Lingverse erhält 29 Millionen Dollar, um iKairos zu entwickeln, ein AI-Trägergerät, das von Jibo inspiriert ist

Das in Singapur ansässige AI-Hardware-Unternehmen Lingverse hat 29 Millionen US-Dollar in einer Pre-A-Finanzierungsrunde aufgenommen, um iKairos zu entwickeln, ein modulares Trägergerät, das sowohl den Benutzer als auch die Umgebung versteht.

Das Unternehmen beschreibt iKairos als eine Fortsetzung der Vision hinter Jibo, dem expressiven sozialen Roboter, der nach seiner Crowdfunding-Kampagne 2014 weitreichende Aufmerksamkeit erregte. Anstatt Jibo als einen weiteren stationären Heimroboter neu zu erstellen, passt Lingverse das Konzept an eine Ära multimodaler KI, Trägerkameras und kontextbewusster Assistenten an.

Lingverse hat nicht bekannt gegeben, welche Investoren teilgenommen haben, wie hoch die Bewertung ist oder welche spezifischen Finanzbedingungen der Runde sind. Die Finanzierung wird die Entwicklung und geplante Vermarktung von iKairos unterstützen, wobei mit Vorbestellungen im dritten Quartal 2026 gerechnet wird.

Die soziale Roboter über den Schreibtisch hinaus bewegen

Jibo wurde als soziale Präsenz für das Zuhause konzipiert und nutzte Kameras, Mikrofone, Gesichtserkennung und eine animierte Anzeige, um mit Menschen zu kommunizieren. Seine expressiven Bewegungen halfen ihm, sich von den Sprachassistenten und Smart-Speakern abzuheben, die zu dieser Zeit aufkamen.

Der Roboter wurde in die Liste der besten Erfindungen 2017 von TIME aufgenommen, aber sein kommerzielles Leben erwies sich als kurz. Jibo Inc. stellte den Betrieb 2018 ein, und die Benutzer erhielten im folgenden Jahr eine Abschiedsnachricht, in der sie vor der baldigen Abschaltung der Server gewarnt wurden, die viele seiner Fähigkeiten unterstützten.

Dieses Ende wurde zu einem dauerhaften Beispiel für das emotionale Potenzial und die kommerziellen Risiken, die mit sozialen Robotern verbunden sind. Lingverse greift die zugrunde liegende Idee auf, aber mit einem anderen Formfaktor und einem ambitionierteren Ansatz zur Wahrnehmung.

Während Jibo an einem Ort blieb, wird iKairos als modulares Gerät entwickelt, das sowohl als Trägergerät als auch als Schreibtischbegleiter fungieren kann. Das Design bewahrt ein expressives Gesicht, das von Jibo inspiriert ist, während das Gerät seinem Benutzer den ganzen Tag über begleiten kann.

Ein Trägergerät, das in zwei Richtungen schaut

Die meisten Trägergeräte mit Kamera beobachten die Umgebung aus der Sicht des Trägers. Sie können Objekte identifizieren, Fragen beantworten, was der Benutzer sieht, Fotos aufnehmen oder Informationen über nahe gelegene Orte bereitstellen.

Lingverse argumentiert, dass diese Perspektive nur ein Teil des Kontexts ist, den ein KI-Assistent benötigt.

iKairos ist so konzipiert, dass es seinen Blick zwischen dem Benutzer und der Außenwelt wechseln kann. Eine Perspektive kann die Ausdrücke, Aktivitäten und das Verhalten des Trägers beobachten, während die andere Objekte, Menschen und Ereignisse in der Umgebung interpretiert.

Indem Lingverse diese Perspektiven über die Zeit kombiniert, beabsichtigt das Unternehmen, dass iKairos ein detaillierteres Verständnis der Umstände des Benutzers entwickelt. Anstatt auf eine direkte Aufforderung zu warten, könnte das System letztendlich bestimmen, wann eine Erinnerung, Frage oder Vorschlag nützlich sein könnte.

Das Unternehmen bezeichnet diese Rolle als “KI-Schutzhelfer”, obwohl die erste Veröffentlichung nicht den gesamten Umfang der Aufgaben spezifiziert, die bei der Markteinführung verfügbar sind. Details wie Akkulaufzeit, Gewicht, Preis, unterstützte KI-Modelle, Konnektivität und Integrationen in Drittanbieter-Software sind ebenfalls noch nicht bekannt gegeben.

Von promptbasierter Unterstützung zu persistentem Kontext

Die größere technische Wette hinter iKairos ist, dass die nächste Generation von persönlichen KI-Geräten mehr verstehen muss als isolierte Befehle.

Large Language Modelle können auf detaillierte Aufforderungen reagieren, aber sie verfügen in der Regel nicht über direktes Wissen darüber, was eine Person den ganzen Tag über getan hat. Trägergeräte können möglicherweise diese Lücke schließen, indem sie visuellen, audiovisuellen, ortsspezifischen und verhaltensbezogenen Kontext sammeln, bevor sie relevante Informationen an ein KI-System weiterleiten.

Dieser Ansatz könnte es einem Assistenten ermöglichen, zu erkennen, dass ein Benutzer etwas vergessen hat, sich auf eine geplante Aktivität vorbereitet oder Informationen benötigt, die mit dem Geschehen in der Nähe zusammenhängen. Es könnte auch das System ermöglichen, sein Verhalten anhand von Routinen anzupassen, anstatt sich ausschließlich auf manuell konfigurierte Präferenzen zu verlassen.

Allerdings wirft persistente Beobachtung schwierige Fragen zu Fragen der Privatsphäre, sozialen Akzeptanz, Datenbesitz und der Genauigkeit von KI-generierten Eingriffen auf. Ein Gerät, das versucht, die Bedürfnisse einer Person vorherzusagen, muss zwischen wirklich hilfreichen Momenten und Situationen unterscheiden, in denen eine Unterbrechung störend wäre.

