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ブルームバーグ・テクノロジーによると、Path Roboticsは3億ドルの新たな資金調達を行い、企業評価は24.5億ドルに達し、以前の4倍に近づいています。同社は自律型製造ロボット用のソフトウェアを開発しています。

Axis Roboticsは10月28日から29日にかけて、AXISトークンが大量に売却されたことについて声明を発表し、チームや投資家のトークンは一切売却していないと述べました。チーム、投資家、およびその他のロックされた配分は合計8.35億枚のAXISで、総供給量の83.5%を占めており、現在もBinanceと共同管理している帰属契約内にあり、トークンの転出はなく、12ヶ月のロック期間が終了するまで解除されることはありません。プロジェクト側は、今回売却されたトークンは初期流通供給の一部のエコシステム配分から来ており、元々は単一のOTC取引相手に引き渡され、関連する書面契約にはロック条項が含まれていると述べています。プロジェクト側は、取引モデルがその取引相手が公開市場でトークンを売却する可能性を示していると考えており、もしそれが事実であれば契約に違反することになります。現在、その取引相手との後続取引は停止されており、法律顧問と共に契約をレビューし、救済措置を求めています。残りのエコシステムトークンは今後、オンチェーンの帰属メカニズムを通じてのみ配布される予定です。ChainCatcher 以前の報道によると、オンチェーン探偵のZachXBTが明らかにしたところによれば、Axis Robotics (AXIS)の内部者がマルチシグウォレットから7600万枚以上のAXISトークン（価値は1200万ドルを超える）を取得し、その後DEXを通じて売却し、一部のトークンをBitget取引所に移動させたとのことです。この影響で、AXISの価格は過去24時間で40%暴落しました。その内部者の一人は4200万枚のAXISトークンを売却し、現在8つのウォレットアドレスで合計504万枚以上のUSDCを保有しています。

チェーン上の探偵ZachXBTによると、Axis Robotics (AXIS) の内部者がマルチシグウォレットから7600万枚以上のAXISトークン（価値は1200万ドルを超える）を取得し、その後DEXを通じて売却し、一部のトークンをBitget取引所に移しました。この影響で、AXISの価格は過去24時間で40%暴落しました。その内部者の一人は4200万枚のAXISトークンを売却し、現在8つのウォレットアドレスで合計504万枚以上のUSDCを保有しています。

重要なハードウェア製造業者 Foundry Robotics の創設者兼 CEO Adarsh Kulkarni は、同社が 1 億ドルの A ラウンドの資金調達を完了したと発表しました。Marlinspike VC が主導し、Khosla Ventures が引き続き参加しています。Kulkarni は、同社がカリフォルニア州エメリービルに 13 万平方フィートの工場を建設し、アメリカ国内で重要なハードウェアを生産する予定であると述べました。同社はエネルギー、通信、自動運転、国防分野の有料顧客に製品を納入しています。

アメリカの建設ロボットスタートアップ企業 Bedrock Robotics は、6億ドルのCラウンドの資金調達を完了したと発表し、投資後の評価額は41億ドルに達し、今年2月の資金調達時の17.5億ドルから大幅に増加した。累計資金調達額は10億ドルに近づいている。今回の資金調達は、CapitalG と Emergence Capital が共同でリードし、Valor Equity Partners、8VC、NVIDIAのベンチャー部門NVentures、Eclipse、Georgian、Perry Creek Capital、および淡馬錫などが参加した。

物理人工知能信頼層の安全プラットフォームの開発に取り組むFORT Robotics, Inc.は、既存の投資家が約2000万ドルの追加投資を約束したと発表しました。その中で、Tiger Globalは約1000万ドルの資金調達を主導しました（Mark Cuban Companiesも参加しています）。このラウンドの資金調達は今週中に完了する見込みです。さらに、Tiger Globalは、以前に発表された普通株PIPE（上場後私募投資）に1000万ドルを投入することを約束しました。このPIPEは、FORTとNewbury Street II Acquisition Corp（ナスダック株式コード：NTWO）との提案された事業合併と同時に完了する予定です。以前に発表されたPIPEの約束を加えると、本日現在、FORTとの提案された事業合併に関連する約束資本の総額は5000万ドルを超えています。

