Mecka ने रोबोट डेटा और डिप्लॉयमेंट को स्केल करने के लिए $60M Series B फंड जुटाया

Mecka, जो रोबोट लर्निंग के लिए डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर बना रही कंपनी है, ने 7 अक्टूबर, 2026 को घोषणा की कि उसने Sequoia Capital के नेतृत्व में $60 मिलियन Series B फंड जुटाया है। इस दौर में नए निवेशकों में NVIDIA, Qualcomm Ventures, Samsung और M12, Microsoft का वेंचर फंड, शामिल हैं, कंपनी ने कहा, और Kindred, Framework Ventures और Neo से निरंतर समर्थन जारी है।

एंजेल निवेशकों में DoorDash के संस्थापक और CEO टोनी ज़ू, पूर्व ServiceNow और Snowflake के CEO फ्रैंक स्लूटमैन, और पूर्व Tesla Optimus प्रमुख मिलान कोवाक शामिल हैं, कंपनी के अनुसार। Mecka ने कहा कि यह पूंजी उसके डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर को स्केल करेगी, आंतरिक रिसर्च लैब को गहरा करेगी, और वाणिज्यिक रोबोट डिप्लॉयमेंट का निर्माण करेगी, जिसे कंपनी रोबोटिक्स के लिए डेटा और डिप्लॉयमेंट लेयर के रूप में वर्णित करती है।

कंपनी का सिद्धांत है कि रोबोट्स में अनुभव की कमी है। किसी ने भी नहीं लिखा कि हाथ कैसे पकड़ता है, मोड़ता है या डालता है, कितनी ताकत से दबाना है, या कब छोड़ना है। “मोशन, संपर्क, बल और ज्योमेट्री इंटरनेट पर नहीं हैं। आप उन्हें स्क्रैप नहीं कर सकते, लाइसेंस नहीं ले सकते या खरीद नहीं सकते,” कंपनी ने अपनी Series B घोषणा में लिखा। Mecka इस अंतर को रोबोटिक्स में सबसे बड़ा बाधा बताती है, रोबोटिक्स को सबसे बड़ा उत्पादकता अवसर मानती है, और भविष्यवाणी करती है कि डेटा ट्रिलियन-डॉलर बाजार बन जाएगा।

उसकी वेबसाइट पर, कंपनी कच्ची गतिविधि और उपयोगी प्रशिक्षण डेटा के बीच कई चुनौतियों का वर्णन करती है। वास्तविक दुनिया के कार्य शोरयुक्त होते हैं, इसलिए मॉडलों को सामान्यीकरण के लिए बड़े पैमाने पर एज केस और कार्य-विशिष्ट डेमोंस्ट्रेशन की आवश्यकता होती है। केवल कच्चा वीडियो पर्याप्त नहीं है: टीमों को एनोटेशन, संदर्भ, क्वालिटी एश्योरेंस, मोशन समझ और मूल्यांकन वर्कफ़्लो की जरूरत होती है, इससे पहले कि वास्तविक दुनिया की गतिविधि उपयोगी प्रशिक्षण डेटा बन सके। अंत में, लैब समाप्ति बिंदु नहीं है: रोबोटिक सिस्टम को वास्तविक वर्कफ़्लो, पर्यावरण और प्रतिबंधों के खिलाफ परीक्षण करना चाहिए, इससे पहले कि वे फील्ड में काम कर सकें।

कैप्चर और अनुसंधान स्टैक

Mecka ने कहा कि भौतिक दुनिया को डिजिटल बनाने के लिए उसे पूरी स्टैक बनानी पड़ी: कैप्चर हार्डवेयर, पुनर्निर्माण मॉडल और क्वालिटी इन्फ्रास्ट्रक्चर। कंपनी प्रत्येक सिग्नल क्लास के लिए अपना मल्टी-सेंसर हार्डवेयर डिजाइन और निर्मित करती है, जिसमें सेंसर चयन और सिंक्रनाइज़ेशन उसके मॉडल की डाउनस्ट्रीम आवश्यकताओं द्वारा निर्धारित होते हैं। यह एक वैश्विक उत्पादन संचालन चलाती है, जहाँ कैप्चर फ़्लीट घरों और वाणिज्यिक वातावरण में मानव डेमोंस्ट्रेशन रिकॉर्ड करती है।

एक आंतरिक लैब कंप्यूटर विज़न और मल्टीमॉडल मॉडल बनाती है जो कच्ची, शोरयुक्त वास्तविकता को संरचित सिग्नल में बदलते हैं, जिसमें मोशन ट्रैकिंग, 3D पुनर्निर्माण और सेंसर संरेखण शामिल हैं। कंपनी रिपोर्ट करती है कि इन-दी-वाइल्ड डेटा पर सब-सेंटीमीटर हाथ‑पोज सटीकता का स्टेट‑ऑफ़‑द‑आर्ट प्रदर्शन है।

कंपनी की वेबसाइट सिग्नल और एक्शन प्रिमिटिव्स की सूची देती है, मॉड्यूल जिन्हें वह भौतिक वास्तविकता को कैप्चर या इंटरैक्ट करने के तरीकों के रूप में वर्णित करती है: पिक्सेल समझ, गहराई और ज्योमेट्री, ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग, सेगमेंटेशन, टैक्टाइल फोर्स, साउंड वेव्स, गति और मोशन, पॉइंट क्लाउड, सतह कंटूर, और लोकेलाइज़ेशन। Mecka एक iOS ऐप भी प्रदान करती है जो पर्यावरण- और कार्य-विशिष्ट डेटा कैप्चर करता है, साथ ही वेब टूल्स ब्राउज़िंग, विज़ुअलाइज़िंग और डेटा क्वेरी करने, टीमों के साथ डेटासेट पर सहयोग करने, और इन्फ़रेंस API चलाने के लिए।

