TL;DR

  • Maven Robotics가 기존 로봇 보유 기업들을 제치고 물류 자동화 계약을 확보한 뒤, 산업 현장 전체 작업을 수행하는 범용 로봇으로 확장하려는 전략을 추진함
  • 2024년 아무것도 없는 상태에서 출발해 대형 소비재 기업의 공장·창고 작업 흐름을 분석하고, 창고관리시스템(WMS)부터 트럭 적재까지 연결하는 종단 간 자동화를 제안함
  • 현재 고객 현장에서 최대 8대의 로봇이 하루 16시간, 99% 이상 가동률로 작동하며, 1억 달러 조달 후 3세대 로봇 250대 생산과 4세대 플랫폼 설계를 추진할 계획임
  • 로봇은 시속 10마일로 이동하는 바퀴형 기반과 최대 30kg을 들어 올리는 두 팔을 갖추며, 여러 상품을 새 팔레트에 재구성하는 혼합 팔레타이징을 수행함
  • Maven Robotics는 모델 경쟁보다 산업 노동 문제 해결을 우선하며, 작업별 데이터 축적을 통해 자재 취급·자동화·제조 영역으로 확장하려 함

첫 계약을 따낸 접근법

  • 2024년 Maven Robotics는 로봇 그림과 소수의 팀원만 가진 신생 기업이었음.
  • 대형 소비재 기업이 물류 수요를 해결하기 위해 네 곳의 경쟁 로봇 기업과 자동화 협의를 진행한다는 소식을 접한 뒤, Hamza Derbas가 해당 기업과의 만남을 성사시킴.
  • 로봇에 대한 견해를 설명하는 대신 공장과 창고를 직접 방문하게 해달라고 요청함.
  • 현장에서 작업 방식과 물류 흐름을 관찰하고, 즉시 가치를 제공할 수 있는 작업에 집중함.
  • 단일 로봇 문제를 해결하는 접근이 아니라 한쪽의 창고관리시스템(WMS)에 연결하고 반대쪽에서 제품을 트럭에 싣는 종단 간 자율 작업을 제시함.
  • 기존 로봇을 보유한 기업들을 제치고 계약을 확보함.
  • 해당 기업 및 몇몇 파트너와 2년간 협력한 결과, 최대 8대의 로봇이 하루 16시간 작동하고 99% 이상 가동률을 기록하는 상태임.

투자 유치와 로봇 구성

  • Maven Robotics가 비공개 개발 단계에서 벗어나며 RoboStrategy, LocalGlobe, Vine Ventures, XTX Ventures로부터 1억 달러를 조달함.
  • 3세대 로봇 250대를 제작하고 4세대 플랫폼 설계를 시작할 계획임.
  • 로봇은 바퀴형 기반 위에 설치되며 시속 10마일로 이동 가능함.
  • 두 팔을 사용해 최대 30kg을 들어 올릴 수 있음.
  • 주력 작업은 혼합 팔레타이징(mixed palletizing)임.
  • 여러 공장에서 상자 상품을 실은 목재 팔레트가 물류센터로 들어옴.
  • 로봇이 여러 상품을 섞은 새 팔레트를 구성해 매장으로 보냄.
  • 매장 진열 후 48시간 이내 실시간 수요에 따라 상품 구성을 바꾸고, 특정 매장으로 향하는 서로 다른 상품 주문에 맞춰 새 팔레트를 구성하는 작업임.
  • 현재는 사람이 창고를 돌아다니며 상품을 하나씩 골라 처리하는 방식임.