Privatsphäre-Steuerungen in das Gerät integriert

Lingverse sagt, dass iKairos mit Privatsphäre-Schutzmaßnahmen auf Hardware- und Systemebene entwickelt wird.

Das Gerät verfügt über einen physischen Kameraverschluss, den Benutzer schließen können, um die visuelle Beobachtung zu blockieren. Lingverse sagt auch, dass persönliche Daten entweder lokal verarbeitet oder verschlüsselt werden, wenn sie übertragen werden, und dass Benutzerdaten nicht zur Schulung der zugrunde liegenden KI-Modelle verwendet werden.

Diese Zusagen könnten ein wichtiger Teil der Positionierung des Produkts werden, insbesondere weil iKairos dazu gedacht ist, den Träger über einen längeren Zeitraum zu beobachten. Die Wirksamkeit dieser Schutzmaßnahmen hängt letztendlich von der technischen Architektur des Produkts, den Standard-Einstellungen, den Aufbewahrungsrichtlinien und der Menge an Verarbeitung ab, die auf dem Gerät erfolgen kann.

Lingverse hat noch keine detaillierten technischen Dokumentationen veröffentlicht, die erklären, welche Funktionen lokal ausgeführt werden, welche Cloud-Dienste erfordern oder wie Benutzer die gesammelten Informationen überprüfen und löschen können.

Jiawei Gus Weg durch die Mensch-Computer-Interaktion

Lingverse-Gründer und CEO Jiawei Gu hat den größten Teil seiner Karriere damit verbracht, Systeme zu entwickeln, die Computer-Vision, KI und physische Geräte kombinieren.

Gu arbeitete zuvor bei Microsoft (MSFT ) Research und leitete später Initiativen für Mensch-Computer-Interaktion am Baidu Institute of Deep Learning. Seine Arbeit umfasste BaiduEye, ein frühes Träger-Computing-Projekt, und DuLight, ein System, das Kameras und Deep Learning nutzte, um sehbehinderten Benutzern zu helfen, Objekte und geschriebene Informationen zu erkennen.

Bevor er Lingverse gründete, war Gu im Vorstand von Jibo und entwickelte Luka, einen eulenförmigen Lesekompanions, der physische Bilderbücher erkennt und sie Kindern vorliest. Lukas aktuelle Plattform sagt, dass das Gerät mehr als 20.000 englische Bilderbücher und 70.000 chinesische Titel erkennen kann.

iKairos bringt diese Stränge zusammen. Es kombiniert die expressiven Eigenschaften, die mit sozialen Robotern verbunden sind, die Portabilität von Träger-Hardware und das visuelle Verständnis, das durch moderne multimodale KI ermöglicht wird.

Zukünftige Auswirkungen auf kontextbewusste KI-Trägergeräte

Geräte wie iKairos deuten auf einen Wechsel von promptbasierten Assistenten zu KI-Systemen hin, die kontinuierlich Benutzer und Umgebung interpretieren. Wenn sich dieser Ansatz als zuverlässig erweist, könnten zukünftige Trägergeräte Unterstützung basierend auf kontinuierlichem Kontext anbieten, anstatt auf explizite Anweisungen zu warten, was möglicherweise die Art und Weise ändert, wie Menschen mit Kalendern, Kommunikationstools, Gesundheitswerkzeugen und vernetzten Geräten interagieren.

Dieser Wechsel würde auch erhebliche Herausforderungen in Bezug auf Privatsphäre und Regulierung mit sich bringen. Ein Trägergerät, das sowohl den Benutzer als auch die Umgebung beobachtet, könnte Informationen über Passanten erfassen, die nicht zugestimmt haben, aufgezeichnet zu werden. Physische Kamera-Steuerungen und Verarbeitung auf dem Gerät könnten einige Risiken reduzieren, aber Hersteller müssen dennoch transparent sein, was gesammelt wird, wie lange es aufbewahrt wird und welche Funktionen von Cloud-Infrastruktur abhängen.

Die Kategorie wird letztendlich davon abhängen, ob proaktive Unterstützung konsistent nützlich ist und nicht störend. Kontextbewusste KI-Systeme müssen verstehen, wann sie eingreifen, wann sie schweigen und wie sie Unsicherheit kommunizieren, wenn sie eine Situation falsch interpretieren. Die Unternehmen, die diese Probleme lösen, könnten eine neue Form des Ambient-Computing etablieren, während diejenigen, die scheitern, bestehende Bedenken hinsichtlich Überwachung, unzuverlässiger Automatisierung und der langfristigen Lebensfähigkeit von cloud-abhängiger Hardware verstärken könnten, und wie man Unsicherheit kommuniziert, wenn sie eine Situation falsch interpretieren. Die Unternehmen, die diese Probleme lösen, könnten eine neue Form des Ambient-Computing etablieren, während diejenigen, die scheitern, bestehende Bedenken hinsichtlich Überwachung, unzuverlässiger Automatisierung und der langfristigen Lebensfähigkeit von cloud-abhängiger Hardware verstärken könnten, und wie man Unsicherheit kommuniziert, wenn sie eine Situation falsch interpretieren. Die Unternehmen, die diese Probleme lösen, könnten eine neue Form des Ambient-Computing etablieren, während diejenigen, die scheitern, bestehende Bedenken hinsichtlich Überwachung, unzuverlässiger Automatisierung und der langfristigen Lebensfähigkeit von cloud-abhängiger Hardware verstärken könnten, und wie man Unsicherheit kommuniziert, wenn sie eine Situation falsch interpretieren.