Orchard Robotics привлекла $22 млн на развитие ИИ для сельского хозяйства

Стартап Orchard Robotics, основанный Чарли У, который бросил Корнеллский университет, привлек $22 млн (около 1,76 млрд рублей) в рамках финансирования Серии A. Инвестиции возглавили Quiet Capital и Shine Capital, также участвовали General Catalyst и Contrary.

Идея применения технологий в сельском хозяйстве пришла Чарли У благодаря его бабушке и дедушке, которые были фермерами, выращивавшими яблоки в Китае. Во время учебы в Корнеллском университете он познакомился с ведущими мировыми экспертами по плодоводству и осознал, что даже крупнейшие фермы США не имеют точного представления о том, что растет на их полях.

«Если вы не знаете, что растет в поле, вы не знаете, сколько химикатов применять, сколько рабочих нанять для сбора урожая и что вы можете реально продать», — пояснил У.

Технология Orchard Robotics включает небольшие камеры, которые крепятся на тракторы или другую сельскохозяйственную технику. Эти камеры собирают сверхвысококачественные изображения фруктов, которые затем анализируются ИИ для определения размера, цвета и здоровья плодов. Данные загружаются в облачное программное обеспечение компании, которое помогает принимать решения о необходимости дополнительного удобрения, обрезки или прореживания деревьев и виноградников.

Стартап уже работает с крупнейшими производителями яблок и винограда в США, а также расширяет предложение фермерами черники, вишни, миндаля, фисташек, цитрусовых и клубники.

Прямыми конкурентами Orchard Robotics являются Bloomfield Robotics (приобретена производителем сельхозтехники Kubota), а также стартапы Vivid Robotics и Green Atlas.

Чарли У признает, что текущий рынок данных о фруктах и овощах оценивается всего в $1,5 млрд (около 120 млрд рублей), но верит, что будущие достижения в области ИИ позволят технологии принимать автономные решения, значительно расширяя продуктовые предложения компании.

Основатель надеется, что эволюция Orchard последует пути Flock Safety, стартапа в области общественной безопасности, который за восемь лет вырос от простого сбора информации о номерных знаках до систем обнаружения выстрелов и видеонаблюдения.

«Наша амбиция — быть гораздо больше, чем просто сбор данных. Мы хотим собирать данные, затем создавать операционную систему на их основе и в конечном итоге управлять всеми рабочими процессами на ферме», — заявил У.