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Pour les CTO et responsables perception en robotique

La mémoire spatiale que vos robots interrogent en langage naturel.

Chaque robot mobile — humanoïde, AMR, quadrupède, drone — a besoin de deux choses que personne dans son équipe principale ne veut construire : une mémoire spatiale persistante qui survit aux redémarrages, aux changements d'équipe et aux mises à jour logicielles, et un LLM capable de raisonner à son sujet en langage naturel. RakuAI fournit les deux sous forme de service : un Gaussian splat par site, capturé une seule fois, hébergé par nos soins, interrogeable par n'importe quel LLM de votre choix via 17 outils MCP natifs. Nous ne construisons ni robots, ni SLAM, ni planification de mouvement — nous nous plaçons à leurs côtés.

Cette page s'adresse aux ingénieurs et aux responsables partenariats des entreprises de robotique d'automatisation d'entrepôt, d'humanoïdes, de livraison et d'inspection. Elle s'efforce d'être honnête sur la place que nous occupons dans la pile, sur ce que nous construisons ou non, et sur le fait que les acteurs de la robotique fondée sur les modèles de fondation sont des clients, pas des concurrents.

Membre de NVIDIA Inception Propulsé par AWS Microsoft for Startups En savoir plus ↓

Notre place dans votre pile.

AU-DESSUS de la perception (nous consommons images, profondeur et poses), EN DESSOUS de la planification de tâches de haut niveau (nous servons des requêtes au LLM de votre planificateur). Nous sommes la couche de mémoire de scène + question-réponse sur la scène — rien de plus, rien de moins. Cette concentration, c'est tout l'argumentaire.

Ce que RakuAI fournit

  • Un Gaussian splat par site, capturé une fois et hébergé indéfiniment
  • 17 outils MCP natifs que n'importe quel LLM peut appeler — « qu'est-ce qui bloque l'allée 7 ? », « la palette a-t-elle bougé depuis mardi ? »
  • Question-réponse en langage naturel sur la scène reconstruite
  • LLM multi-fournisseurs : Claude, GPT, Gemini, ou poids ouverts hébergés sur NVIDIA NIM — votre choix, selon la charge de travail
  • Infrastructure de reconstruction et de requête hébergée, sans aucune charge d'infrastructure pour vous

Ce que nous ne construisons explicitement pas

  • SLAM — Cartographer, RTAB-Map, ORB-SLAM3, NVIDIA cuVSLAM existent déjà et sont performants
  • Planification de mouvement — MoveIt, OMPL, Nav2 sont des problèmes résolus
  • Matériel ou actionnement de robots — nous sommes uniquement logiciels
  • Moteurs de simulation — Isaac Sim, Gazebo, MuJoCo, AWS RoboMaker ; nous nous plaçons à leurs côtés, pas en face
  • Modèles de fondation de politique d'action — Skild, Physical Intelligence, Covariant détiennent cette couche

Le créneau en une phrase : un splat par site qui perdure indéfiniment + une API MCP que n'importe quel LLM peut interroger — facturé à la capture et à la requête, hébergé, sans charge d'infrastructure pour le client. La barrière n'est pas le splat — c'est que le LLM n'est pas verrouillé à un fournisseur, ce qui compte pour les CTO en robotique qui ont déjà une relation avec un LLM et ne veulent pas qu'on leur impose lequel utiliser.

Un robot interroge son site, en un seul schéma.

Le planificateur de votre robot (ou son LLM) communique avec la surface MCP de RakuAI via HTTPS — ou via un pont stdio depuis un client Jetson Orin embarqué sur le robot. Le runtime répond en primitives spatiales : ancres, poses, requêtes de scène, références de splat, deltas d'objets.

Schéma d'architecture MCP-depuis-le-robot Le planificateur d'un robot envoie une requête MCP via un client embarqué sur le robot ou un relais cloud au runtime RakuAI. Le runtime expose 17 outils MCP natifs : 5 outils de requête de scène en lecture seule (focus robotique de Phase 1) plus 12 outils de mutation audités. Le runtime détient l'autorité sur la physique, la collision et l'état de la scène. Chaque appel est audité. La réponse structurée est renvoyée au planificateur. Robot + planificateur Votre perception + LLM planificateur de tâches "L'allée 7 est dégagée ? Distance à la palette ?" { clear: false, distance_m: 1.43 } MCP client embarqué (Jetson Orin) ou cloud Point d'accroche ROS 2 / gestionnaire de flotte pont stdio MCP JWT → MCP hébergé mode hors ligne / edge stdio | https requête / réponse événements en streaming permissions par session RakuAI MCP 17 outils natifs + passthrough LECTURE SEULE (focus Phase 1) • scene_query • scene_describe • capture_list • capture_status • capture_open MUTATION (auditée) • xr_create_anchor • xr_list_anchors • xr_remove_anchor • xr_get_session • capture_create • + 7 autres… raku-runtime Moteur C++ — couche d'autorité Physique + collision autorité Stockage splat par site Ancres + historique des poses Journal d'audit des deltas de scène Validation des mutations réponse structurée { object_id, pose, distance_m, changed_at, confidence } Lecture seule = zéro risque de mutation. Les mutations sont validées (physique + permissions) avant application. Tous les appels sont audités.

