Mecka podnosi $60M w ramach Series B, aby skalować dane robotów i wdrożenia.

Mecka, firma budująca infrastrukturę danych dla uczenia robotów, ogłosiła 7 października 2026 r., że pozyskała 60 milionów USD Series B prowadzoną przez Sequoia Capital. Nowi inwestorzy w tej rundzie to NVIDIA, Qualcomm Ventures, Samsung oraz M12, fundusz venture Microsoftu, jak podała firma, przy dalszym wsparciu ze strony Kindred, Framework Ventures i Neo.

Wśród uczestniczących inwestorów aniołowych znajdują się założyciel i CEO DoorDash Tony Xu, były CEO ServiceNow i Snowflake Frank Slootman oraz były szef Tesla Optimus Milan Kovac, według firmy. Mecka powiedziała, że kapitał pozwala rozbudować jej infrastrukturę danych, pogłębić wewnętrzne laboratorium badawcze oraz rozwijać komercyjne wdrożenia robotów, pracę, którą firma opisuje jako warstwę danych i wdrożeń dla robotyki.

Tezą firmy jest to, że robotom brakuje doświadczenia. Nikt nigdy nie spisał, jak ręka chwyta, składa lub wlewa, jak mocno naciska, ani kiedy puścić. „Ruch, kontakt, siła i geometria nie są dostępne w internecie. Nie można ich zeskrobać, licencjonować ani kupić” – napisała firma w swoim ogłoszeniu Series B. Mecka opisuje tę lukę jako największe wąskie gardło w robotyce, nazywa robotykę największą nadchodzącą szansą na zwiększenie produktywności i przewiduje, że dane staną się rynkiem o wartości biliona dolarów.

Na jej stronie internetowej firma opisuje szereg wyzwań pomiędzy surową aktywnością a użytecznymi danymi treningowymi. Zadania w rzeczywistym świecie są hałaśliwe, więc modele potrzebują dużej liczby przypadków brzegowych i demonstracji specyficznych dla zadania, aby się uogólnić. Surowe wideo nie wystarcza: zespoły potrzebują anotacji, kontekstu, kontroli jakości, rozumienia ruchu oraz przepływów oceny, zanim rzeczywista aktywność stanie się użytecznymi danymi treningowymi. Wreszcie, laboratorium nie jest celem końcowym: systemy robotyczne muszą być testowane w rzeczywistych przepływach pracy, środowiskach i ograniczeniach, zanim będą mogły działać w terenie.

Stos przechwytywania i badań

Mecka powiedziała, że aby zdigitalizować rzeczywisty świat, musiała zbudować cały stos: sprzęt do przechwytywania, modele rekonstrukcji i infrastrukturę jakości. Firma projektuje i produkuje własny wieloczułowy sprzęt dla każdej klasy sygnału, przy czym wybór czujników i ich synchronizacja są determinowane przez potrzeby modeli w dalszych etapach. Prowadzi globalną operację produkcyjną, z flotami przechwytującymi rejestrującymi demonstracje ludzkie w domach i środowiskach komercyjnych.

Wewnętrzne laboratorium tworzy modele widzenia komputerowego i multimodalne, które przekształcają surową, hałaśliwą rzeczywistość w ustrukturyzowane sygnały, obejmując śledzenie ruchu, rekonstrukcję 3D oraz wyrównanie czujników. Firma informuje o najnowocześniejszej dokładności położenia dłoni poniżej centymetra na danych z rzeczywistych warunków.

Strona internetowa firmy wymienia prymitywy sygnałów i akcji, moduły, które opisuje jako sposoby przechwytywania lub interakcji z rzeczywistością fizyczną: rozumienie pikseli, głębia i geometria, śledzenie obiektów, segmentacja, siła dotykowa, fale dźwiękowe, prędkość i ruch, chmura punktów, kontur powierzchni oraz lokalizacja. Mecka oferuje także aplikację iOS do przechwytywania danych specyficznych dla otoczenia i zadania, a także narzędzia webowe do przeglądania, wizualizacji i zapytań danych, współpracy nad zestawami danych w zespołach oraz uruchamiania interfejsów API inferencji.

