Mecka привлекла $60 млн в раунде серии B для масштабирования данных роботов и их развертывания

Mecka, компания, создающая инфраструктуру данных для обучения роботов, объявила 7 октября 2026 года, что привлекла $60 млн в раунде серии B под руководством Sequoia Capital. Новыми инвесторами в раунде стали NVIDIA, Qualcomm Ventures, Samsung и M12, венчурный фонд Microsoft, сообщила компания, при продолжающейся поддержке Kindred, Framework Ventures и Neo.

Среди участвующих ангельских инвесторов — основатель и генеральный директор DoorDash Тони Сюй, бывший генеральный директор ServiceNow и Snowflake Фрэнк Слоотман, а также бывший руководитель проекта Tesla Optimus Милан Ковач, согласно компании. Mecka заявила, что привлечённый капитал масштабирует её инфраструктуру данных, расширяет внутреннюю исследовательскую лабораторию и развивает коммерческое развертывание роботов — работу, которую компания описывает как слой данных и развертывания для робототехники.

Тезис компании заключается в том, что роботам не хватает опыта. Никто никогда не фиксировал, как рука захватывает, складывает или наливает, насколько сильно нажимать и когда отпускать. «Движения, контакты, силы и геометрия не находятся в интернете. Их нельзя собрать скрейпингом, лицензировать или купить», — написала компания в своем объявлении о серии B. Mecka описывает эту лакуну как крупнейшее препятствие в робототехнике, считает робототехнику самой большой возможностью повышения продуктивности и прогнозирует, что данные станут триллионным рынком.

На на своем сайте компания описывает ряд проблем, стоящих между необработанной активностью и пригодными данными для обучения. Реальные задачи шумные, поэтому моделям нужны масштабные граничные случаи и демонстрации, специфичные для задачи, чтобы обобщаться. Сырые видеозаписи недостаточны: командам требуются аннотации, контекст, контроль качества, понимание движений и процессы оценки, прежде чем реальная активность превратится в полезные обучающие данные. И наконец, лаборатория не является конечной точкой: робототехнические системы должны проходить испытания в реальных рабочих процессах, средах и ограничениях, прежде чем они смогут работать в полевых условиях.

Стек захвата и исследований

Mecka заявила, что для оцифровки физического мира ей пришлось создать весь стек: оборудование для захвата, модели реконструкции и инфраструктуру качества. Компания разрабатывает и производит собственное многосенсорное оборудование для каждого класса сигналов, при этом выбор датчиков и их синхронизация определяются потребностями её моделей на последующих этапах. Она управляет глобальной производственной операцией, где флот захватных устройств записывает демонстрации людей в домах и коммерческих помещениях.

Внутренняя лаборатория разрабатывает модели компьютерного зрения и мультимодальные модели, преобразующие сырую шумную реальность в структурированные сигналы, охватывая отслеживание движений, 3‑мерную реконструкцию и согласование датчиков. Компания сообщает о передовой точности положения руки в субсантиметре на данных «в дикой природе».

На сайте компании перечислены сигнальные и действия‑примитивы, модули, которые она описывает как способы захвата или взаимодействия с физической реальностью: понимание пикселей, глубина и геометрия, отслеживание объектов, сегментация, тактильные силы, звуковые волны, скорость и движение, облако точек, контур поверхности и локализация. Mecka также предлагает iOS‑приложение для захвата данных, специфичных для окружения и задачи, а также веб‑инструменты для просмотра, визуализации и запросов данных, совместной работы над наборами данных с командами и запуска API вывода.

Набор данных EgoVerse и исследование переноса

Mecka заявила, что проверила свою гипотезу о демонстрациях реального мира совместно с исследователями из Georgia Tech, Stanford, UC San Diego, ETH Zürich, MIT и Meta через EgoVerse, исследование переноса от человека к роботу, воспроизведённое в разных лабораториях, задачах и роботах. Статья EgoVerse, впервые подана 8 апреля 2026 года и последняя редакция 7 июля 2026 года, описывает совместную платформу, объединяющую сбор данных, их обработку и доступ в рамках единой структуры, позволяя вносить вклад отдельным исследователям, академическим лабораториям и промышленным партнёрам.

Текущий выпуск статьи включает 1 362 часа человеческих демонстраций в 80 тыс. эпизодов, охватывающих 1 965 задач, 240 сцен и 2 087 уникальных демонстрантов, с стандартизированными форматами, аннотациями, относящимися к манипуляциям, и инструментами для последующего обучения. В FAQ Mecka описывает EgoVerse как свой масштабный набор данных о человеческом взаимодействии, построенный на основе реальной первой‑человеческой активности в разных задачах, пространствах и средах.

Помимо набора данных, авторы провели масштабное исследование переноса от человека к роботу, с экспериментами, воспроизведёнными в нескольких лабораториях, задачах и воплощениях роботов по единым протоколам. В статье сообщается, что эффективность политики обычно повышается при увеличении объёма человеческих данных, однако эффективное масштабирование зависит от согласованности между человеческими данными и целями обучения роботов. В списке авторов указаны Джош Гао и Джейсон Чонг.

Клиенты, доходы и модель интегратора

Mecka заявила, что поставляет продукцию нескольким ведущим лабораториям передовых робототехнических исследований и нескольким компаниям из списка Mag 7. Компания сообщила, что в июне 2026 года, всего через несколько месяцев после начала работы, доход в пересчёте на годовой темп (run rate) превысил 100 млн долларов, и прогнозирует годовой темп дохода в 300 млн долларов к концу года.

Тот же стек обеспечивает коммерческие развертывания компании. Mecka описывает себя как современного интегратора робототехники: в то время как традиционная интеграция поставляется один раз и остаётся неизменной, её развертывания собирают данные на месте, проводят последующее обучение и улучшаются с каждым часом работы, согласно заявлению компании. Для предприятий, желающих использовать физический ИИ, но не имеющих команды робототехники, Mecka заявила, что предоставляет оборудование, сбор данных, постобучение, интеграцию и постоянную эксплуатацию. В разделе FAQ указано, что Mecka не производит роботов; вместо этого она подключается к оборудованию, модели и коммерческим экосистемам и владеет данными, интеграцией и слоем оценки между ними, что компания называет Mecka Loop.

Mecka заявила, что финансирование позволяет ей быстрее наращивать объёмы данных: больше инструментов, более глубокие исследования и развертывание роботов там, где это необходимо. Объявление подписано Джошем, Джейсоном и командой Mecka, и компания сообщила, что открывает вакансии в областях исследований, аппаратного обеспечения и эксплуатации.