Les deux moitiés sont réelles et livrées. Le serveur MCP de production expose 17 outils natifs (5 en lecture seule + 12 de mutation) — voir spatial-engine.html pour l'inventaire complet et mcp.html pour les outils de scène documentés. Le MCP hébergé s'exécute sur Azure Container Apps en East US. Le choix du LLM vous appartient — cette neutralité vis-à-vis des fournisseurs est la barrière à l'entrée.

À qui cela s'adresse.

Quatre segments, une même difficulté : les robots collectent des téraoctets de données spatiales qui finissent stockées et ne sont plus jamais interrogées. Mettez l'entrepôt en avant pour la stabilité du chiffre d'affaires ; les humanoïdes pour la visibilité.

Automatisation d'entrepôt

Les robots disposent déjà du SLAM. Ce qui leur manque, c'est un moyen propre de répondre à « qu'est-ce qui a changé dans la zone B depuis la dernière équipe ? » sans écrire un pipeline d'analytique sur mesure. Le splat par site unifie le contrôle qualité à l'échelle de la flotte.

Exemples de ciblesSymbotic, Locus Robotics, Fetch / Zebra, GreyOrange, Geek+

Robots humanoïdes

Des startups en série B–D qui courent pour livrer un pilote auprès d'une entreprise du Fortune 500 en 6–9 mois. Elles achètent tout ce qui supprime un poste d'ingénierie de 6 mois sans les enfermer dans la pile LLM d'un seul fournisseur.

Exemples de ciblesFigure, 1X Technologies, Apptronik, Agility Robotics, Unitree

Robots de livraison

Les flottes de trottoir et du dernier kilomètre opèrent dans des environnements urbains changeants. Une mémoire de scène persistante des itinéraires, des points de dépôt et des obstacles complète la navigation existante sans réinstrumenter le robot.

Exemples de ciblesStarship Technologies, Serve Robotics

Robots d'inspection

Les flottes de Spot et de quadrupèdes génèrent des jeux de données massifs déversés dans le stockage et jamais rouverts. Les clients paient par site pour des actifs auditables, horodatés et interrogeables : « montre-moi chaque vanne signalée en rouge au T3 ».

Exemples de ciblesÉcosystème Boston Dynamics Spot, ANYbotics, Cognite

La pile de ressources partenaires derrière un pilote.

L'adhésion de RakuAI à NVIDIA Inception (acceptée en mai 2026) et les programmes de crédits pour startups en attente se cumulent ici. Chacun est honnêtement étiqueté selon son statut — nous ne revendiquons pas d'approbations que nous n'avons pas.

Plateforme NVIDIA Isaac

Sim · Lab · Perceptor · Manipulator · ROS

  • Complémentaire, pas concurrente. Isaac, c'est ce que votre robot voit à cet instant ; RakuAI, c'est ce que votre robot retient de ce site.
  • Le co-positionnement via les canaux Inception lève l'objection « n'est-ce pas déjà ce que fait NVIDIA ? ».

NVIDIA Cosmos

World Foundation Models

  • Capturez un site réel avec RakuAI → générez des variations de domaine avec Cosmos → entraînez la perception dans Isaac Lab → déployez avec la mémoire persistante RakuAI.
  • Nous détenons les étapes 1 et 4 ; NVIDIA détient les 2 et 3 — vous n'avez pas à les assembler vous-même.

NVIDIA Omniverse

Simulation de jumeau numérique USD

  • Les splats RakuAI s'exportent vers Omniverse pour les scénarios de jumeau numérique.
  • Votre capture de splat EST votre jumeau numérique — pas de sprint de modélisation CAO distinct. L'export USD est une voie à court terme.

NVIDIA NIM

Microservices d'inférence

  • Le LLM de votre robot peut être un Llama / Mistral / Mixtral hébergé sur NIM ou Claude / GPT / Gemini en direct.
  • MCP est la couche d'abstraction — NIM local pour les données sensibles, Claude cloud pour le raisonnement avancé, à vous de choisir selon la charge de travail.

NVIDIA Brev et Jetson Orin

Avantages Inception

  • Brev cloud GPU comme troisième pool d'entraînement concurrent lorsque AWS G5 / Nebius H100 sont saturés.
  • Jetson Orin la remise matérielle Inception rend bon marché l'achat de matériel d'évaluation du client MCP embarqué pendant un pilote.

NVIDIA DLI et Innovation Lab

Formation et permanences d'ingénierie

  • DLI le code Inception débloque 50 % de réduction — formez conjointement votre équipe à l'intégration Isaac + RakuAI.
  • Innovation Lab permanences en IA spatiale comme ressource de co-développement. Statut de la demande : en cours — pas encore accordée.

