Gravis Robotics atrage 200 de milioane de dolari într-o rundă de serie A pentru extinderea utilajelor grele autonome

Gravis Robotics a atras 200 de milioane de dolari într-o rundă de serie A de la SoftBank, oferind companiei de robotică pentru construcții din Zurich un nou capital substanțial pentru extinderea tehnologiei sale de utilaje grele autonome în proiecte de infrastructură din întreaga lume.

Compania descrie finanțarea drept cea mai mare rundă de serie A din robotica pentru construcții de până acum. Runda are loc într-un moment în care investițiile în AI fizică se extind tot mai mult dincolo de roboții umanoizi și automatizarea depozitelor, către industrii în care mașinile trebuie să interacționeze cu medii complexe și schimbătoare.

Pentru Gravis, acest mediu este șantierul. În loc să construiască utilaje grele noi de la zero, compania dezvoltă hardware și software AI concepute pentru modernizarea excavatoarelor și a altor utilaje de terasamente existente. Astfel, adaugă diferite grade de funcționare autonomă flotelor pe care constructorii le dețin deja.

Noua finanțare va fi folosită pentru accelerarea extinderii internaționale a Gravis, mărirea echipei de inginerie și introducerea sistemelor sale autonome în mai multe proiecte de construcții și infrastructură.

AI fizică intră în construcțiile grele

Înființată la sfârșitul anului 2022 ca societate desprinsă din ETH Zurich, Gravis își are originea în cercetarea roboticii și a sistemelor autonome de control. Compania este condusă de directorul general și cofondatorul Ryan Luke Johns și de directorul tehnic și cofondatorul Dominic Jud. Cercetătorul în robotică Marco Hutter este cofondator și membru al consiliului de administrație.

Construcțiile ridică alte provocări decât multe dintre mediile în care mașinile autonome s-au impus deja.

Un vehicul autonom, de exemplu, încearcă de regulă să înțeleagă mediul și să se deplaseze în siguranță prin el fără să îl modifice. De la un excavator se așteaptă exact opusul. Fiecare mișcare a cupei modifică terenul pe care utilajul trebuie apoi să îl înțeleagă.

Utilajul poate întâlni și sol, roci, pante schimbătoare, rezistență în subteran și alte condiții care nu pot fi prevăzute complet.

Gravis încearcă să gestioneze această incertitudine prin sisteme de control robotic bazate pe învățare, care combină datele din instalația hidraulică a utilajului cu LiDAR, camere și poziționare prin sistemul global de navigație prin satelit (GNSS). Software-ul interpretează continuu împrejurimile utilajului și forțele fizice care acționează asupra lui, în loc să execute doar o secvență prestabilită de mișcări.

Compania afirmă că modelele sale sunt antrenate intens și în simulare, astfel încât AI să poată întâlni numeroase scenarii virtuale de excavare înainte de a fi instalată pe utilaje reale.

Transformarea excavatoarelor existente în utilaje autonome

O parte centrală a strategiei Gravis este evitarea dependenței de un singur producător de echipamente.

Flotele din construcții sunt alcătuite de obicei din utilaje de mai multe mărci, acumulate prin ani de achiziții și contracte de închiriere. Solicitarea de a înlocui aceste flote cu utilaje construite special pentru funcționare autonomă ar putea îngreuna considerabil adoptarea.

Gravis a dezvoltat în schimb Gravis RACK, un sistem modular de control autonom care poate fi instalat pe excavatoare și încărcătoare frontale pe roți existente. Compania spune că platforma a fost deja adaptată la echipamente ale unor producători precum Caterpillar, John Deere, JCB, Hitachi, Volvo, Yanmar, Case, Develon și Sumitomo.

Sistemul montat pe acoperiș combină camere, LiDAR 3D, poziționare GNSS RTK și calcul la marginea rețelei de nivel auto. Deoarece procesarea are loc pe utilaj, Gravis afirmă că funcțiile autonome pot continua să opereze chiar și fără o conexiune fiabilă, un aspect important pe șantiere îndepărtate sau nefinalizate.

