5 项专利 | 9,500+ 个 API 端点 | 18 个原生 DLL | AI 原生空间游戏引擎 — 现已开放抢先体验
面向机器人公司 CTO 与感知负责人

让你的机器人用自然语言查询的空间记忆。

每一台移动机器人 — 人形机器人、AMR、四足机器人、无人机 — 都需要两样核心团队没人想自己造的东西:能在重启、换班和软件更新后依然存续的持久空间记忆,以及一个能用自然语言对其进行推理的 LLM。RakuAI 以服务的形式同时提供二者:按设施一次性采集、由我们托管的高斯泼溅,可由你选用的任意 LLM 通过 17 个原生 MCP 工具查询。我们不做机器人、SLAM 或运动规划 — 我们与它们并肩而立。

本页面写给仓储自动化、人形机器人、配送与巡检机器人公司的工程师与合作负责人。它力求诚实地说明:我们在技术栈中的位置、我们做什么和不做什么,以及为什么基础模型机器人公司是客户而非竞争对手。

成员: NVIDIA Inception 基于 AWS 构建 Microsoft for Startups 了解更多 ↓

我们在你技术栈中的位置。

位于感知之上(我们消费图像、深度与位姿),位于高层任务规划之下(我们为你规划器的 LLM 提供查询服务)。我们是场景记忆 + 场景问答层 — 不多也不少。这份专注,正是我们的卖点。

RakuAI 提供什么

  • 按设施一次性采集、永久托管的高斯泼溅
  • 任意 LLM 都能调用的 17 个原生 MCP 工具 — "7 号通道被什么挡住了?"、"那个托盘从周二起移动过吗?"
  • 覆盖重建后场景的自然语言场景问答
  • 多厂商 LLM:Claude、GPT、Gemini,或 NVIDIA NIM 托管的开源权重 — 由你按工作负载自由选择
  • 托管式重建 + 查询基础设施,你无需承担任何基础设施负担

我们明确不做的事

  • SLAM — Cartographer、RTAB-Map、ORB-SLAM3、NVIDIA cuVSLAM 已经存在且足够优秀
  • 运动规划 — MoveIt、OMPL、Nav2 都是已解决的问题
  • 机器人硬件或执行机构 — 我们只做软件
  • 仿真引擎 — Isaac Sim、Gazebo、MuJoCo、AWS RoboMaker;我们与之并肩,而非对抗
  • 动作策略基础模型 — Skild、Physical Intelligence、Covariant 拥有那一层

一句话说清我们的切入点:永久存续的按设施泼溅 + 任意 LLM 都能查询的 MCP API — 按采集次数和查询次数计费、由我们托管、客户无需承担任何基础设施负担。护城河不是泼溅本身 — 而是 LLM 被厂商锁定,这对那些已有 LLM 合作关系、不愿被告知该用哪一个的机器人公司 CTO 至关重要。

一图看懂机器人如何查询其设施。

你的机器人规划器(或其 LLM)通过 HTTPS 与 RakuAI 的 MCP 接口 对话 — 也可经由机器人端 Jetson Orin 客户端的 stdio 桥接进行。运行时以空间原语作答:锚点、位姿、场景查询、泼溅句柄、物体增量。

MCP-from-robot 架构图 机器人的规划器通过机器人端客户端或云端中继向 RakuAI 运行时发送 MCP 请求。运行时暴露 17 个原生 MCP 工具:5 个只读场景查询工具(第一阶段机器人重点)加 12 个已审计的改动工具。运行时对物理、碰撞与场景状态拥有权威。每一次调用都会被审计。结构化答案随后返回给规划器。 机器人 + 规划器 你的感知 + 任务规划器 LLM "7 号通道畅通吗? 到托盘的距离?" { clear: false, distance_m: 1.43 } MCP 客户端 机器人端(Jetson Orin)或云端 ROS 2 / 机队管理器挂钩 stdio MCP 桥接 JWT → 托管 MCP 离线 / 边缘模式 stdio | https 请求 / 响应 流式事件 会话级权限 RakuAI MCP 17 个原生工具 + 透传 只读(第一阶段重点) • scene_query • scene_describe • capture_list • capture_status • capture_open 改动(已审计) • xr_create_anchor • xr_list_anchors • xr_remove_anchor • xr_get_session • capture_create • + 还有 7 个… raku-runtime C++ 引擎 — 权威层 物理 + 碰撞 权威 按设施的泼溅存储 锚点 + 位姿历史 场景增量审计日志 改动校验 结构化答案 { object_id, pose, distance_m, changed_at, confidence } 只读查询不带任何改动风险。改动调用在应用前会针对物理 + 权限进行校验。所有调用均被审计。