EgoVerse डेटासेट और ट्रांसफ़र स्टडी

Mecka ने कहा कि उसने अपने वास्तविक-विश्व मानव डेमोंस्ट्रेशन पर दांव को जॉर्जिया टेक, स्टैनफ़ोर्ड, यूसी सैन डिएगो, ETH ज़्यूरिख, MIT और Meta के शोधकर्ताओं के साथ EgoVerse के माध्यम से परीक्षण किया, जो एक मानव‑से‑रोबोट ट्रांसफ़र स्टडी है जो लैब, कार्य और रोबोट में दोहराई गई है। The EgoVerse पेपर, पहली बार 8 अप्रैल, 2026 को सबमिट किया गया, और अंतिम बार 7 जुलाई, 2026 को संशोधित किया गया, एक सहयोगी प्लेटफ़ॉर्म का वर्णन करता है जो डेटा संग्रह, प्रोसेसिंग और एक्सेस को एक साझा फ्रेमवर्क के तहत एकीकृत करता है, जिससे व्यक्तिगत शोधकर्ता, शैक्षणिक लैब और उद्योग साझेदार योगदान दे सकते हैं।

पेपर की वर्तमान रिलीज़ में 1,362 घंटे के मानव डेमोंस्ट्रेशन शामिल हैं, जो 80k एपिसोड में फैले हैं, 1,965 कार्यों, 240 दृश्यों और 2,087 अद्वितीय डेमॉन्स्ट्रेटर्स को कवर करते हैं, साथ ही मानकीकृत फ़ॉर्मेट, मैनिपुलेशन‑संबंधी एनोटेशन और डाउनस्ट्रीम लर्निंग के लिए टूलिंग। Mecka की FAQ EgoVerse को उसका बड़े पैमाने का मानव इंटरैक्शन डेटासेट बताती है, जो वास्तविक‑विश्व प्रथम‑व्यक्ति गतिविधियों से कार्यों, स्थानों और वातावरण में निर्मित है।

डेटासेट के परे, लेखकों ने मानव‑से‑रोबोट ट्रांसफ़र का बड़े पैमाने पर अध्ययन किया, जिसमें प्रयोग कई लैब, कार्य और रोबोट एम्बोडीमेंट्स में साझा प्रोटोकॉल के तहत दोहराए गए। पेपर रिपोर्ट करता है कि नीति प्रदर्शन सामान्यतः मानव डेटा में वृद्धि के साथ सुधारता है, लेकिन प्रभावी स्केलिंग मानव डेटा और रोबोट लर्निंग उद्देश्यों के बीच संरेखण पर निर्भर करती है। लेखक सूची में जोश गाओ और जेसन चोंग शामिल हैं।

ग्राहक, राजस्व और इंटीग्रेटर मॉडल

Mecka ने कहा कि वह कई शीर्ष अग्रणी रोबोटिक्स लैब्स और कई Mag 7 कंपनियों को सप्लाई करती है। कंपनी ने बताया कि उसने जून 2026 में केवल कुछ महीनों के संचालन में $100 मिलियन का रन‑रेट राजस्व पार कर लिया, और वर्ष के अंत तक $300 मिलियन का रन‑रेट अनुमानित किया है।

एक ही स्टैक कंपनी की व्यावसायिक तैनाती को शक्ति देता है। Mecka खुद को एक आधुनिक रोबोटिक्स इंटीग्रेटर के रूप में वर्णित करता है: जहाँ पारंपरिक इंटीग्रेशन एक बार शिप होता है और स्थिर रहता है, वहीं इसकी तैनाती साइट पर डेटा एकत्र करती है, उस पर पोस्ट‑ट्रेन करती है, और जितना अधिक समय वे चलती हैं, उतना सुधार करती है, कंपनी के अनुसार। उन उद्यमों के लिए जो फिजिकल AI चाहते हैं लेकिन उनके पास रोबोटिक्स टीम नहीं है, Mecka ने कहा कि वह हार्डवेयर, डेटा कैप्चर, पोस्ट‑ट्रेनिंग, इंटीग्रेशन और चल रही ऑपरेशन्स लाता है। इसके FAQ में कहा गया है कि Mecka रोबोट नहीं बनाता; बल्कि वह हार्डवेयर, मॉडल और व्यावसायिक इकोसिस्टम में प्लग इन करता है और उनके बीच डेटा, इंटीग्रेशन और मूल्यांकन लेयर का स्वामित्व रखता है, एक व्यवस्था जिसे कंपनी Mecka Loop कहती है।

Mecka ने कहा कि वित्तपोषण उसे अधिक डेटा तेज़ी से बनाने में सक्षम बनाता है: अधिक उपकरण, गहरी रिसर्च, और रोबोट जहाँ काम है वहाँ तैनात। घोषणा Josh, Jason और Mecka टीम द्वारा हस्ताक्षरित है, और कंपनी ने कहा कि वह रिसर्च, हार्डवेयर और ऑपरेशन्स में भर्ती कर रही है।