5 Patente | 9.500+ API-Endpunkte | 18 native DLLs | Die KI-native räumliche Game-Engine — jetzt im Early Access
Für Robotik-CTOs & Perception-Leads

Das räumliche Gedächtnis, das deine Roboter in natürlicher Sprache abfragen.

Jeder mobile Roboter — Humanoid, AMR, Vierbeiner, Drohne — braucht zwei Dinge, die niemand im Kernteam bauen will: persistentes räumliches Gedächtnis, das Neustarts, Schichtwechsel und Software-Updates übersteht, und ein LLM, das in natürlicher Sprache darüber schließen kann. RakuAI liefert beides als Service: ein Gaussian splat pro Anlage, einmal erfasst, von uns gehostet, von jedem LLM deiner Wahl über 17 native MCP-Tools abfragbar. Wir bauen keine Roboter, kein SLAM und keine Bewegungsplanung — wir stehen daneben.

Diese Seite richtet sich an Ingenieure und Partnerschafts-Leads bei Unternehmen der Lagerautomatisierung sowie der humanoiden, Liefer- und Inspektionsrobotik. Sie bemüht sich um Ehrlichkeit darüber, wo wir im Stack sitzen, was wir bauen und was nicht, und wo Robotikfirmen mit Foundation-Modellen Kunden sind und keine Wettbewerber.

Mitglied von NVIDIA Inception Aufgebaut auf AWS Microsoft for Startups Mehr lesen ↓

Wo wir in deinem Stack sitzen.

ÜBER der Perception (wir verarbeiten Bilder, Tiefe und Posen), UNTER der übergeordneten Aufgabenplanung (wir beantworten Abfragen für das LLM deines Planers). Wir sind die Schicht aus Szenengedächtnis + Szenen-QA — nicht mehr, nicht weniger. Dieser Fokus ist das Versprechen.

Was RakuAI bereitstellt

  • Ein Gaussian splat pro Anlage, einmal erfasst und für immer gehostet
  • 17 native MCP-Tools, die jedes LLM aufrufen kann — „Was blockiert Gang 7?“, „Hat sich die Palette seit Dienstag bewegt?“
  • Szenen-QA in natürlicher Sprache über der rekonstruierten Szene
  • Anbieterneutrales LLM: Claude, GPT, Gemini oder NVIDIA-NIM-gehostete Open Weights — deine Wahl, pro Workload
  • Gehostete Rekonstruktions- + Abfrage-Infrastruktur, null Infrastrukturaufwand für dich

Was wir ausdrücklich nicht bauen

  • SLAM — Cartographer, RTAB-Map, ORB-SLAM3, NVIDIA cuVSLAM gibt es bereits und sie sind gut
  • Bewegungsplanung — MoveIt, OMPL, Nav2 sind gelöste Probleme
  • Roboter-Hardware oder Aktorik — wir sind reine Software
  • Sim-Engines — Isaac Sim, Gazebo, MuJoCo, AWS RoboMaker; wir stehen daneben, nicht dagegen
  • Action-Policy-Foundation-Modelle — Skild, Physical Intelligence, Covariant besitzen diese Schicht

Der Hebel in einem Satz: ein Splat pro Anlage, das für immer lebt, + eine MCP-API, die jedes LLM abfragen kann — verkauft pro Capture und pro Abfrage, gehostet, kein Infrastrukturaufwand für den Kunden. Der Burggraben ist nicht das Splat — es ist, dass das LLM nicht anbietergebunden ist, was für Roboter-CTOs zählt, die bereits eine LLM-Beziehung haben und sich nicht vorschreiben lassen wollen, welches sie nutzen.

Ein Roboter fragt seine Anlage ab, in einem Diagramm.

Der Planer deines Roboters (oder sein LLM) spricht über HTTPS mit RakuAIs MCP-Schnittstelle — oder über eine stdio-Brücke von einem Jetson-Orin-Client am Roboter. Das Runtime antwortet in räumlichen Primitiven: Anker, Posen, Szenenabfragen, Splat-Handles, Objekt-Deltas.

