Serve Robotics åbner sin flådesoftware og sine data for virksomheder inden for fysisk AI

Serve Robotics annoncerede Physical AI Services den 5. november 2026 og stiller dermed værktøjer til robottilslutning, datakuratering og træningsdata fra den virkelige verden til rådighed for andre virksomheder, der udvikler fysisk AI. Bedrock Robotics, der udvikler autonome systemer til tungt entreprenørmateriel, er blandt de første kunder.

Produktpakken med tre produkter gør den infrastruktur, Serve har udviklet i forbindelse med udvidelsen af sin egen drift, tilgængelig som et produkt. Virksomheden oplyser, at den har indsat mere end 2.000 robotter i mere end 40 byer og på 27 hospitaler, og at Physical AI Services allerede driver tusindvis af køretøjer på tværs af et dusin brancher. Det omfatter entreprenørarbejde, minedrift, autonom lastbilkørsel og Serves flåde af fortovsrobotter til madlevering, hvilket giver løsningen et driftsgrundlag, der spænder over forskellige maskiner og miljøer.

»At bygge en robot er kun begyndelsen. Det kræver endnu et lag teknologi at holde tusindvis af dem forbundet, lærende og i stand til at blive bedre,« sagde medstifter og administrerende direktør Ali Kashani.

Forbindelse og flådestyring

Serve Link forbinder maskiner i felten med modeller, overvågnings- og træningssystemer, efterhånden som mere fysisk AI-beregning flyttes til datacentre. Funktionerne omfatter opgavestyring, overvågning af enhedernes status, fjernassistance til håndtering af undtagelser, dataindsamling og udvælgelse af vanskelige eksempler. Bedrock bruger Link til at forbinde udstyr via Wi-Fi, LTE, 5G og satellitnetværk.

Dokumentationen til Physical AI Services oplyser, at softwaren kan kombinere 4G-, 5G-, Wi-Fi-, satellit- og private mobilforbindelser, forudsiger den optimale transmissionslogik for at undgå buffering og er udviklet til at reducere latenstid, behandlingstid og beregningsbelastning, samtidig med at den kan køre på næsten al hardware. Disse funktioner skal sikre, at flåderne kan nås på tværs af forskellige lokaliteter og netværksforhold.

Fra flådedata til træningsdata

Serve Data Curator håndterer den store mængde information, som indsatte robotter producerer. Løsningen omdanner petabytes af sensordata til søgbare og visualiserbare flådedata, så ingeniører kan finde relevante scenarier, undersøge fejl og identificere sjældne randtilfælde uden at skulle gennemgå hver eneste optagelse manuelt.

Udvalgte eksempler kan samles i målrettede datasæt til træning og evaluering. Integreret annotering og forbindelser til arbejdsgange inden for maskinlæring knytter opdagelsen af nyttige eksempler til deres anvendelse i modeludviklingen. Modellernes ydeevne kan derefter vejlede om, hvilke eksempler teams skal kuratere, indsamle og simulere som det næste, så det, robotterne møder i felten, forbindes med den efterfølgende træning.

Serve oplyser, at Data Catalog indeholder millioner af timers data fra den virkelige verden, indsamlet af robotter, der arbejder på gaderne, herunder topografiske oplysninger og infrastrukturdata, og at dataindsamling under drift i virkelige omgivelser overholder lokal lovgivning og respekterer privatlivet for mennesker i nærheden. Terræn- og infrastrukturdata fra robotter, der kører på fortove, skal lære grundmodeller om komplekse menneskeskabte miljøer som byfortove.

Produktpakken er modulær og nem at tage i brug, og dens anvendelser er dokumenteret inden for humanoidrobotter, landbrug, skovbrug, undervandsudforskning og autonome lastbiler samt levering og entreprenørarbejde. Fællesnævneren er infrastruktur: Forbindelse, dataoverførsel og kuratering tilbydes som eksisterende grundlag, så kunderne kan bruge deres ingeniørers tid på deres egne maskiner og autonome systemer.

For Serve er det centrale spørgsmål, hvor langt virksomhedens driftserfaring kan overføres. Løsningen lægger op til, at kunderne bygger videre på infrastruktur og data, der er formet af anvendelser på fortove og hospitaler, mens deres egne maskiner løser andre opgaver. Værdien afhænger af, hvor meget ingeniørarbejde disse fælles grundlag kan spare dem for.