为机器人技术建立基础设施堆放的初创公司Foxglove近日宣布，它在Eclipse Ventures领导的A轮融资中筹集了1500万美元。

据Foxglove称，机器人数据与传统的非结构化或结构化时间序列数据有根本的不同。机器人必须处理和存储许多并行的数据流，一个机器人可能承载多个摄像头、激光雷达、IMU和其他传感器，同时监测感知、规划和控制输出。此外，这一切都必须在计算和带宽受限的环境中运行，如仓库或农场。

为了开发和调试机器人行为，工程师需要有能力检查三维机器人状态，暂停和重放记录的数据，并通过ML模型和算法的复杂输出，逐帧地进行。我们发现，这种工作流程在不同的机器人应用和公司中是非常相似的。

当机器人开发的规模超过几个工程师时，优化机器人数据的这个生命周期，从记录到摄取、发现和分析，以疏通工程团队并最大限度地提高开发速度，就变得至关重要。不幸的是，不成熟的公司往往发现自己有一个无序的 "数据沼泽"，对他们所存储的数据或谁能访问这些数据没有可见性。

Foxglove正在为机器人技术建立数据栈。它的平台结合了开源的机器人记录、数据湖管理和可视化，以简化常见的机器人开发工作流程，增加协作，并最终帮助公司更快地将机器人推向市场。该公司的产品被数以千计的工程师、产品经理和运营团队所使用，我们正在改变一系列行业中一些顶级公司的开发，从自主车辆（英伟达）、物流（6 River Systems）和自主叉车（第三波自动化），到草坪修剪、人行道交付、海底勘探、履约和国防。

Foxglove 的云套件。图片来源：Foxglove

Foxglove创建了基于云的工具和库，如开源的MCAP，它为公司提供了一个标准化的接口来交换数据。正如Macneil所解释的，机器人数据是独特的；大多数文件格式不适合存储点云、相机图像、机器学习推断和控制输出等数据。

首席执行官 Adrian Macneil 表："在MCAP之前，我们的许多客户实际上是在发明他们自己的文件格式来记录数据，当他们试图将这些数据带入标准化的工具时，会产生可预见的后果。此后，我们让行业中的一些大公司，如Anduril，采用并为这个开源项目做出了贡献。"

最近，Foxglove发布了一个重写的3D可视化工具，它的功能包括允许用户在同一场景中结合相机图像和3D模型的查看器。展望未来，Macneil说他的目标是帮助客户简化从现场或远程设施上传的数据，并改善Foxglove对模拟数据的支持，这是一个主要的痛点。

Macneil说："机器人行业仍处于起步阶段，没有像更广泛的人工智能行业那样受到关注--但令人印象深刻的公司正在建立，并有巨大的机会。机器人行业面临的最大挑战是缺乏认识。有趣的是，这让我想起了我刚开始从事加密货币工作的时候。雇用有经验的技术人员是一个挑战，因为它是一个如此利基的行业。值得庆幸的是，我们看到人们意识到正在解决的问题的重要性，因此认识迅速加快。"

Foxglove声称在过去一年里，活跃用户增加了8倍。该公司完全是远程办公，在四个国家有19名员工，其基于云的工具有超过3000名用户，企业客户包括Nvidia和6 River Systems。