Architekturdiagramm: Ein Roboter fragt seine Anlage ab Der Planer eines Roboters sendet über einen Client am Roboter oder ein Cloud-Relay eine MCP-Anfrage an das RakuAI-Runtime. Das Runtime stellt 17 native MCP-Tools bereit: 5 read-only Szenenabfrage-Tools (Phase-1-Fokus der Robotik) plus 12 auditierte Mutations-Tools. Das Runtime hält die Autorität über Physik, Kollision und Szenenzustand. Jeder Aufruf wird auditiert. Die strukturierte Antwort wird an den Planer zurückgegeben. Roboter + Planer Deine Perception + Aufgabenplaner-LLM "Ist Gang 7 frei? Abstand zur Palette?" { clear: false, distance_m: 1.43 } MCP-Client am Roboter (Jetson Orin) oder Cloud ROS 2 / Fleet-Manager-Hook stdio MCP bridge JWT → hosted MCP Offline-/Edge-Modus stdio | https Anfrage / Antwort Streaming-Events sitzungsbezogene Rechte RakuAI MCP 17 native Tools + Passthrough NUR-LESEND (Phase-1-Fokus) • scene_query • scene_describe • capture_list • capture_status • capture_open MUTATION (auditiert) • xr_create_anchor • xr_list_anchors • xr_remove_anchor • xr_get_session • capture_create • + 7 weitere… raku-runtime C++ engine — Autoritätsschicht Physik + Kollision Autorität Splat-Speicher pro Anlage Anker + Posenhistorie Szenen-Delta-Audit-Log Mutationsvalidierung strukturierte Antwort { object_id, pose, distance_m, changed_at, confidence } Nur-lesende Abfragen tragen kein Mutationsrisiko. Mutationsaufrufe werden vor dem Anwenden gegen Physik + Berechtigungen validiert. Alle Aufrufe werden auditiert.

Beide Hälften sind real und live. Der Produktions-MCP-Server stellt 17 native Tools bereit (5 read-only + 12 mutation) — das vollständige Inventar siehe spatial-engine.html und die dokumentierten Szenen-Tools auf mcp.html. Das gehostete MCP läuft auf Azure Container Apps in East US. Das LLM wählst du selbst — diese Anbieterneutralität ist der Burggraben.

Für wen das gedacht ist.

Vier Segmente, ein gemeinsamer Schmerz: Roboter sammeln Terabytes an räumlichen Daten, die im Speicher landen und nie wieder abgefragt werden. Wir setzen auf Lager für Umsatzstabilität und auf Humanoide für Sichtbarkeit.

Lagerautomatisierung

Roboter haben bereits SLAM. Was ihnen fehlt, ist ein sauberer Weg, „Was hat sich in Zone B seit der letzten Schicht verändert?“ zu beantworten, ohne eine eigene Analytics-Pipeline zu bauen. Ein Splat pro Standort vereinheitlicht die QA über die gesamte Flotte.

Beispielhafte ZielkundenSymbotic, Locus Robotics, Fetch / Zebra, GreyOrange, Geek+

Humanoide Roboter

Series-B–D-Startups, die in 6–9 Monaten einen Fortune-500-Piloten ausliefern wollen. Sie kaufen alles, was einen 6-monatigen Engineering-Posten eliminiert, ohne sie an den LLM-Stack eines einzelnen Anbieters zu binden.

Beispielhafte ZielkundenFigure, 1X Technologies, Apptronik, Agility Robotics, Unitree

Lieferroboter

Gehweg- und Last-Mile-Flotten operieren in sich verändernden urbanen Umgebungen. Persistentes Szenengedächtnis von Routen, Abgabepunkten und Hindernissen ergänzt die vorhandene Navigation, ohne den Roboter neu zu instrumentieren.

Beispielhafte ZielkundenStarship Technologies, Serve Robotics

Inspektionsroboter

Spot- und Vierbeiner-Flotten erzeugen riesige Datensätze, die im Speicher landen und nie geöffnet werden. Kunden zahlen pro Standort für prüfbare, mit Zeitstempel versehene, abfragbare Assets: „Zeig mir jedes im Q3 rot markierte Ventil.“

Beispielhafte ZielkundenBoston-Dynamics-Spot-Ökosystem, ANYbotics, Cognite

Der Partner-Ressourcen-Stack hinter einem Piloten.

RakuAIs NVIDIA-Inception-Mitgliedschaft (angenommen im Mai 2026) und ausstehende Startup-Credit-Programme verstärken sich hier gegenseitig. Jedes ist ehrlich nach Status gekennzeichnet — wir behaupten keine Zusagen, die wir nicht haben.