Zbiór danych EgoVerse i badanie transferu

Mecka poinformowała, że przetestowała swoją hipotezę dotyczącą demonstracji ludzkich w rzeczywistym świecie z badaczami z Georgia Tech, Stanford, UC San Diego, ETH Zürich, MIT i Meta poprzez EgoVerse, badanie transferu człowiek‑robot replikowane w różnych laboratoriach, zadaniach i robotach. artykuł EgoVerse, po raz pierwszy złożony 8 kwietnia 2026 r., a ostatnio zrewidowany 7 lipca 2026 r., opisuje platformę współpracy, która jednoczy zbieranie danych, ich przetwarzanie i dostęp w ramach wspólnego frameworku, umożliwiając wkład od indywidualnych badaczy, laboratoriów akademickich i partnerów przemysłowych.

Obecna wersja artykułu zawiera 1 362 godziny ludzkich demonstracji w 80 tys. odcinków, obejmując 1 965 zadań, 240 scen i 2 087 unikalnych demonstratorów, z ustandaryzowanymi formatami, anotacjami istotnymi dla manipulacji oraz narzędziami do dalszego uczenia. FAQ Mecka opisuje EgoVerse jako swój dużej skali zestaw danych interakcji człowiek‑robot, zbudowany na podstawie rzeczywistych aktywności z perspektywy pierwszej osoby w różnych zadaniach, przestrzeniach i środowiskach.

Poza zestawem danych autorzy przeprowadzili dużej skali badanie transferu człowiek‑robot, z eksperymentami powtarzanymi w wielu laboratoriach, zadaniach i implementacjach robotów przy zastosowaniu wspólnych protokołów. Artykuł informuje, że wydajność polityki zazwyczaj rośnie wraz ze zwiększeniem liczby danych ludzkich, ale skuteczne skalowanie zależy od zgodności między danymi ludzkimi a celami uczenia robotów. Lista autorów zawiera Josha Gao i Jasona Chonga.

Klienci, przychody i model integratora

Mecka poinformowała, że dostarcza rozwiązania do kilku czołowych laboratoriów robotyki oraz wielu firm z grupy Mag 7. Firma podała, że w czerwcu 2026 r., zaledwie po kilku miesiącach działalności, przychody przeliczone na roczne tempo (run rate) przekroczyły 100 milionów USD, i prognozuje roczne tempo przychodów wynoszące 300 milionów USD do końca roku.

Ta sama technologia napędza komercyjne wdrożenia firmy. Mecka opisuje się jako nowoczesny integrator robotyki: podczas gdy tradycyjna integracja jest dostarczana raz i pozostaje niezmienna, jej wdrożenia zbierają dane na miejscu, poddają je dalszemu treningowi i ulepszają się z każdą godziną działania, według firmy. Dla przedsiębiorstw, które chcą fizycznej sztucznej inteligencji, ale nie mają zespołu robotyki, Mecka powiedziała, że dostarcza sprzęt, zbieranie danych, post‑trening, integrację oraz bieżącą eksploatację. W FAQ firma stwierdza, że Mecka nie buduje robotów; zamiast tego podłącza się do sprzętu, modeli i ekosystemów komercyjnych oraz posiada warstwę danych, integracji i oceny pomiędzy nimi, co firma nazywa Mecka Loop.

Mecka powiedziała, że finansowanie pozwala jej szybciej generować więcej danych: więcej instrumentów, głębsze badania i roboty rozmieszczane tam, gdzie jest praca. Ogłoszenie zostało podpisane przez Josh, Jason i zespół Mecka, a firma poinformowała, że rekrutuje w obszarach badań, sprzętu i operacji.