AWS RoboMaker et GPU

Sim cloud · G5 / G6e · Greengrass

  • RoboMaker Votre environnement de simulation EST votre site scanné — comblez l'écart sim-to-real avec le même actif.
  • G5 / G6e pour la reconstruction backend + l'inférence de perception (crédit AWS Activate en cours d'examen).
  • Greengrass notre client MCP peut être livré comme composant pour le déploiement de flotte.

Statut honnête des crédits

Où en sont réellement les choses

  • NVIDIA Inception accepté en mai 2026.
  • AWS Activate 10 K$ en cours d'examen sous 5–7 jours.
  • Nebius H100 (150 K$ d'économies) soumis ; pas nécessaire pour la v1.
  • Anthropic Claude Startups soumis, non approuvé — Claude est aujourd'hui notre option de la plus haute qualité au menu, pas une revendication de co-marketing.

Le calcul du retour sur investissement.

Nous ne remplaçons pas votre pile de perception. Nous remplaçons le sous-système de mémoire persistante que personne ne veut prendre en charge et le pont LLM de question-réponse sur la scène qui est repoussé au « trimestre prochain » indéfiniment.

Statu quo — le construire en interne

  • 1–2 ingénieurs perception passent 6–18 mois à construire une mémoire de scène persistante.
  • Coût chargé : 250 K$–400 K$ par année-ingénieur.
  • Effort de 6 mois pour un seul ingénieur : ~125 K$–200 K$. Effort de 18 mois à deux ingénieurs : ~750 K$–1,2 M$.
  • Puis le maintenir indéfiniment — ~20–30 % de l'effort initial par an.
  • Plus la coordination avec l'équipe LLM pour exposer la mémoire sous forme d'API interrogeable.

Avec RakuAI

  • 0 mois-ingénieur.
  • Paiement à la capture : objectif de 0,50 $–2,00 $ par reconstruction de splat.
  • Paiement à la requête MCP : quelques centimes par requête (refacturation du LLM + faible marge).
  • Hébergement inclus.
  • Votre équipe perception livre à la place un travail à plus fort effet de levier.

Économies nettes, année 1 : 250 K$–1 M$ de coûts d'ingénierie évités. Réserve honnête : si un prospect dispose déjà d'une pile mémoire persistante + pont LLM qui le satisfait, nous n'avons pas de vente — et nous ne ferons pas semblant du contraire.

Le pilote gratuit de 90 jours.

Gratuit pendant les 90 jours complets. Le résultat est une étude de cas publiée et co-marquée — le livrable qui facilite la signature des pilotes n° 2, n° 3 et n° 4.

Capturer et connecter

Semaines 1–2

Capture de splat gratuite (nous scannons, ou nous accompagnons votre équipe) plus relais MCP en service pour 5–10 de vos sites. Aucune facture pendant cette période.

Intégrer

Semaines 3–8

Accompagnement à l'intégration. Permanences NVIDIA Innovation Lab (une fois approuvées) planifiées chaque semaine avec votre ingénieur perception. Nous sommes présents sur votre Slack.

Rapport de ROI et étude de cas

Semaines 9–12

Quelles requêtes ont été posées, comment vos robots ont utilisé la mémoire de scène, les heures-ingénieur économisées, ce qui a échoué, ce qui a fonctionné — puis une étude de cas publiée conjointement.

Offre de conversion : licence par site OU facturation à la capture + à la requête — nous laissons les 3 premiers pilotes nous indiquer quel modèle tarifaire l'emporte. Le pilote reste gratuit quoi qu'il en soit.

Notre place par rapport au reste du secteur.

La version honnête. Les entreprises de robotique fondée sur les modèles de fondation sont des partenaires d'intégration et des clients, pas des concurrents.

NVIDIA Isaac

Adjacent, pas concurrent

  • Perception en temps réel vs. mémoire persistante interrogeable. L'adhésion à Inception atteste d'un alignement stratégique.

Skild · Physical Intelligence · Covariant

Clients, pas concurrents

  • Ils construisent des modèles de fondation de politique d'action — ils ont besoin d'une représentation canonique de la scène. RakuAI en fournit une. Skild est un candidat d'intégration prioritaire.

Matterport · PolyCam · Luma AI

Capture grand public / immobilier

  • Pas dans la robotique. Certains proposent des exports de splat, mais pas de MCP, pas d'hébergement à long terme par site, pas de pont LLM.

Autonomie en pile fermée

Waymo · Tesla FSD · Wayve

  • Ils font tout eux-mêmes — ce n'est pas un marché adressable. Nous ne prétendons pas le contraire.

Si vous voulez approfondir avant de nous écrire.

Les pages que les équipes de robotique consultent le plus avant un premier appel.

NVIDIA Inception Member

RakuAI est membre de NVIDIA Inception. La même pile de Gaussian Splatting 3D accélérée par NVIDIA que nous livrons dans Raku Capture est celle qui alimente la mémoire de scène par site décrite ci-dessus — complémentaire à NVIDIA Isaac, non concurrente. En savoir plus →

NVIDIA Inception est un programme gratuit pour les startups d'IA ; l'adhésion de RakuAI n'implique pas que NVIDIA approuve les produits de RakuAI. En savoir plus sur nvidia.com/startups.