NVIDIA-Isaac-Plattform

Sim · Lab · Perceptor · Manipulator · ROS

  • Komplementär, nicht konkurrierend. Isaac ist das, was dein Roboter in dieser Sekunde sieht; RakuAI ist das, was dein Roboter über diese Anlage erinnert.
  • Gemeinsame Positionierung über Inception-Kanäle räumt den Einwand „Macht das nicht NVIDIA schon?“ aus.

NVIDIA Cosmos

World Foundation Models

  • Eine reale Anlage mit RakuAI erfassen → mit Cosmos Domänenvariationen erzeugen → Perception in Isaac Lab trainieren → mit persistentem RakuAI-Gedächtnis einsetzen.
  • Uns gehören Schritt 1 und 4; NVIDIA gehören 2 und 3 — du musst sie nicht zusammenkleben.

NVIDIA Omniverse

USD-Digital-Twin-Simulation

  • RakuAI-Splats exportieren in Omniverse für Digital-Twin-Szenarien.
  • Dein Splat-Capture IST dein digitaler Zwilling — kein separater CAD-Modellierungs-Sprint. USD-Export ist eine zeitnahe Option.

NVIDIA NIM

Inference Microservices

  • Das LLM deines Roboters kann NIM-gehostetes Llama / Mistral / Mixtral oder direkt Claude / GPT / Gemini sein.
  • MCP ist die Abstraktionsschicht — datenschutzsensibles On-Prem-NIM, hochgradig schlussfolgerndes Cloud-Claude, du wählst pro Workload.

NVIDIA Brev & Jetson Orin

Inception-Vorteile

  • Brev GPU-Cloud als dritter paralleler Trainingspool, wenn AWS G5 / Nebius H100 ausgelastet sind.
  • Jetson Orin Der Inception-Hardware-Rabatt macht Eval-Hardware für den MCP-Client am Roboter während eines Piloten günstig in der Beschaffung.

NVIDIA DLI & Innovation Lab

Schulung & Engineering-Sprechstunden

  • DLI Der Inception-Code schaltet 50 % Rabatt frei — schule dein Team gemeinsam zur Integration von Isaac + RakuAI.
  • Innovation Lab Spatial-AI-Sprechstunden als Co-Development-Ressource. Bewerbungsstatus: in Bewerbung — noch nicht bewilligt.

AWS RoboMaker & GPU

Cloud-Sim · G5 / G6e · Greengrass

  • RoboMaker Deine Sim-Umgebung IST deine gescannte Anlage — schließe die Sim-to-Real-Lücke mit demselben Asset.
  • G5 / G6e für Backend-Rekonstruktion + Perception-Inferenz (AWS-Activate-Credit in Prüfung).
  • Greengrass Unser MCP-Client kann als Komponente für die Flotten-Bereitstellung ausgeliefert werden.

Ehrlicher Credit-Status

Wo die Dinge tatsächlich stehen

  • NVIDIA Inception angenommen im Mai 2026.
  • AWS Activate 10.000 $ in 5–7-tägiger Prüfung.
  • Nebius H100 (150.000 $ Ersparnis) eingereicht; für v1 nicht erforderlich.
  • Anthropic Claude Startups eingereicht, nicht bewilligt — Claude ist heute unsere Menüoption mit der höchsten Qualität, keine gemeinsam vermarktete Behauptung.

Die ROI-Rechnung.

Wir ersetzen nicht deinen Perception-Stack. Wir ersetzen das Subsystem für persistentes Gedächtnis, das niemand besitzen will, und die Szenen-QA-LLM-Brücke, die für immer auf „nächstes Quartal“ verschoben wird.

Status quo — selbst bauen

  • 1–2 Perception-Ingenieure verbringen 6–18 Monate mit dem Bau eines persistenten Szenengedächtnisses.
  • Vollkosten: 250.000 $–400.000 $ pro Ingenieur-Jahr.
  • 6-monatiger Einzelaufwand: ~125.000 $–200.000 $. 18-monatiger Aufwand mit zwei Ingenieuren: ~750.000 $–1,2 Mio. $.
  • Dann für immer warten — ~20–30 % des ursprünglichen Aufwands pro Jahr.
  • Plus Abstimmung mit dem LLM-Team, um das Gedächtnis als abfragbare API bereitzustellen.

