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　　总部位于慕尼黑的初创公司Microagi GmbH今日宣布，完成了一轮由Hummingbird领投的5500万美元种子轮融资，致力于革新工业机器人与人工智能模型的协作方式。

　　Microagi由Bercan Kilic掌舵，他此前曾于2023年担任红牛车队的空气动力学工程师，后离职创立了这家AI公司。

　　Microagi的核心产品是Atlas——一款面向工业企业的机器人数据与部署平台。该平台能够摄取大量训练数据（这对AI驱动的机器人技术至关重要），并将其整合用于为客户微调前沿机器人模型。

　　值得注意的是，Microagi本身并不制造机器人或机器人AI模型，而是提供一个数据层，让现有模型能够更好地完成任务。

　　公司首席技术官Nico Nussbaum表示：我们的合作伙伴已经打造出了相当出色的机器人和模型。我们的工作则从此之后开始，在工厂车间现场，我们派驻工程师深入每位客户的实际运营环境，系统从中持续学习，并将结果反馈到下一轮运行中。因此，我们每在客户那里多工作一个月，他们就能比竞争对手多拉开一点差距。

　　通过专用录制硬件和安全数据摄取平台，Microagi从工业客户处采集数据，对训练数据进行整理筛选，从而实现数据扩增，并针对特定工厂任务对AI模型进行微调。在向终端客户部署后，公司还会持续利用工厂现场数据对模型进行迭代优化，通过强化反馈循环不断提升精准度。

　　Microagi表示，其设计理念有助于弥合炫目的机器人演示效果与工业环境中实际动手操作能力之间的落差。

　　尽管目前尚未公开具体客户名称，该公司向Business Insider透露，已有五家企业正在通过Atlas项目采集数据，其中一家客户即将在工厂中部署机器人。这些客户分布于汽车、物流和食品等多个行业。

　　Microagi上个月因旗下消费端数据采集业务Shift而迅速走红。Shift宣布将开始为纽约市居民提供免费家政清洁服务。

　　在这项服务中，家政人员到访时会佩戴摄像设备。公司应用程序网站表示，此举旨在为纽约市民提供免费、可信赖的专业家政服务，同时录制第一视角清洁影像，用于训练下一代家用机器人。公司还强调此举没有任何附加条件，免费清洁服务将持续限时开放。

　　这一做法的背后逻辑是：尽管大语言模型和图像模型等当前最主流的AI模型拥有海量由人类直接产出的文本与图像作为训练素材，但机器人AI模型却严重缺乏可用训练数据。原因在于，尽管YouTube等平台上存在大量人物视频，但专门记录人们实际操作行为的视频——如叠衣服、分拣物品、清洁打扫等——却极为稀缺。

　　更重要的是，并非任何视频都能直接使用。大多数机器人平台的训练数据必须经过严格筛选，要求符合最佳操作规范、拥有良好光线条件、能够完整呈现手臂和双手动作，以及满足其他便于转化为运动遥测数据的条件。这意味着许多机器人AI模型开发者不得不自行采集视频和动作数据。

　　在Microagi的案例中，公司以提供一尘不染的清洁服务为手段，换取具有实用价值的家庭环境数据。

　　此外，Microagi还宣布将在旧金山推出私人厨师服务，目标同样是采集数据，用于训练烹饪机器人。相关宣传视频的画风颇为另类，但核心信息传达清晰到位。

　　A：Atlas是Microagi推出的一款面向工业企业的机器人数据与部署平台。它的核心作用是解决工业机器人AI训练数据匮乏的问题。平台通过采集客户工厂现场的真实运营数据，对现有机器人AI模型进行微调和持续优化，帮助机器人更好地完成特定工厂任务，从而缩小演示效果与实际落地能力之间的差距。

　　A：这是Microagi为解决机器人AI训练数据稀缺问题而采取的数据采集策略。与大语言模型拥有大量文本数据不同，机器人AI模型需要高质量的实际操作视频来训练，但这类数据极为稀缺。通过为纽约居民提供免费家政服务、在旧金山提供私人厨师服务，Microagi可以让佩戴摄像设备的工作人员录制第一视角操作影像，用于训练家用机器人和烹饪机器人。

　　A：Microagi由来自一级方程式赛车领域的工程师创立，成员来自红牛车队和梅赛德斯-AMG Petronas车队。公司CEO Bercan Kilic曾于2023年担任红牛车队的空气动力学工程师，后离职创业。公司成立仅约十个月便完成了5500万美元的种子轮融资。