현장 작동과 창업 배경

  • Santa Clara 시설의 훈련 구역에서 로봇이 진공 흡착기로 상자를 집어 배치하며 안정적인 속도로 이동함.
  • 현장 생중계 화면에는 고객 시설에서 두 대의 로봇이 직원들 사이에서 작동하는 모습이 표시됨.
  • Hamza Derbas는 전기차(EV)를 중심으로 자동차 공학 분야에서 경력을 쌓음.
  • Maven Robotics 설립 전 Apple의 특수 프로젝트 그룹에서 9년간 근무함.
  • 해당 그룹의 업무는 공개하지 않았지만, 2024년 해체된 자율주행차 프로젝트와 관련된 것으로 널리 알려짐.
  • 이후 사모펀드 분야에서 경력을 쌓은 형제 Khalid와 Maven Robotics를 설립했으며, Khalid는 최고재무책임자(CFO)를 맡음.

실데이터 기반 물리적 인공지능

  • 다른 물리적 인공지능 기업들과 마찬가지로 자율주행차 프로젝트 출신 인력을 확보함.
  • 이들은 실제 데이터로 자율 하드웨어를 훈련하는 정교한 접근법을 발전시킨 경력을 보유함.
  • 운영 중인 로봇에서 수분 또는 수시간 안에 정보를 되돌려주는 데이터 파이프라인이 필요함.
  • 데이터를 다시 학습함.
  • 성능을 평가함.
  • 절제 연구(ablation study)를 수행함.
  • 적절한 가중치 조합을 파악함.
  • 로봇을 재배포함.
  • 같은 순환을 반복함.
  • RoboStrategy 투자자 Jack Pearson은 Maven Robotics의 차별점이 학습 최적화 또는 특정 아키텍처에 집중한 연구 문화가 아니라 산업 시스템을 배경으로 한다는 점이라고 평가함.

산업 현장 중심의 차별화

  • 경쟁이 치열한 로봇 시장에서 Maven Robotics는 산업 운영의 현실에 초점을 맞춤.
  • 올가을 25억 달러 규모의 기업인수목적회사(SPAC) 거래로 상장을 추진하는 Agility가 시장에서 가장 유사한 위치의 기업일 수 있음.
  • Agility는 안전성과 특정 산업 작업 흐름에 집중하지만, 두 발로 서는 로봇을 사용함.
  • Derbas는 Agility에 대한 존중을 강조하면서도 두 발 로봇이 해당 작업에는 전혀 합리적이지 않다고 주장함.

두 발 로봇은 매우 복잡하고 신뢰성이 낮으며 불필요한 비용을 더함. 여기서 중요한 것은 투자수익률(ROI)임.

  • 과열된 시설의 현실과 현장 운영 인력의 요구를 이해한 점이 Maven Robotics의 시장 진입에 기여함.

작업별 확장 전략

  • 팔레타이징 시장이 800억 달러 규모일 수 있지만, 다음 목표 작업에는 아직 존재하지 않는 로봇 조작 능력이 필요함.
  • 다음 단계는 더 많은 데이터를 수집하고 로봇이 자재를 다룰 수 있도록 학습하는 것임.
  • 이후 자동화와 제조 영역으로 확장하려 함.
  • 자체 시스템을 활용하고 제3자 제공업체를 이용하며, 원하는 그리퍼 형태를 사람이 모방할 수 있도록 집게 형태의 장갑도 개발함.
  • 범용 로봇 제조사를 표방하지만, 실제 전략은 작업 하나씩 해결하며 범용성에 접근하는 방식임.

한 번에 한 고객의 문제를 해결하는 데 기반을 둠. 문제 해결에 집중하고 규모가 큰 문제를 선택하면 각 문제는 수십억 달러 규모의 시장이 됨. 그렇게 하면 해당 기술을 숙달할 데이터가 충분함.

  • 이 과정은 로봇을 일터에 배치하는 가장 실행 가능한 경로일 수 있지만, 최전선 연구소에서 등장하는 강력한 차세대 물리적 인공지능 모델에 의해 한 번에 대체될 가능성도 존재함.
  • Maven Robotics는 모델 경쟁이 아니라 산업 노동 문제를 해결하고 세계가 필요로 하는 규모로 작업을 가능하게 하는 경쟁에 참여한다는 입장임.