Gravis Robotics Gây Quỹ Series A 200 Triệu USD Để Mở Rộng Máy Móc Nặng Tự Động

Gravis Robotics đã gây quỹ 200 triệu USD trong vòng Series A từ SoftBank, cung cấp cho công ty robot xây dựng có trụ sở tại Zurich một nguồn vốn mới đáng kể để mở rộng công nghệ máy móc nặng tự động trên các dự án hạ tầng toàn cầu.

Công ty mô tả khoản tài trợ này là vòng Series A lớn nhất trong lĩnh vực robot xây dựng cho đến nay. Vòng đầu tư này diễn ra khi đầu tư vào AI vật lý ngày càng mở rộng ra ngoài robot người và tự động hoá kho, tới các ngành công nghiệp nơi máy móc phải tương tác với môi trường phức tạp, thay đổi.

Đối với Gravis, môi trường đó là công trường xây dựng. Thay vì xây dựng thiết bị nặng mới từ đầu, công ty phát triển phần cứng và phần mềm AI được thiết kế để nâng cấp các máy xúc và các thiết bị di chuyển đất hiện có, hiệu quả thêm các mức độ tự động khác nhau vào các đội máy mà nhà thầu đã sở hữu.

The new funding will be used to accelerate Gravis’ international rollout, expand its engineering team, and put its autonomous systems into more construction and infrastructure projects.

Đưa AI Vật Lý vào Xây Dựng Nặng

Được thành lập vào cuối năm 2022 như một công ty tách ra từ ETH Zurich, Gravis xuất hiện từ nghiên cứu về robot và hệ thống điều khiển tự động. Công ty do CEO kiêm đồng sáng lập Ryan Luke Johns và CTO kiêm đồng sáng lập Dominic Jud lãnh đạo, với nhà nghiên cứu robot Marco Hutter giữ vai trò đồng sáng lập và thành viên hội đồng quản trị.

Xây dựng đặt ra một thách thức khác so với nhiều môi trường mà các máy tự động đã đạt được sự chú ý.

Ví dụ, một phương tiện tự lái thường cố gắng hiểu và di chuyển an toàn trong môi trường mà không làm thay đổi nó. Máy xúc lại được kỳ vọng làm ngược lại. Mỗi chuyển động của xô sẽ thay đổi địa hình mà máy cần hiểu tiếp theo.

Máy cũng có thể gặp đất, đá, độ dốc thay đổi, kháng cự dưới mặt đất và các điều kiện khác mà không thể dự đoán hoàn toàn trước.

Gravis đang cố gắng giải quyết sự không chắc chắn này bằng các hệ thống điều khiển robot dựa trên học máy, kết hợp dữ liệu từ hệ thống thủy lực của máy với LiDAR, camera và định vị Hệ thống Vệ tinh Định vị Toàn cầu (GNSS). Phần mềm của họ liên tục giải thích môi trường xung quanh máy móc và các lực vật lý tác động lên nó thay vì chỉ thực hiện một chuỗi chuyển động được xác định trước.

Công ty cho biết các mô hình của họ cũng được huấn luyện rộng rãi trong môi trường mô phỏng, cho phép AI trải nghiệm số lượng lớn các kịch bản đào ảo trước khi được triển khai lên máy móc thực tế.

Biến Các Máy Xúc Hiện Có Thành Máy Tự Động

Một phần trung tâm trong chiến lược của Gravis là tránh phụ thuộc vào một nhà sản xuất thiết bị duy nhất.

Các đội máy xây dựng thường bao gồm các máy từ nhiều thương hiệu khác nhau, thường được tích lũy qua nhiều năm mua sắm và hợp đồng thuê. Yêu cầu các nhà thầu thay thế những đội máy này bằng các máy móc tự động được thiết kế riêng có thể làm cho việc áp dụng trở nên khó khăn hơn đáng kể.

Thay vào đó, Gravis đã phát triển Gravis RACK, một hệ thống điều khiển tự động mô-đun có thể lắp đặt trên các máy xúc và xe tải bánh xe hiện có. Công ty cho biết nền tảng này đã được điều chỉnh cho thiết bị của các nhà sản xuất bao gồm Caterpillar, John Deere, JCB, Hitachi, Volvo, Yanmar, Case, Develon và Sumitomo.

Hệ thống trên mái kết hợp camera, LiDAR 3D, định vị GNSS RTK và tính toán biên cấp độ ô tô. Vì việc xử lý diễn ra trên máy, Gravis cho biết các chức năng tự động có thể tiếp tục hoạt động ngay cả khi không có kết nối đáng tin cậy, một yếu tố quan trọng trên các công trường xa xôi hoặc chưa hoàn thiện.