彭博社の報道によると、関係者が明らかにしたところによれば、人型ロボット製造業者のNoetix Roboticsは、香港に秘密裏に初回公開株式（IPO）申請を提出し、数億ドルを調達する予定です。同社の正式名称は松延动力（北京）科技有限公司（Songyan Power Beijing Technology Co.）で、早ければ来年上場する可能性があります。

公式発表によると、火币 HTX は 10 月 21 日 21:30（UTC+8）に AXIS/USDT の現物取引とグリッド取引を開始します。AXIS の入金サービスはすでに開始されており、出金サービスは 10 月 22 日 21:30 に開始されます。Axis Robotics は、分散型のロボットデータ収集およびトレーニングプラットフォームです。ブラウザを通じて、世界中の参加者がリモートで仮想ロボットを操作し、操作タスクを完了し、高品質な軌跡データを収集します。また、シミュレーションを利用して多様なトレーニングサンプルを生成し、ロボット操作モデルのトレーニングに使用します。ユーザーは専門的な機器を必要とせず、キーボードだけで参加でき、データはブロックチェーンに記録されて追跡可能です。技術メカニズムには MuJoCo シミュレーション、IsaacSim 拡張などが含まれます。

UPBITは10月21日22:00にAxis Robotics (AXIS)を上場し、KRW、BTC、USDTの取引をサポートします。AXISはBaseネットワークに基づいて取引され、ユーザーはネットワークと取引の制限に注意する必要があります。

市場の情報によると、ロボットスタートアップのEka Roboticsは、1.5億ドルのAラウンド資金調達を完了し、投資後の評価額は14.5億ドルで、a16zとF-Primeが共同でリード投資を行った。この会社はMITの教授Pulkit Agrawalと元Google DeepMindの研究員Tuomas Haarnojaによって設立された。Ekaは、力感知型グリッパーと「視覚-力-動作」モデルを組み合わせた操作アーキテクチャを開発しており、主流の「視覚-言語-動作」モデルとは異なる。このモデルは物理シミュレーターと大規模な強化学習トレーニングを利用して、数分で数千時間のロボット経験を生成できるとされている。同社によれば、そのロボットは1時間あたり約1,500個の重量1キログラム以下の物体をつかむことができ（人間は約600個）、成功率は95％を超えている。そのグリッパーのハードウェアコストは1,000ドル未満で、定格寿命は500万回のサイクルであり、産業用ロボットアームの2,000万回の基準を目指している。

Gateの市場データによると、香港株式市場は閉まり、恒生指数は0.17%下落し、科技指数は0.76%下落しました。優地ロボットは初日上場で153%上昇し、レノボグループと潍柴動力は6%以上上昇し、海底捞は9%以上下落しました。

科創板日報によると、人形知能会社 Current Robotics（元流）は初めて外部に資金調達の進展を公開しました：会社はこれまでにシードラウンド、エンジェルラウンド、Pre-Aラウンドの資金調達を完了し、累計で数億元の資金を調達しました。会社の投資者には、BV 百度風投、高瓴創投、緑洲資本、Monolith 砺思資本、前海方舟、復星創富、鈞山資本などの財務投資機関、及び智元ロボット、星海図、極殻科技などの産業側が含まれています。調達した資金は主に人間の全身データの大規模収集を推進するために使用され、特に全身の巧妙な操作基盤、インタラクティブな世界モデルなどの核心技術の研究開発に重点的に投入されます。

彭博社の報道によると、ソフトバンクグループはスイスの建設ロボットスタートアップGravis Roboticsに2億ドルを投資し、Aラウンドの資金調達を完了しました。Gravisはチューリッヒ工科大学から生まれ、主に土木工事用機器の自動運転ソフトウェアとハードウェアを開発しており、重機の自律作業やロボット車両の遠隔監視を実現しています。

スイスのチューリッヒに本社を置くロボットスタートアップの Exclaim Robotics は、正式に姿を現し、495万ドルのシードラウンドの資金調達を完了したことを発表しました。この資金は、超大規模データセンターの日常的なメンテナンスおよび保守作業向けのロボット製品の開発に使用されます。会社は、経験豊富なロボット専門家のヘレン・オレイニコワが率いており、投資者にはヨーロッパの著名な初期投資機関が含まれています。

