Mecka raccoglie $60 M in Serie B per scalare i dati e la distribuzione dei robot

Mecka, un’azienda che costruisce infrastrutture dati per l’apprendimento robotico, ha annunciato il 7 ottobre 2026 di aver raccolto 60 milioni di dollari in Serie B guidata da Sequoia Capital. I nuovi investitori nel round includono NVIDIA, Qualcomm Ventures, Samsung e M12, il fondo di venture capital di Microsoft, ha dichiarato l’azienda, con il continuo supporto di Kindred, Framework Ventures e Neo.

Tra gli investitori angel partecipanti figurano il fondatore e CEO di DoorDash Tony Xu, l’ex CEO di ServiceNow e Snowflake Frank Slootman e l’ex responsabile di Tesla Optimus Milan Kovac, secondo l’azienda. Mecka ha dichiarato che il capitale potenzia la sua infrastruttura dati, approfondisce il laboratorio di ricerca interno e sviluppa la distribuzione commerciale di robot, attività che l’azienda descrive come lo strato di dati e distribuzione per la robotica.

La tesi dell’azienda è che ciò che manca ai robot è l’esperienza. Nessuno ha mai annotato come una mano afferra, piega o versa, con quale pressione, o quando lasciarla andare. “Il movimento, il contatto, la forza e la geometria non sono su Internet. Non si possono estrarre, licenziare o acquistare,” ha scritto l’azienda nel suo Annuncio della Serie B. Mecka descrive questa lacuna come il più grande collo di bottiglia nella robotica, definisce la robotica la più grande opportunità di produttività futura e prevede che i dati diventeranno un mercato da un trilione di dollari.

Sul suo sito web, l’azienda descrive una serie di sfide tra attività grezze e dati di addestramento utilizzabili. I compiti del mondo reale sono rumorosi, quindi i modelli necessitano di casi limite su larga scala e dimostrazioni specifiche per compito per generalizzare. Il video grezzo non è sufficiente: i team hanno bisogno di annotazione, contesto, garanzia di qualità, comprensione del movimento e flussi di lavoro di valutazione prima che l’attività reale diventi dati di addestramento utili. Infine, il laboratorio non è il traguardo finale: i sistemi robotici devono essere testati su flussi di lavoro, ambienti e vincoli reali prima di poter operare sul campo.

Lo stack di acquisizione e ricerca

Mecka ha affermato che, per digitalizzare il mondo fisico, è stato necessario costruire l’intero stack: hardware di acquisizione, modelli di ricostruzione e infrastruttura di qualità. L’azienda progetta e produce il proprio hardware multi-sensore per ogni classe di segnale, con la selezione e la sincronizzazione dei sensori guidate dalle esigenze dei suoi modelli a valle. Gestisce un’operazione di produzione globale, con flotte di acquisizione che registrano dimostrazioni umane in abitazioni e ambienti commerciali.

Un laboratorio interno sviluppa i modelli di visione artificiale e multimodali che trasformano la realtà grezza e rumorosa in segnali strutturati, coprendo il tracciamento del movimento, la ricostruzione 3D e l’allineamento dei sensori. L’azienda segnala una precisione di posa della mano a sottocentimetro, allo stato dell’arte, su dati raccolti in ambienti reali.

Il sito web dell’azienda elenca primitive di segnale e azione, moduli che descrive come modalità di acquisizione o interazione con la realtà fisica: comprensione dei pixel, profondità e geometria, tracciamento degli oggetti, segmentazione, forza tattile, onde sonore, velocità e movimento, nuvola di punti, contorno della superficie e localizzazione. Mecka offre inoltre un’app iOS per acquisire dati specifici per ambiente e compito, oltre a strumenti web per navigare, visualizzare e interrogare i dati, collaborare su set di dati con i team e eseguire API di inferenza.

Il dataset EgoVerse e lo studio di trasferimento

Mecka ha dichiarato di aver testato la sua ipotesi sulla dimostrazione umana nel mondo reale con ricercatori di Georgia Tech, Stanford, UC San Diego, ETH Zürich, MIT e Meta tramite EgoVerse, uno studio di trasferimento da umano a robot replicato in diversi laboratori, compiti e robot. Il documento EgoVerse, presentato per la prima volta l’8 aprile 2026 e revisionato l’ultimo il 7 luglio 2026, descrive una piattaforma collaborativa che unifica la raccolta, l’elaborazione e l’accesso ai dati sotto un quadro condiviso, consentendo contributi da ricercatori individuali, laboratori accademici e partner industriali.

L’attuale versione del documento comprende 1.362 ore di dimostrazioni umane in 80.000 episodi, coprendo 1.965 compiti, 240 scenari e 2.087 dimostratrici uniche, con formati standardizzati, annotazioni rilevanti per la manipolazione e strumenti per l’apprendimento successivo. La FAQ di Mecka descrive EgoVerse come il suo dataset su larga scala di interazione umana, costruito a partire da attività in prima persona nel mondo reale attraverso compiti, spazi e ambienti.

Oltre al dataset, gli autori hanno condotto uno studio su larga scala sul trasferimento da umano a robot, con esperimenti replicati in più laboratori, compiti e incarnazioni robotiche secondo protocolli condivisi. Il documento riporta che le prestazioni della politica migliorano generalmente con l’aumento dei dati umani, ma che una scalabilità efficace dipende dall’allineamento tra i dati umani e gli obiettivi di apprendimento del robot. La lista degli autori include Josh Gao e Jason Chong.

Clienti, fatturato e modello integratore

Mecka ha dichiarato di fornire diversi dei principali laboratori di robotica d’avanguardia e molteplici aziende del Mag 7. L’azienda ha dichiarato che a giugno 2026, dopo solo pochi mesi di attività, il fatturato proiettato su base annua (run rate) aveva superato i 100 milioni di dollari, e prevede un ritmo annualizzato di 300 milioni di dollari entro la fine dell’anno.

La stessa stack alimenta le implementazioni commerciali dell’azienda. Mecka si descrive come un integratore di robotica moderno: dove un’integrazione tradizionale viene spedita una volta e rimane fissa, le sue implementazioni catturano dati in loco, li addestrano successivamente e migliorano ogni ora di funzionamento, secondo l’azienda. Per le imprese che desiderano IA fisica ma non hanno un team di robotica, Mecka ha dichiarato di fornire l’hardware, la cattura dei dati, il post‑training, l’integrazione e le operazioni continue. La sua FAQ afferma che Mecka non costruisce robot; invece si collega all’hardware, al modello e agli ecosistemi commerciali e possiede i dati, l’integrazione e lo strato di valutazione tra di essi, un assetto che l’azienda chiama Mecka Loop.

Mecka ha affermato che il finanziamento le consente di generare più dati più rapidamente: più strumenti, ricerche più approfondite e robot distribuiti dove è necessario il lavoro. L’annuncio è firmato da Josh, Jason e dal team di Mecka, e l’azienda ha dichiarato di essere in fase di assunzioni nei settori ricerca, hardware e operazioni.