Mit RakuAI

  • 0 $ Ingenieur-Monate.
  • Pro Capture zahlen: Zielwert 0,50 $–2,00 $ pro Splat-Rekonstruktion.
  • Pro MCP-Abfrage zahlen: Cent-Beträge pro Abfrage (LLM-Durchleitung + kleiner Aufschlag).
  • Hosting inklusive.
  • Dein Perception-Team liefert stattdessen Arbeit mit höherem Hebel.

Nettoeinsparung im Jahr 1: 250.000 $–1 Mio. $ an verlagerten Engineering-Kosten. Ehrlicher Vorbehalt: Hat ein Interessent bereits einen zufriedenstellenden Stack aus persistentem Gedächtnis + LLM-Brücke, gibt es für uns keinen Verkauf — und wir tun nicht so, als wäre es anders.

Der 90-tägige kostenlose Pilot.

Über die vollen 90 Tage kostenlos. Das Ergebnis ist eine veröffentlichte, gemeinsam vermarktete Fallstudie — das Lieferobjekt, das die Piloten #2, #3 und #4 leichter gewinnbar macht.

Erfassen & verbinden

Woche 1–2

Kostenlose Splat-Erfassung (wir scannen oder coachen dein Team) plus MCP-Relay live für 5–10 deiner Anlagen. Keine Rechnung in diesem Zeitfenster.

Integrieren

Woche 3–8

Integrationsunterstützung. NVIDIA-Innovation-Lab-Sprechstunden (nach Bewilligung) wöchentlich mit deinem Perception-Ingenieur gebucht. Wir sind in deinem Slack.

ROI-Bericht & Fallstudie

Woche 9–12

Welche Abfragen gestellt wurden, wie deine Roboter das Szenengedächtnis genutzt haben, eingesparte Ingenieurstunden, was kaputtging, was funktionierte — dann eine gemeinsam veröffentlichte Fallstudie.

Conversion-Angebot: Lizenz pro Anlage ODER Abrechnung pro Capture + pro Abfrage — wir lassen die ersten 3 Piloten entscheiden, welches Preismodell gewinnt. Der Pilot bleibt in jedem Fall kostenlos.

Wo wir gegenüber dem Rest des Feldes stehen.

Die ehrliche Version. Robotikfirmen mit Foundation-Modellen sind Integrationspartner und Kunden, keine Wettbewerber.

NVIDIA Isaac

Angrenzend, nicht konkurrierend

  • Echtzeit-Perception vs. persistentes abfragbares Gedächtnis. Die Inception-Mitgliedschaft ist der Beweis strategischer Ausrichtung.

Skild · Physical Intelligence · Covariant

Kunden, keine Wettbewerber

  • Sie bauen Action-Policy-Foundation-Modelle — sie brauchen eine kanonische Szenenrepräsentation. RakuAI liefert eine. Skild ist ein führender Integrationskandidat.

Matterport · PolyCam · Luma AI

Consumer-/Immobilien-Capture

  • Nicht in der Robotik. Manche haben Splat-Exporte, aber kein MCP, kein Langzeit-Hosting pro Anlage, keine LLM-Brücke.

Autonomie mit geschlossenem Stack

Waymo · Tesla FSD · Wayve

  • Sie machen alles selbst — kein adressierbarer Markt. Wir tun nicht so, als wäre es anders.

Wenn du tiefer einsteigen willst, bevor du schreibst.

Die Seiten, die Robotik-Teams vor einem ersten Gespräch am meisten lesen.

NVIDIA Inception Member

RakuAI ist NVIDIA Inception-Mitglied. Derselbe NVIDIA-beschleunigte 3D-Gaussian-Splatting-Stack, den wir in Raku Capture ausliefern, treibt das oben beschriebene Szenengedächtnis pro Anlage an — komplementär zu NVIDIA Isaac, nicht konkurrierend dazu. Mehr lesen →

NVIDIA Inception ist ein kostenloses Programm für KI-Startups; die Mitgliedschaft von RakuAI bedeutet nicht, dass NVIDIA die Produkte von RakuAI befürwortet. Mehr unter nvidia.com/startups.