеркнул Эван Хелда, руководитель направления физического ИИ в Nebius.

Кто стоит за проектом

Гарри Меллсоп, Алекс Лангшур и Майкл Калви ранее создали компанию Transpose, которую приобрела Chainalysis. Меллсоп также занимался компьютерным зрением в Tesla. Коллин Шлагер, еще один сооснователь, ранее работал над симуляциями и «железом» в Meta Reality Labs (согласно данным Greylock).

Компания была основана в мае 2025 года, как сообщал TechCrunch в апреле. Фернхольц писал, что посевной раунд под руководством A* и Category Ventures оценил Antioch в $60 млн. Обе фирмы приняли участие и в раунде серии A. Среди бизнес-ангелов нового раунда — технический директор Palantir Шьям Санкар и генеральный директор Foxglove Эдриан Макнил, уточнили в Antioch в пресс-релизе.

В сделке прослеживается новозеландский след. Icehouse Ventures — новозеландский инвестор, а издание NZ Herald назвало Меллсопа новозеландцем, оценив объем раунда в 54 млн новозеландских долларов.

Переполненная ниша ставок на физический ИИ

Инвесторы вкладывают значительные средства во вспомогательные инструменты для роботов, а не только в самих роботов. В августе Andreessen Horowitz сформировал фонд объемом $1,1 млрд, ориентированный на физический уровень ИИ. Другие игроки решают проблему с данными, описанную Antioch, с иных позиций. MicroAGI привлекла $55 млн на обучение заводских роботов по видеозаписям выполнения бытовых задач людьми. NEURA Robotics создает реальные тренировочные залы, где роботы могут оттачивать навыки.

В Antioch заявляют, что привлеченные средства пойдут на расширение платформы, внедрение ее в новые команды разработчиков физического ИИ и увеличение штата. Компания ведет найм специалистов в области симуляций, машинного обучения, инфраструктуры, 3D-графики, а также сотрудников по продажам и операционной деятельности. Клиентам также предлагается интегрировать собственные системы в платформу. Следующим испытанием станет вопрос о том, решатся ли заказчики за пределами Ring и Launchpad перенести еще большую часть тестирования с физического оборудования в симуляции Antioch.