Serve Robotics открывает компаниям, работающим над физическим ИИ, доступ к ПО и данным своего роботизированного парка

5 ноября 2026 года Serve Robotics объявила о запуске Physical AI Services, предоставив другим компаниям, разрабатывающим физический ИИ, доступ к инструментам подключения роботов, отбора данных и подготовки обучающих данных из реальных условий. Среди первых клиентов — Bedrock Robotics, разрабатывающая автономные системы для тяжёлой строительной техники.

Комплекс из трёх продуктов превращает в коммерческое предложение инфраструктуру, созданную Serve по мере расширения собственной деятельности. По словам компании, она развернула более 2 000 роботов в более чем 40 городах и 27 больницах, а Physical AI Services уже обеспечивает работу тысяч транспортных средств в десятке отраслей. Среди них — строительство, горнодобывающая промышленность, автономные грузоперевозки и служба доставки еды тротуарными роботами Serve. Благодаря этому предложение опирается на опыт эксплуатации различных машин в самых разных условиях.

«Создать робота — это только начало. Чтобы тысячи роботов оставались на связи, учились и совершенствовались, нужен ещё один уровень технологий», — сказал сооснователь и генеральный директор Ali Kashani.

Связь и контроль роботизированного парка

Serve Link связывает работающие в полевых условиях машины с моделями, системами мониторинга и обучения по мере того, как всё больше вычислений для физического ИИ переносится в центры обработки данных. Функции системы включают управление задачами, мониторинг состояния устройств, удалённую помощь при обработке нестандартных ситуаций, сбор данных и поиск сложных примеров. Bedrock использует Link для подключения оборудования через Wi-Fi, LTE, 5G и спутниковые сети.

В документации Physical AI Services говорится, что ПО может объединять подключения 4G, 5G, Wi-Fi, спутниковой и частной сотовой связи, прогнозирует оптимальные параметры передачи данных, чтобы избежать буферизации, и разработано для сокращения задержек, времени обработки и вычислительных затрат при работе практически на любом оборудовании. Эти возможности призваны поддерживать связь с роботизированными парками в разных местах и при различных условиях подключения.

От данных роботизированного парка к обучающим данным

Serve Data Curator помогает справиться с огромным объёмом информации, которую производят работающие роботы. Система преобразует петабайты данных с датчиков в доступные для поиска и визуализации данные о работе роботизированного парка, позволяя инженерам находить нужные сценарии, расследовать сбои и выявлять редкие нештатные ситуации, не просматривая вручную каждую запись.

Отобранные примеры можно объединять в специализированные наборы данных для обучения и оценки моделей. Встроенная разметка и интеграция с рабочими процессами машинного обучения связывают поиск полезных примеров с их использованием при разработке моделей. Затем результаты работы моделей могут подсказать командам, какие примеры отбирать, собирать и моделировать в дальнейшем, связывая ситуации, с которыми роботы сталкиваются в полевых условиях, с последующим обучением.

По словам Serve, Data Catalog содержит миллионы часов данных из реальных условий, собранных роботами, работающими на улицах, включая топографические сведения и информацию об инфраструктуре. Компания также заявляет, что сбор данных при работе роботов в реальных условиях ведётся с соблюдением местных законов и права на неприкосновенность частной жизни находящихся поблизости людей. Данные о рельефе и инфраструктуре, собранные во время работы на тротуарах, призваны научить базовые модели понимать сложную среду обитания людей, например городские тротуары.

Комплекс имеет модульную структуру и готов к подключению и использованию. В документации описано его применение в гуманоидной робототехнике, сельском и лесном хозяйстве, подводных исследованиях и автономных грузовиках, а также в доставке и строительстве. Во всех этих сферах общая основа — инфраструктура: подключение, передача и отбор данных предлагаются как уже готовые решения, чтобы клиенты могли направить инженерные ресурсы на собственные машины и системы автономного управления.

Для Serve главный вопрос — насколько широко можно применить накопленный опыт эксплуатации. Компания предлагает клиентам опереться на инфраструктуру и данные, сформированные в ходе работы на тротуарах и в больницах, тогда как их собственные машины решают другие задачи. Ценность предложения зависит от того, насколько эти общие основы позволят сократить объём инженерной работы.