Acoperirea completă LiDAR și fuziunea datelor de la senzori sunt folosite pentru scanarea continuă a terenului înconjurător. Aceste informații pot susține excavarea autonomă și, simultan, pot genera date 3D ale șantierului, vizualizări ale săpăturilor și umpluturilor și evidențe ale lucrărilor executate.

Sistemul de percepție Gravis poate identifica și autobasculante și poate coordona locul de depunere a materialului excavat. Astfel, fluxurile autonome se pot extinde dincolo de săpare, către activități precum încărcarea și manipularea materialelor.

Autonomie fără eliminarea operatorului

Gravis nu prezintă autonomia ca pe o tranziție de tipul totul sau nimic.

Interfața sa pentru tableta Slate permite constructorilor să treacă între mai multe moduri de operare, în funcție de sarcină. Operatorii pot rămâne în cabină și folosi ghidarea asistată de AI, se pot îndepărta cât timp utilajul execută sarcini autonome mai lungi sau pot supraveghea echipamentul de la distanță.

În modul Copilot din cabină, operatorii pot utiliza comenzi de excavare prin atingerea ecranului și ghidare vizuală augmentată. Lucrările pot fi definite prin geometrie de proiectare asistată de calculator (CAD) sau modelare a informațiilor construcției (BIM), prin puncte fizice de referință ori coordonate. Interfața poate apoi să arate cât material trebuie îndepărtat sau adăugat în timpul funcționării utilajului.

La celălalt capăt al spectrului, coordonarea de la distanță îi permite unui operator să supravegheze și să opereze unul sau mai multe utilaje folosind imagini video în direct și informații de pe șantier.

Această abordare hibridă se poate dovedi importantă pentru adoptare. Șantierele rareori constau din sarcini repetitive executate în condiții perfect controlate. Păstrarea oamenilor în procesul operațional le oferă constructorilor o cale de a introduce treptat autonomia, în loc să reproiecteze întregul șantier în jurul unor utilaje complet fără operator.

Un strat software pentru flote de construcții eterogene

Ambiția mai amplă este, în esență, crearea unui strat de inteligență deasupra pieței fragmentate a utilajelor grele.

Dacă același software autonom poate opera utilaje de la numeroși producători și de diferite dimensiuni, constructorii ar putea implementa automatizarea fără să își standardizeze întreaga flotă în jurul unui singur furnizor.

Gravis afirmă că sistemul său de control bazat pe învățare se adaptează la caracteristicile fizice ale diferitelor utilaje, fără ca fiecare excavator să trebuiască programat separat.

Această distincție ar putea deveni tot mai importantă pe măsură ce AI fizică trece de la demonstrații la implementare comercială. Un sistem robotic care funcționează bine pe un singur utilaj atent configurat este mult mai puțin util marilor constructori decât un software capabil să se adapteze flotelor eterogene care lucrează deja în întreaga lume.

Gravis spune că tehnologia sa de excavare care ține cont de teren poate crește productivitatea cu până la 30%, deși câștigurile reale vor depinde inevitabil de utilaj, lucrare și condițiile de pe șantier.

De la proiecte de cercetare la șantiere active

Gravis începuse deja extinderea comercială înainte de investiția SoftBank.

În noiembrie 2025, compania a anunțat 23 de milioane de dolari în finanțare nouă alături de parteneriate și implementări care implicau companii precum Holcim, Taylor Woodrow, HD Hyundai și Flannery Plant Hire. La acel moment, Gravis spunea că sistemele sale funcționau în șapte țări, acoperind Regatul Unit, Uniunea Europeană, Statele Unite, America Latină și Asia.

O implementare notabilă a vizat excavarea autonomă într-un proiect activ de infrastructură al Taylor Woodrow, la aeroportul din Manchester. Compania a lucrat și la manipularea autonomă a materialelor din cariere și a stabilit un parteneriat cu Flannery pentru a pune excavatoare echipate cu tehnologia Gravis la dispoziția pieței de închiriere a utilajelor.

