Ускорение солнечного бума с помощью роботов и ИИ
Солнечная энергетика переживает стремительный рост: страны и корпорации по всему миру разворачивают массивы панелей и батарей, чтобы достичь энергонезависимости и замедлить климатический кризис. Но стройки наталкиваются на кадровый голод — рабочих рук не хватает, а спрос продолжает расти. Роботы могли бы стать выходом, однако промышленные машины исторически плохо справлялись с неструктурированной средой. Последнее поколение ИИ-моделей меняет эту картину.
Именно на таком сдвиге построена стратегия Gritt — стартапа основателей Пунита Пури (CEO) и Вишала Дугара (CTO), оба выпускники Университета Карнеги — Меллона. Во вторник компания вышла из «стелс»-режима, объявив о закрытии раунда серии A на 26 миллионов долларов при лидерстве Obvious Ventures и участии Union Square Ventures и Active Impact Investment. С учётом посевного раунда, который ранее поддержали First Round Capital, Climactic, Congruent Ventures и VSC Ventures, общая сумма привлечённых средств достигла 34 миллионов. Задача Gritt — создать интеллектуальную систему, которая, по выражению Пури, «поможет цивилизации быстрее возводить инфраструктуру».
Как Gritt превращает арендованную технику в умных монтажников
Вместо того чтобы конструировать роботов с нуля, компания берёт готовое оборудование — например, арендованные скиддеры и манипуляторы Kawasaki — и объединяет их в платформы, управляемые собственными ИИ-моделями. Первая задача, с которой справляется система: разгрузка крупных стеклянных панелей, перемещение к металлическим каркасам и позиционирование с субмиллиметровой точностью, чтобы рабочие могли сразу крепить деталь.
Технический подход Gritt уже успел привлечь инвесторов, которые ценят сочетание глубокой робототехники и сурового полевого опыта. «Есть те, кто проектирует компоненты ракет с безграничным бюджетом на каждую мелочь, и те, кто знает, как браться за грязные, скучные и опасные работы и масштабировать их до безумия, — пояснил Эндрю Биби, партнёр Obvious Ventures, возглавивший раунд A. — Эти ребята из второго лагеря, и это особый тип предпринимателей с технической хваткой, пониманием ИИ и машинного зрения».
«Чтобы по-настоящему ускорить строительство, нужен интеллект, который способен работать в хаотичных условиях открытых площадок и при этом достаточно обобщён, чтобы справляться с разными средами», — объяснил Пури.
Впечатляющие цифры и контракты с энергогигантами
На объектах уже трудятся две системы Gritt, постоянно собирая данные и улучшая свои алгоритмы. По словам Пури, стандартная бригада из восьми человек монтирует около 800 панелей в день, но та же команда, усиленная роботами Gritt, выходит на показатель 3000–4000 панелей ежедневно. Компания заключила контракты на установку 2,8 гигаватт солнечных панелей в течение следующих полутора лет. Среди заказчиков — три из десяти крупнейших строительных энергокомпаний США. В ближайшие полгода Gritt рассчитывает довести парк действующих систем до 48 единиц.
Один из клиентов, пожелавший сохранить анонимность по конкурентным соображениям, подчеркнул, что технология серьёзно меняет его бизнес. Он ожидает, что станет легче работать на удалённых площадках, куда трудно привлечь персонал, а количество травм уменьшится, поскольку людям больше не придётся многократно поднимать над головой панели весом под 50 килограммов.
Почему Gritt отличается от конкурентов
На рынке уже есть проекты собственных роботов-установщиков — Luminous Robotics, Cosmic и китайский Trinabot. Все они разрабатывают специализированное «железо», тогда как Gritt делает ставку на арендованные транспортёры и руки. Такая модель может дать преимущество в скорости роста и в экономичности по мере масштабирования.
От панелей к арматуре: куда движется Gritt
Ближайшая цель — добавить новые монтажные операции: прикручивание панелей, бурение отверстий под стойки и сборку самих каркасов. В перспективе Gritt намерена выйти и на другие трудоёмкие строительные задачи, например вязку арматуры перед заливкой бетона.
Основатели утверждают, что ключевым драйвером стала эволюция ИИ-моделей. «Пять лет назад ещё можно было сделать систему под одно решение, — заметил Пури, — но теперь ИИ обобщает работу: один и тот же базовый пайплайн можно переиспользовать и улучшать от задачи к задаче». В качестве иллюстрации он привёл пример: обучение укладке шлакоблоков заняло несколько недель, а похожий эксперимент с вязкой арматуры на том же программном стеке — всего один день.
Однако амбиции Gritt выходят за рамки манипуляторов. Массив датчиков и интеллект, которые системы приносят на площадку, способны не только ставить панели, но и усиливать управление стройкой. Например, робот может заметить открытую траншею при приближении грозы и предупредить рабочих, чтобы те укрыли её до того, как дождь повредит оборудование, или сообщить о пропавших со склада компонентах.
«Gritt становится слоем физического ИИ, который выполняет ловкие, трудоёмкие задачи и одновременно помогает принимать решения прямо на объекте», — резюмировал Пури.