LuminX привлекла $5,5 млн для революции в автоматизации складов с помощью Vision Language Models на периферии

Преобразование складских операций с помощью передового ИИ

Компания LuminX из Сан-Франциско получила $5,5 млн в рамках посевного раунда финансирования для реализации своей миссии по внедрению Vision Language Models (VLM) непосредственно в складскую среду. Раунд возглавили 1Sharpe, GTMFund, 9Yards, Chingona Ventures и Bond Fund, цель – ускорить разработку продвинутой платформы автоматизации учета запасов.

Решение ключевых проблем инвентаризации

Логистика сталкивается с серьезными трудностями по обеспечению оперативного и надежного контроля запасов. Ежегодные убытки превышают миллиарды долларов из-за претензий по излишкам, недостачам и повреждениям (OS&D), которые вызваны устаревшими ручными процессами, ошибками сканирования штрихкодов и разрозненностью данных. Система LuminX на базе ИИ на периферии устраняет эти проблемы, обеспечивая видимость склада в реальном времени.

Что выделяет LuminX: Vision Language Models на периферии

В отличие от традиционных систем компьютерного зрения, зависящих от централизованной обработки в облаке, LuminX размещает VLM на недорогих и устойчивых периферийных устройствах. Эти компактные мобильные устройства можно установить на погрузчики, доки или использовать как портативные сканеры для обработки данных прямо на месте.

Vision Language Models объединяют компьютерное зрение и обработку естественного языка. Они способны интерпретировать визуальные сцены и генерировать описания или контекстные выводы. Например, VLM может проанализировать паллету, обнаружить товары и штрихкоды, распознать рукописные заметки, поврежденную упаковку, сроки годности и сформировать детальные сводки вроде «Коробка яблок с порванной пленкой и отсутствующей этикеткой, вероятно, не поддающаяся сканированию».

Собственные модели LuminX обучены для работы в сложных условиях склада, где товары завернуты в пластик, наклонены, движутся или смещены. Они распознают продукты, состояние и метки в различных сценариях и преобразуют результаты в структурированные данные, интегрируемые в системы управления складом (WMS).

Опытная команда лидеров

Генеральный директор Алекс Кавех Сенемар имеет успешный опыт коммерциализации ИИ-проектов, основав компании Voxel и Sherbit. Технический директор Реза (Мамрез) Джаванмарди, доктор философии, эксперт в машинном обучении и компьютерном зрении, руководит технической командой. Вместе с экспертами из Microsoft, Apple, Intel, Carnegie Mellon и Stanford они создают не просто технологический прототип, а готовую для бизнеса платформу.

Практические результаты и первые успехи

Пилотные проекты, такие как Vertical Cold Storage, уже демонстрируют значительный рост качества контроля и производительности. Операционный директор Роберт Баском отметил, что за всю карьеру не встречал продукта, который одновременно повышает эффективность, качество и надежность. Инвестор Кат Коллинз из 1Sharpe Capital подчеркнула, что VLM на периферии решают две главные проблемы логистики — дефицит рабочей силы и недостаток данных.

Планы на будущее и расширение рынка

Полученные средства пойдут на:

Углубленное исследование и развитие VLM для сложных условий склада.
Масштабирование внедрения периферийных устройств с улучшением производительности и интеграции с WMS.
Ускорение выхода на рынок и расширение партнерств в сферах питания, фармацевтики, автомобилестроения и портовой логистики.

Значение периферийного ИИ в логистике

LuminX демонстрирует тенденцию к децентрализованным интеллектуальным системам, работающим непосредственно в точках операций. Объединение визуального восприятия и языкового анализа позволяет обнаруживать аномалии, интерпретировать данные о продуктах и принимать более точные решения без зависимости от централизованных систем.

Этот подход способен значительно снизить неэффективность и повысить точность данных в цепях поставок, делая процессы на складах более прозрачными и управляемыми. Работа LuminX показывает, как прикладной ИИ решает давние проблемы логистики с помощью инновационных и практичных технологических решений.