Việc bao phủ LiDAR toàn diện và hợp nhất cảm biến được sử dụng để liên tục quét địa hình xung quanh. Thông tin này có thể hỗ trợ việc đào tự động đồng thời tạo ra dữ liệu 3D của công trường, hình ảnh cắt và đắp và hồ sơ công việc đã hoàn thành.

Hệ thống nhận thức của Gravis cũng có thể nhận dạng xe ben và điều phối vị trí đặt vật liệu đã đào, cho phép quy trình làm việc tự động mở rộng ra ngoài việc đào, bao gồm các hoạt động như tải và xử lý vật liệu.

Tự Động Mà Không Loại Bỏ Người Vận Hành

Gravis không xem tự động hoá như một bước chuyển đổi toàn diện hoặc không.

Giao diện máy tính bảng giao diện máy tính bảng Slate cho phép các nhà thầu chuyển đổi giữa một số chế độ hoạt động tùy theo nhiệm vụ. Người vận hành có thể ở lại trong buồng lái và sử dụng hướng dẫn hỗ trợ AI, rời đi trong khi máy thực hiện các nhiệm vụ tự động kéo dài, hoặc giám sát thiết bị từ xa.

Trong chế độ Copilot trong buồng lái, người vận hành có thể sử dụng điều khiển chạm để đào và hướng dẫn hình ảnh tăng cường. Các công việc có thể được xác định qua Thiết kế Hỗ trợ Máy tính (CAD) hoặc Mô hình Thông tin Xây dựng (BIM) hình học, các điểm tham chiếu vật lý hoặc tọa độ. Giao diện sau đó có thể hiển thị lượng vật liệu cần loại bỏ hoặc thêm vào trong khi máy hoạt động.

Ở phía đối lập, việc điều phối từ xa cho phép một người vận hành giám sát và điều khiển từ xa một hoặc nhiều máy bằng video trực tiếp và thông tin công trường.

Cách tiếp cận kết hợp này có thể quan trọng đối với việc áp dụng. Các công trường xây dựng hiếm khi chỉ bao gồm các nhiệm vụ lặp đi lặp lại được thực hiện trong điều kiện hoàn toàn kiểm soát. Giữ con người trong vòng lặp vận hành cung cấp cho các nhà thầu cách giới thiệu tự động hoá một cách dần dần thay vì thiết kế lại toàn bộ công trường quanh thiết bị hoàn toàn không người lái.

Một Lớp Phần Mềm Trên Các Đội Xe Xây Dựng Hỗn Hợp

Mục tiêu rộng hơn là thực sự tạo ra một lớp trí tuệ nằm trên thị trường thiết bị nặng phân mảnh.

Nếu cùng một phần mềm tự động có thể vận hành máy móc từ nhiều nhà sản xuất và trên nhiều kích cỡ máy khác nhau, các nhà thầu có thể triển khai tự động hoá mà không cần chuẩn hoá toàn bộ đội xe của mình quanh một nhà cung cấp duy nhất.

Gravis cho biết hệ thống điều khiển dựa trên học máy của họ điều chỉnh theo đặc điểm vật lý của các máy khác nhau thay vì yêu cầu mỗi máy xúc phải được lập trình riêng biệt.

Sự khác biệt này có thể trở nên ngày càng quan trọng khi AI vật lý chuyển từ các buổi trình diễn sang triển khai thương mại. Một hệ thống robot hoạt động tốt trên một máy được cấu hình cẩn thận sẽ kém hữu ích hơn nhiều đối với các nhà thầu lớn so với phần mềm có khả năng thích nghi với các đội xe hỗn hợp đã hoạt động trên toàn thế giới.

Gravis cho biết công nghệ đào nhận thức địa hình của họ có thể tăng năng suất lên tới 30%, mặc dù lợi nhuận thực tế sẽ phụ thuộc vào máy móc, công việc và điều kiện công trường.

Chuyển Từ Các Dự Án Nghiên Cứu Sang Các Công Trường Hoạt Động

Gravis đã bắt đầu mở rộng thương mại trước khi nhận được khoản đầu tư từ SoftBank.

Vào tháng 11 năm 2025, công ty công bố 23 triệu USD trong vòng tài trợ mới cùng với các quan hệ đối tác và triển khai liên quan đến các công ty như Holcim, Taylor Woodrow, HD Hyundai và Flannery Plant Hire. Khi đó, Gravis cho biết hệ thống của họ đã hoạt động tại bảy quốc gia bao gồm Vương quốc Anh, Liên minh Châu Âu, Hoa Kỳ, Mỹ Latinh và Châu Á.

Một triển khai đáng chú ý là việc đào tự động trên một dự án hạ tầng đang hoạt động của Taylor Woodrow tại Sân bay Manchester. Công ty cũng đã làm việc về xử lý vật liệu khai thác tự động và thiết lập quan hệ đối tác với Flannery nhằm đưa các máy xúc được trang bị công nghệ Gravis vào thị trường cho thuê thiết bị.

