三位CMU校友用无人机管理库存，比人工快15倍，已经融资超2亿

创业邦·2024-05-21

无需定制，只需使用成本更低的消费级无人机。

作者丨巴里

编辑丨关雎

题图丨youuav

来自世界知名大学的三位机器人技术大牛在一起创业会干什么呢？

日前，AI物流技术解决方案商Gather AI宣布完成1700万美元（约合1.23亿元人民币）A+轮融资。本轮融资由Bain Capital Ventures领投，Tribeca Venture Partners、Dundee Venture Capital、Expa 和 Bling Capital 跟投。

迄今为止，由三位卡内基梅隆大学（简称CMU）校友创立的Gather AI共计融资3400万美元（约合2.46亿元人民币），该笔资金将被用于扩大运营规模。

传统库存管理往往需要大量的人力和时间，而且容易出现库存差异问题。而Gather AI的库存盘点无人机可以自动扫描整个仓库，并将仓库信息上传到仪表盘上进行实时监控和管理。客户可以通过仪表板快速定位和解决库存差异问题，同时减少了人力和时间的投入。

三位机器人技术大牛联手创业

2017年，Sankalp Arora、Daniel Maturana和Geetesh Dubey三位校友从卡内基梅隆大学机器人研究所毕业后，决定开始创业成立Gather AI。

他们在深度学习、自动驾驶和计算机视觉方面都拥有深厚的专业知识。其中，Sankalp Arora为世界上第一台自动驾驶直升机开发了安全和传感器规划。该项目获得了霍华德·休斯奖、AUVSI卓越奖，并被提名为柯利尔奖。他还是高通创新奖学金和斯沃茨创新奖学金的获得者。

Gather AI创始人Sankalp Arora、Daniel Maturana、Geetesh Dubey

Daniel Maturana更是在计算机视觉、机器学习和机器人学的交叉领域拥有12年工作经验。他在利用激光雷达进行物体分类的研究中，引入了开源的深度学习框架VoxNet，这是首次使用现代深度学习技术结合3D卷积网络对点云进行分类。他同样也是高通创新奖学金的获得者。

Geetesh Dubey则在过去的12年一直在开发自主式机器人。他参与并随后领导了印度第一辆自动驾驶坦克的研发，并研发了世界上最快的全自动摄像无人机之一。

那么，这三位技术大牛到底想一起干点什么呢？

他们注意到，企业通过扫描条形码定期盘点库存的这种人工方式，其盘点结果并不准确，工人很难对整个仓库进行全面盘点。相关数据表明，库存统计结果不准确可能致使每个仓库每年损失高达数十万美元，还会因延误订单造成更大的经济损失。

他们正是看到了这一巨大商机。

全球仓库市场预计将以7.7%的复合年增长率增长，并在2030年达到1.26万亿美元。推动这一增长的是全球制造业和物流业的重组以及向数字化转型，有71%的报告称这正在推动他们改变管理库存的方式。为了跟上这一变化，仓库运营商们正在加速数字化转型。

图源：Gather AI

三人的想法是用无人机来收集仓库内的数据，包括货架上的物品数量、特定包裹的位置等。在过去的几年里，他们研发了一款库存监控系统，同时使用现成的自主式无人机，从而构建成为Gather AI的核心产品。

具体来说，由AI驱动的无人机可以在仓库内自动飞行，其扫描速度相较于传统人工方式提升了至少15倍，内置的先进AI算法能够快速识别图像中的条形码、文本、空位等信息，然后将数据上传至仓库管理系统（WMS）并进行实时比对。

仓库经理仅需通过Web仪表盘，即可实时掌握库存动态。

仅用消费级无人机就能实现AI库存监控

那么，Gather AI到底有什么独特优势呢？

Sankalp Arora表示：“我们几乎以零资本支出的方式构建了自动化的仓库监控系统，让中小卖家也能享受到亚马逊的效率，而不需要花费数亿美元巨额资金。

同时，现成的硬件比定制的硬件更可靠、更成熟。我们的软件与无人机设备相互独立，因此可以直接从大型无人机供应商那里采购设备，而无需建设自己的无人机工厂。”

实际上，Gather AI并不是第一家推出“无人机库存监控系统”的公司。同类型初创公司还包括Corvus Robotics、Pensa Systems、Vimaan、Intelligent Flying Machines、Vtrus和Verity。

2023年6月，Gather AI宣布收购了竞争对手Ware的业务。公司称，收购完成后，Gather AI将成为该领域的市场领导者。

对于市场竞争，Sankalp Arora认为，Gather AI的方法比其竞争对手更具可替代性，而且成本更低，只需要消费级无人机即可，而无需定制设备。

虽然消费级无人机通常缺乏高质量的传感器，但它们不仅比商业级无人机更易得、更能规模化，而且能够执行通过热扫描检测受损库存、计算托盘箱数量等任务。消费级无人机出现故障时也更容易更换。

“我们的一大核心创新是，可以在商用硬件上实现复杂的状态预估，可以在没有GPS的情况下让无人机自主飞行。” Sankalp Arora表示，消费级无人机只能在滚动式快门相机上使用单眼视觉，以及异步的传感器数据，比昂贵的高端传感器机器人精准度低很多。而Gather AI已经克服了这些问题，能将自主式无人机规模化地商用落地。

同时，Gather AI还会得益于“网络效应”。

无人机扫描的每一个新包裹都会用于训练库存分类系统的数据模型，这样也会反哺提高平台图像处理的整体准确性。Sankalp Arora表示，“网络效应”对于解决数据模型中难以覆盖的“异常情况”尤其重要，例如被遮挡的条形码、损坏的箱子、非常规的箱子堆放方式等。

Gather AI的另一大创新在于其智能化的软件系统，无需客户对其仓库布局或基础设施进行改变。借助无人机配备的夜视功能，能在黑暗的仓库中使用运动感应灯工作，连接到已经下载了无人机控制器的iPad即可，该控制器也无需连接Wi-Fi。

Sankalp Arora表示，整个系统的部署通常只需要几周时间，对客户而言成本“几乎为零”。

根据目前采用Gather AI解决方案的客户数据显示，使用Gather AI后，整体仓库库存数据统计错误率至少能够降低66%，投资回报率则提升了3-5倍。

“Gather AI的解决方案无缝集成到我们的仓库运营中，迅速带来了结果，”NFI解决方案设计和创新总监Cody Merritt说。“我们的员工与系统互动良好，使用单个无人机在五个月内实现了5倍生产力提升。”

目前，该解决方案已被第三方物流、零售分销、制造、食品饮料及空运等多个行业客户广泛应用，深受法国乔达国际集团(GEODIS)、美国第三方供应链解决方案商NFI Industries、第三方物流服务提供商Barrett Distribution、陆军和空军交换服务（AAFES）、DPI Specialty Foods（KeHE）等众多知名企业的认可。

2023年，Gather AI将服务的仓库数量翻了一番，预订量增长了2.5倍。今年，由于客户扩张和持续强劲的市场需求，公司准备将运营规模扩大三倍。