Mecka haalt $60M Series B op om robotdata en -implementatie op te schalen

Mecka, een bedrijf dat data‑infrastructuur voor robot‑leren bouwt, kondigde op 7 oktober 2026 aan dat het een Series B van $60 miljoen heeft opgehaald, geleid door Sequoia Capital. Nieuwe investeerders in de ronde zijn onder meer NVIDIA, Qualcomm Ventures, Samsung en M12, het durfkapitaalfonds van Microsoft, aldus het bedrijf, met blijvende steun van Kindred, Framework Ventures en Neo.

Angel‑investeerders die deelnemen zijn onder meer DoorDash‑oprichter en -CEO Tony Xu, voormalig ServiceNow‑ en Snowflake‑CEO Frank Slootman, en voormalig hoofd van Tesla Optimus, Milan Kovac, volgens het bedrijf. Mecka zei dat het kapitaal haar data‑infrastructuur opschaalt, haar interne onderzoekslab verdiept en commerciële robot‑implementatie uitbreidt, werk dat het bedrijf beschrijft als de data‑ en implementatielaag voor robotica.

De stelling van het bedrijf is dat robots ervaring missen. Niemand heeft ooit opgeschreven hoe een hand grijpt, vouwt of schenkt, hoe hard men moet drukken, of wanneer men moet loslaten. “Beweging, contact, kracht en geometrie staan niet op internet. Je kunt ze niet scrapen, licentiëren of kopen,” schreef het bedrijf in zijn Series B‑aankondiging. Mecka beschrijft dat gat als de grootste knelpunt in de robotica, noemt robotica de grootste productiviteitskans die nog komt, en voorspelt dat data een markt van een biljoen dollar zal worden.

Op de website beschrijft het bedrijf een reeks uitdagingen tussen ruwe activiteit en bruikbare trainingsdata. Real‑world‑taken zijn ruisachtig, waardoor modellen grootschalige randgevallen en taak‑specifieke demonstraties nodig hebben om te generaliseren. Ruwe video is niet voldoende: teams hebben annotatie, context, kwaliteitsborging, bewegingsbegrip en evaluatieworkflows nodig voordat real‑world‑activiteit bruikbare trainingsdata wordt. Ten slotte is het lab niet de eindstreep: robotische systemen moeten worden getest tegen echte werkstromen, omgevingen en beperkingen voordat ze in het veld kunnen functioneren.

De Capture‑ en Research‑stack

Mecka zei dat om de fysieke wereld te digitaliseren, ze de volledige stack moesten bouwen: capture‑hardware, reconstructiemodellen en kwaliteitsinfrastructuur. Het bedrijf ontwerpt en produceert haar eigen multi‑sensorhardware voor elke signaalklasse, waarbij sensorselectie en synchronisatie worden bepaald door wat haar modellen downstream nodig hebben. Ze exploiteren een wereldwijde productie‑operatie, met capture‑vloten die menselijke demonstraties opnemen in woningen en commerciële omgevingen.

Een intern lab bouwt de computer‑vision‑ en multimodale modellen die ruwe, ruisende realiteit omzetten in gestructureerde signalen, waaronder bewegingsvolging, 3D‑reconstructie en sensoruitlijning. Het bedrijf meldt state‑of‑the‑art hand‑pose‑nauwkeurigheid van minder dan een centimeter op data in de vrije natuur.

De website van het bedrijf somt signaal‑ en actie‑primitieven op, modules die zij beschrijven als manieren om fysieke realiteit vast te leggen of ermee te interageren: pixelbegrip, diepte en geometrie, objecttracking, segmentatie, tactiele kracht, geluidsgolven, snelheid en beweging, point cloud, oppervlaktecontour en lokalisatie. Mecka biedt ook een iOS‑app voor het vastleggen van omgeving‑ en taak‑specifieke data, plus webtools voor het browsen, visualiseren en opvragen van data, samenwerken aan datasets met teams, en het uitvoeren van inference‑API’s.

De EgoVerse‑dataset en transferstudie

Mecka zei dat het haar inzet op real‑world‑menselijke demonstraties testte met onderzoekers van Georgia Tech, Stanford, UC San Diego, ETH Zürich, MIT en Meta via EgoVerse, een human‑to‑robot‑transferstudie die in verschillende labs, taken en robots werd gerepliceerd. Het EgoVerse‑paper, voor het eerst ingediend op 8 april 2026 en laatst herzien op 7 juli 2026, beschrijft een samenwerkingsplatform dat dataverzameling, -verwerking en -toegang verenigt onder een gedeeld raamwerk, waardoor bijdragen van individuele onderzoekers, academische labs en industriële partners mogelijk zijn.

De huidige release van het paper bevat 1.362 uur aan menselijke demonstraties over 80 000 afleveringen, verspreid over 1.965 taken, 240 scènes en 2.087 unieke demonstratoren, met gestandaardiseerde formaten, manipulatie‑relevante annotaties en tooling voor downstream‑leren. De FAQ van Mecka beschrijft EgoVerse als haar grootschalige dataset voor menselijke interactie, opgebouwd uit real‑world‑first‑person‑activiteit over taken, ruimtes en omgevingen.

Voorbij de dataset voerden de auteurs een grootschalige studie naar human‑to‑robot‑transfer uit, met experimenten gerepliceerd over meerdere labs, taken en robot‑embodimenten onder gedeelde protocollen. Het paper meldt dat beleids‑prestaties over het algemeen verbeteren met meer menselijke data, maar dat effectieve schaalvergroting afhangt van de afstemming tussen menselijke data en robot‑leerdoelen. De auteurslijst omvat Josh Gao en Jason Chong.

Klanten, omzet en het integratormodel

Mecka zei dat ze verschillende van de toonaangevende frontier‑robotic‑labs en meerdere Mag 7‑bedrijven levert. Het bedrijf meldde dat de omzet, omgerekend naar een jaarlijks tempo (run rate), in juni 2026 meer dan 100 miljoen dollar bedroeg, slechts enkele maanden na de start, en verwacht tegen het einde van het jaar een jaarlijks omzettempo van 300 miljoen dollar.

Dezelfde stack voedt de commerciële implementaties van het bedrijf. Mecka beschrijft zichzelf als een moderne robotica‑integrator: waar een traditionele integratie één keer wordt geleverd en vast blijft staan, verzamelen haar implementaties gegevens ter plaatse, trainen ze daarna en verbeteren ze met elk uur dat ze draaien, volgens het bedrijf. Voor ondernemingen die fysieke AI willen maar geen roboticateam hebben, zei Mecka dat ze de hardware, gegevensverzameling, post‑training, integratie en voortdurende operaties levert. In de FAQ staat dat Mecka geen robots bouwt; in plaats daarvan sluit ze aan op de hardware, het model en de commerciële ecosystemen en bezit ze de gegevens, integratie en evaluatielaag daartussen, een regeling die het bedrijf de Mecka Loop noemt.

Mecka zei dat de financiering het mogelijk maakt om sneller meer data te bouwen: meer instrumenten, diepgaander onderzoek en robots te implementeren waar het werk is. De aankondiging is ondertekend door Josh, Jason en het Mecka‑team, en het bedrijf zei dat het personeel werft op het gebied van onderzoek, hardware en operaties.