在当今欧美劳动力短缺的背景下，一家致力于改变重型机械行业未来的科技公司试图打造机器人领域的“ChatGPT 时刻”。
近日，美国建筑机器人初创公司 Teleo 获得了 1620 万美元的 A 轮扩展融资。自 2019 年成立以来，该公司总融资额已达 2980 万美元。
这笔新增资金由投资机构 UP.Partners 领投，新投资者包括 Trousdale Ventures 和 Triatomic Capital，以及现有投资者 F-Prime Capital 和 Trucks VC。
Teleo 公司的目标是以一种独特的方式重新定义重型机械行业。
其 CEO 维奈·谢特（Vinay Shet）对媒体表示，他们的目标不仅仅是将推土机、装载机和挖掘机等重型设备改造成自主运行的机器人，更是希望帮助整个机器人行业迎来“ChatGPT 时刻”。
图 | 施工现场，一辆接入了 Teleo 操控系统的卡车（来源：Teleo）
在谢特看来，当前机器人行业面临的一个重大挑战是数据量不足。实际上，支撑 ChatGPT 的基础模型依赖于互联网上可免费获取的文本、视频和图像数据。然而，在机器人领域，这样的数据并不存在。
目前机器领域最好的数据集仅包含 240 万个 token，而语言模型的训练数据集轻轻松松就能用有数万亿个 token。这种数据差距，是制约机器人行业发展的关键瓶颈。
为了解决这一问题，Teleo 公司开发了一种被称为“监督自主性”的技术，可以将任何品牌、型号和年份的重型设备改造成具有自主和远程操作能力的机器人。
这种技术允许一名操作员在远程指挥中心同时监督多台自主运行的机器，该指挥中心可以设在本地，也可以远在数千公里之外。
事实上，该公司已经创造了世界最长距离的监督自主操作记录。操作员在美国达拉斯市成功控制了位于 5000 多英里外的芬兰工地上的机器。
这一成就不仅证明了技术的可行性，更展示了该技术在全球范围内的应用潜力。
在实际应用中，Teleo 公司通过将传统重型设备改造成智能化、自动化的机器，不仅提高了设备使用效率，还能有效解决操作人员短缺的问题。
这种改造过程包括安装必要的自动驾驶软件和各类传感器，如高清摄像头、激光雷达和雷达系统，使设备能够在特定条件下实现自主运行。
当遇到较为复杂的任务时，例如精确的装卸作业，远程操作员可以随时接管控制，以确保作业的安全性和准确性。
图 | Teleo 操作员（来源：资料图）
为了收集更多样化的数据，Teleo 公司正在积极拓展业务范围。除了建筑行业，其已将其自主重型机械技术扩展到造纸、伐木、港口物流、农业和弹药清除等多个领域。
最近，该公司已经获得了来自 9 个新客户的 34 台设备订单。此外，他们还计划进军机场、废物回收、物流仓储等更多领域，进而积累不同场景下的运行数据。
除了显著提高生产力外，Teleo 公司的技术还对劳动力市场产生了积极影响，特别是在技术工人短缺成为行业顽疾的情况下。
F-Prime Capital 的风险投资合伙人桑杰·阿加瓦尔（Sanjay Aggarwal）对媒体表示：“很难找到一项既能为传统行业带来革命性变革，又能解决劳动力短缺等广泛挑战的技术。
Teleo 公司正在各个行业赢得客户，它已经具备快速扩张的良好条件。”
在企业战略层面，该公司采用半自主方式来加速部署和扩张。这种方式不仅能够确保设备运行的安全性和可靠性，还能够持续积累有价值的运营数据。
通过实时收集操作员的输入指令、设备的运行状态、环境感知数据等信息，Teleo 公司正在构建一个全面的数据库，这将为未来 AI 模型的训练和优化提供重要基础。
更重要的是，Teleo 公司收集的数据，包括操作员输入、视频画面和传感器反馈，将用于微调机器人基础模型。
这最终可能实现用云端 AI 代理来替代或增强人机交互，使其能够像人类一样学会控制不同的机器。
为了扩大全球影响力，Teleo 公司于 2023 年启动了全球经销商合作伙伴网络，目前已经覆盖美国、加拿大、欧洲、澳大利亚、北非和中东等国家和地区。
该公司公开表示，新获得的资金将用于扩大客户部署规模，继续向新行业扩张，并增强其 AI 能力，包括集成大语言模型以提高操作效率。
谢特对未来充满信心，他说：“在未来几年，你会看到像我们这样的垂直整合公司在全球以经济上可行的方式，部署技术并实现增长。
在这个过程中，我们将收集足够多的数据，并以正确的形式储存，从而在未来几年内达到‘量变形成质变’的时刻。”