Acest parcurs de comercializare diferențiază cea mai recentă finanțare de investițiile în AI fizică axate în principal pe prototipuri viitoare. Gravis atrage capital în timp ce sistemele sale sunt deja testate și utilizate alături de echipe de construcții convenționale.

Un proiect britanic va testa excavatoare autonome la scară mai mare

Extinderea primește și sprijin guvernamental.

Gravis și Flannery Plant Hire au fost selectate recent pentru un proiect din cadrul programului britanic CAM Pathfinder pentru mobilitate conectată și automatizată. Inițiativa va testa un sistem complet autonom de terasamente pe șase excavatoare, pentru aplicații precum săparea șanțurilor, excavarea de volum și încărcarea camioanelor.

Proiectul este deosebit de relevant deoarece închirierea utilajelor ar putea deveni un canal important de distribuție pentru autonomia în construcții.

În loc să le ceară constructorilor să cumpere utilaje autonome sau să își modernizeze permanent propriile flote, firmele de închiriere ar putea furniza utilaje cu autonomie pentru proiecte individuale. Acest lucru ar putea reduce barierele financiare și operaționale în calea experimentării tehnologiei.

Totodată, sistemele autonome ar fi expuse unei varietăți mult mai mari de șantiere, configurații de utilaje și condiții de teren, generând potențial date operaționale valoroase pentru îmbunătățirea modelelor AI de bază.

De ce construcțiile devin o piață importantă pentru AI fizică

O mare parte din atenția acordată AI fizice s-a concentrat asupra roboților umanoizi. Utilajele grele reprezintă o altă oportunitate potențial importantă, în care justificarea economică a utilizării poate fi mai ușor de definit.

Excavatoarele, încărcătoarele și alte utilaje execută deja volume enorme de muncă fizică. Provocarea nu constă în inventarea unei noi forme mecanice, ci în adăugarea inteligenței la echipamente deja utilizate pe scară largă.

Aceasta creează o altă cale spre comercializare. În loc să le ceară clienților să stabilească ce ar trebui să facă un nou tip de robot, companii precum Gravis vizează sarcini pentru care constructorii plătesc deja zilnic lucrători calificați și utilaje costisitoare.

Provocarea rămasă este fiabilitatea. Mediile de construcții sunt dezordonate, dinamice și critice pentru siguranță. Prin urmare, utilajele autonome trebuie să funcționeze consecvent în condiții mult mai puțin previzibile decât cele din fabrici sau depozite.

Accentul pus de Gravis pe simulare, telemetria utilajelor, fuziunea senzorilor și modele de control adaptabile reflectă dificultatea acestei probleme.

Finanțarea SoftBank duce Gravis într-o nouă etapă de extindere

Runda de serie A de 200 de milioane de dolari îi oferă Gravis resurse considerabil mai mari pentru a aborda această provocare.

Dincolo de finanțarea unor cercetări suplimentare, mare parte din oportunitate se află acum în implementare: instalarea sistemelor pe mai multe mărci de utilaje, acumularea experienței din proiecte de construcții active și demonstrarea faptului că utilajele autonome pot aduce beneficii economice constante în afara demonstrațiilor controlate.

Strategia de modernizare ar putea fi deosebit de importantă. Companiile de construcții au capitaluri enorme investite în utilajele existente, iar o platformă capabilă să adauge inteligență acestor active s-ar putea extinde diferit față de concurenții care le cer clienților să cumpere flote robotice complet noi.

Dacă acest model se dovedește fiabil, construcțiile ar putea deveni una dintre piețele cu impact major pentru AI fizică. Utilajele există deja, lucrările sunt definite, iar cererea de infrastructură continuă să crească.

Gravis Robotics are acum încă 200 de milioane de dolari pentru a demonstra că AI poate face mai mult decât să înțeleagă lumea fizică și să se deplaseze prin ea. Poate contribui la remodelarea ei.