金十の報道によると、GoogleのDeepmindがGemini Robotics ER 2モデルを発表しました。

The Blockの報道によると、Physical AIデータエンジン会社Axis Roboticsは1,200万ドルのシードラウンド資金調達を完了し、Hack VCが主導し、Nomad Capital、Pi Network Ventures、10K Venturesなどが参加しました。Axisは、大規模な「人間参加型」のグローバルデータエンジンを構築し、ロボットのトレーニングデータの不足、一般化の難しさ、異なるハードウェアの適応問題を解決することを計画しています。彼らのプラットフォームは、タスク生成、シミュレーション遠隔操作、モバイル端末でのEgoデータ収集、自動クリーニングラベリングパイプラインをカバーしており、現在10万人以上のアクティブデータ貢献者を持ち、毎月約1,200時間のシミュレーションデータと20,000時間の実際のシーンデータを生成でき、Booster Robotics、Geely Autoなどの多くのハードウェアおよび産業顧客と商業的な協力関係を築いています。

公式発表によると、Tether InvestmentsはNEURA Roboticsの最高約14億ドルのCラウンド資金調達のリード投資家を務めることを発表しました。このラウンドは史上最大規模のロボットおよび物理AIのプライベートファイナンスの一つであり、多くの産業および財務投資家が参加し、一部の産業の巨人パートナーも共同出資しています。NEURA Roboticsは多形態認知ロボットに焦点を当てており、人型ロボット、産業用ロボットアーム、移動ロボットを含み、ロボット、コンポーネント、AIモデル、計算能力を接続する統一ソフトウェアプラットフォームNeuraverseを構築しています。Tetherは出資に加えて、自社開発のWallet Development Kit（WDK）をNEURAロボットに組み込み、自己管理型ウォレット機能を提供し、Neuraverse内でそのQVACエッジAIランタイムをテストおよび展開し、ローカル推論と自動決済を実現し、「マシンエコノミー」のインフラを推進します。以前の3月、ロボット会社NeuraRoboticsはTetherのリードで約10億ユーロの資金調達を行い、評価額は40億ユーロに達しました。

ドイツのロボットスタートアップ Neura Robotics は、人工知能駆動のヒューマノイドロボットの開発を加速するために、約10億ユーロの新たな資金調達を準備しています。関係者によると、ステーブルコイン USDT の発行元である Tether が今回の投資に参加する見込みです。この資金調達により、ドイツのメッヒェンゲンに本社を置く Neura Robotics の評価額は約40億ユーロに達する可能性があり、その後もさらなる資金調達を行う可能性があります。Neura Robotics は2019年に David Reger によって設立され、視覚、聴覚、環境認識能力を備えた「認知ロボット」の開発に取り組んでいます。同社は産業用および消費者向けロボットを開発し、スマートロボットと人間の安全な相互作用をサポートするためのソフトウェアプラットフォーム「Neuraverse」を構築しています。公開情報によると、同社は以前の2025年1月に1.2億ユーロの資金調達を完了し、Lingotto Investment Management が主導し、投資者には Volvo Cars Tech Fund も含まれています。同社は、受注規模が10億ドルに近づいており、顧客には Kawasaki Heavy Industries や Omron が含まれていると述べています。

ロボットスタートアップの Axis Robotics は、コードネーム「小さな王子のバラ」の実験で、自社開発のブラウザプラットフォームを通じて、世界中の 12,000 人のユーザーを動員し、5 日間で 10,000 件の高品質な軌跡データのクラウドソーシング収集を完了したことを発表しました。この実験は、ロボットの知能が従来の高価な実験室環境から独立して構築できることを証明し、大衆の参加を通じてデータのスケール化を実現しました。MetaSim アーキテクチャに基づき、Axis Robotics はタスク構築から実機展開までのエンドツーエンドのパイプラインを構築し、複雑な物理シミュレーションと軽量なウェブインタラクションをデカップリングし、収集されたデータが深い処理能力を持つことを保証しています。プラットフォームは、クロスシミュレーションリプレイ技術を通じて、MuJoCo の高頻度物理データを Isaac Sim でリプレイし、大規模なドメインランダム化を行うことでデータの多様性を向上させています。現在、公式はこの一般のインターネットユーザーから提供されたデータを基に、Franka ロボットアームで実機再現に成功し、このデータ収集モデルの産業化における実現可能性を検証しました。