Lịch sử thương mại hóa này giúp phân biệt khoản tài trợ mới nhất với các khoản đầu tư AI vật lý chủ yếu tập trung vào các nguyên mẫu trong tương lai. Gravis đang gây quỹ trong khi các hệ thống của họ đã được thử nghiệm và sử dụng cùng với các đội thi công truyền thống.

Dự Án Anh Sẽ Đưa Máy Xúc Tự Động Vào Thử Nghiệm Lớn Hơn

Việc mở rộng này cũng nhận được sự hỗ trợ từ chính phủ.

Gần đây, Gravis và Flannery Plant Hire đã được chọn cho một dự án thuộc chương trình di động kết nối và tự động CAM Pathfinder của Vương quốc Anh. Sáng kiến này sẽ thử nghiệm một hệ thống di chuyển đất hoàn toàn tự động trên sáu máy xúc, với các ứng dụng bao gồm đào rãnh, đào thô và tải xe tải.

Dự án này đặc biệt liên quan vì việc cho thuê thiết bị có thể trở thành một kênh phân phối quan trọng cho tự động hoá xây dựng.

Thay vì yêu cầu các nhà thầu mua máy móc tự động hoặc nâng cấp vĩnh viễn đội xe của họ, các công ty cho thuê có thể cung cấp máy móc được trang bị tính năng tự động cho các dự án riêng lẻ. Điều này có thể giảm bớt các rào cản tài chính và vận hành khi thử nghiệm công nghệ.

Nó cũng sẽ đưa các hệ thống tự động vào một loạt rộng hơn nhiều các công trường, cấu hình máy móc và điều kiện địa hình, tiềm năng tạo ra dữ liệu vận hành có giá trị để cải thiện các mô hình AI nền tảng.

Tại Sao Xây Dựng Đang Trở Thành Thị Trường AI Vật Lý Lớn

Phần lớn sự chú ý xung quanh AI vật lý đã tập trung vào robot người hình. Máy móc nặng là một cơ hội tiềm năng khác, và là lĩnh vực mà trường hợp sử dụng kinh tế có thể dễ dàng xác định hơn.

Các máy xúc, xe tải và các máy khác đã thực hiện khối lượng công việc vật lý khổng lồ. Thách thức không phải là tạo ra một dạng cơ khí mới mà là thêm trí tuệ vào thiết bị đã được triển khai rộng rãi.

Điều này tạo ra một con đường thương mại hoá khác. Thay vì yêu cầu khách hàng xác định robot mới nên làm gì, các công ty như Gravis đang nhắm vào các nhiệm vụ mà các nhà thầu đã trả tiền cho công nhân lành nghề và máy móc đắt tiền thực hiện hàng ngày.

Thách thức còn lại là độ tin cậy. Môi trường xây dựng hỗn loạn, thay đổi và quan trọng về an toàn, đồng nghĩa với việc thiết bị tự động cần hoạt động nhất quán trong các điều kiện khó dự đoán hơn nhiều so với sàn nhà máy hoặc kho hàng.

Sự tập trung của Gravis vào mô phỏng, truyền dữ liệu máy, hợp nhất cảm biến và các mô hình điều khiển thích nghi phản ánh mức độ khó khăn của vấn đề này.

Vốn Đầu Tư Từ SoftBank Đưa Gravis Vào Giai Đoạn Mở Rộng Mới

Vòng Series A 200 triệu USD cung cấp cho Gravis nguồn lực đáng kể hơn để giải quyết thách thức này.

Thay vì chỉ tài trợ cho nghiên cứu tiếp theo, phần lớn cơ hội hiện nay nằm ở việc triển khai: lắp đặt hệ thống trên nhiều thương hiệu thiết bị hơn, tích lũy kinh nghiệm từ các dự án xây dựng đang hoạt động và chứng minh rằng máy móc tự động có thể mang lại lợi ích kinh tế nhất quán ngoài các buổi trình diễn có kiểm soát.

Chiến lược nâng cấp có thể đặc biệt quan trọng. Các công ty xây dựng có một lượng vốn khổng lồ gắn liền với máy móc hiện có, và một nền tảng có khả năng thêm trí tuệ vào các tài sản này có thể mở rộng khác so với các đối thủ yêu cầu khách hàng mua toàn bộ đội robot mới.

Nếu mô hình này chứng tỏ đáng tin cậy, ngành xây dựng có thể trở thành một trong những thị trường AI vật lý có tác động lớn hơn. Các máy móc đã có sẵn, công việc đã được xác định, và nhu cầu hạ tầng tiếp tục tăng.

Gravis Robotics hiện có thêm 200 triệu USD để chứng minh rằng AI có thể làm nhiều hơn việc hiểu và di chuyển trong thế giới vật lý. Nó có thể giúp tái định hình thế giới này.