La robótica industrial se ha convertido en los últimos años en uno de los sectores tecnológicos más candentes de China, ya que el país fomenta el uso de tecnología avanzada para mejorar la eficiencia en la planta de producción.
Robótica VisionNav, que se especializa en carretillas elevadoras autónomas, vehículos de apilamiento y otros robots de logística, es el último fabricante de robots industriales de China en obtener financiación. La puesta en marcha de vehículos guiados automatizados (AGV) con sede en Shenzhen obtuvo 500 millones de yuanes (alrededor de $ 76 millones) de una ronda de extensión de la Serie C liderada por Meituan, el gigante de entrega de alimentos de China, y 5Y Capital, una destacada firma de capital de riesgo en el país. Sus inversores existentes IDG, la empresa matriz de TikTok, ByteDance, y Shunwei Capital, del fundador de Xiaomi, Lei Jun, también se unieron a la ronda.
Fundada en 2016 por un grupo de doctores de la Universidad de Tokio y la Universidad China de Hong Kong, la valoración de VisionNav aumentó a más de 500 millones de dólares en esta ronda, frente a los 393 millones de dólares de hace apenas seis meses, cuando recaudó 300 millones de yuanes (47 dólares). millones) en un financiamiento de Serie C, le dijo a TechCrunch.
La nueva financiación permitirá a VisionNav invertir en I+D y ampliar sus casos de uso, pasando de centrarse en el movimiento horizontal y vertical a otras funciones como el apilamiento y la carga.
La pieza clave para agregar nuevas categorías es capacitar y mejorar los algoritmos de software de la startup, menos aún desarrollar nuevo hardware, dijo el vicepresidente de ventas globales de la firma, Don Dong. “Desde el control, el despacho hasta la detección, tendremos que mejorar nuestras capacidades de software en su conjunto”.
Un desafío importante para los robots, dijo Dong, es percibir y navegar de manera efectiva en el mundo que los rodea. El problema con una solución de conducción autónoma impulsada por una cámara, como la de Tesla, es que puede verse afectada fácilmente por la luz brillante. Lidar, una tecnología de detección anunciada por su detección de distancia más precisa, aún era demasiado costosa para su adopción masiva hace unos años, pero ha visto reducido su precio sustancialmente por jugadores chinos como Livox y RoboSense, afiliados a DJI.
“Antes, principalmente brindábamos soluciones para interiores. Ahora que nos estamos expandiendo a la carga de camiones no tripulados, que a menudo es semi-al aire libre, es inevitable que estemos operando con mucha luz. Es por eso que estamos adaptando una combinación de tecnologías de visión y radar para navegar con nuestros robots”, dijo Dong.
VisionNav ve a Seegrid, con sede en Pittsburg, y a Balyo, con sede en Francia, como sus rivales internacionales, pero cree que tiene una “ventaja de precio” por estar en China, que alberga sus actividades de fabricación e investigación y desarrollo. La startup ya está enviando robots a clientes en el sudeste asiático, el este de Asia, así como en los Países Bajos, el Reino Unido y Hungría. Está en proceso de implantación de filiales en Europa y EE.UU.
La startup trabaja con integradores de sistemas para vender sus robots, lo que significa que no recopila información detallada de los clientes, lo que simplifica el cumplimiento de los datos en los mercados extranjeros. Se espera que obtenga entre el 50% y el 60% de sus ingresos en el exterior en los próximos años, en comparación con la participación actual del 30%-40%. EE. UU. es uno de sus principales mercados objetivo, dijo Dong, ya que la industria de las carretillas elevadoras genera “mayores ingresos brutos que los de China a pesar de tener una menor cantidad de vehículos de carretillas elevadoras”.
El año pasado, VisionNav obtuvo ingresos por ventas totales de entre 200 millones (31 millones de dólares) y 250 millones de yuanes (39 millones de dólares). Actualmente opera un equipo de alrededor de 400 personas en toda China y se espera que alcance los 1000 empleados este año mediante la contratación agresiva en el extranjero.
Source link