两端都是真实并已上线的。生产 MCP 服务器暴露 17 个原生工具(5 个只读 + 12 个改动)— 完整清单见 spatial-engine.html,已文档化的场景工具见 mcp.html。托管 MCP 运行在美国东部的 Azure Container Apps 上。LLM 由你自行选择 — 这种厂商中立性正是护城河。

本页面写给谁。

四个细分领域,一个共同痛点:机器人采集了数 TB 的空间数据,却被丢进存储、再也无人查询。以仓储为先求收入稳定,以人形机器人求曝光度。

仓储自动化

机器人已经有了 SLAM。它们缺的是一种干净利落的方式,无需自建分析流水线就能回答"自上一班次以来 B 区有什么变化?"。按场地的泼溅统一了整个机队的质检。

示例目标客户Symbotic、Locus Robotics、Fetch / Zebra、GreyOrange、Geek+

人形机器人

B 轮至 D 轮的初创公司正争分夺秒地要在 6–9 个月内交付一个《财富》500 强试点。任何能砍掉一条 6 个月工程任务、又不把它们锁进某一家厂商 LLM 技术栈的东西,它们都会买单。

示例目标客户Figure、1X Technologies、Apptronik、Agility Robotics、Unitree

配送机器人

人行道与最后一公里机队穿行于不断变化的城市环境。对路线、投放点和障碍物的持久场景记忆,可在无需为机器人重新加装设备的前提下补足现有导航。

示例目标客户Starship Technologies、Serve Robotics

巡检机器人

Spot 与四足机队生成的海量数据集被丢进存储、再未打开。客户按场地付费,换取可审计、带时间戳、可查询的资产:"给我看第三季度所有被标红的阀门。"

示例目标客户Boston Dynamics Spot 生态、ANYbotics、Cognite

支撑一次试点的合作伙伴资源栈。

RakuAI 的 NVIDIA Inception 成员资格(2026 年 5 月获接纳)与待批的初创额度计划在此叠加生效。每一项都按状态如实标注 — 我们绝不声称尚未获得的批准。

NVIDIA Isaac 平台

Sim · Lab · Perceptor · Manipulator · ROS

  • 互补,而非竞争。Isaac 是你的机器人此刻所见;RakuAI 是你的机器人对这座设施的记忆。
  • 通过 Inception 渠道的协同定位,化解了"这不就是 NVIDIA 已经在做的吗?"这一异议。

NVIDIA Cosmos

世界基础模型

  • 用 RakuAI 捕获真实设施 → 用 Cosmos 生成领域变体 → 在 Isaac Lab 中训练感知 → 借助 RakuAI 的持久记忆部署。
  • 我们负责第 1 步和第 4 步,NVIDIA 负责第 2 步和第 3 步 — 无需你来拼接。

NVIDIA Omniverse

USD 数字孪生仿真

  • RakuAI 泼溅可导出至 Omniverse,用于数字孪生场景。
  • 你的泼溅捕获本身就是你的数字孪生 — 无需另起一轮 CAD 建模冲刺。USD 导出是近期推进方向。

NVIDIA NIM

推理微服务

  • 你机器人的 LLM 可以是 NIM 托管的 Llama / Mistral / Mixtral,也可以直连 Claude / GPT / Gemini。
  • MCP 即抽象层 — 隐私敏感场景用本地 NIM,高强度推理用云端 Claude,按工作负载自由选择。

NVIDIA Brev 与 Jetson Orin

Inception 权益

  • Brev 在 AWS G5 / Nebius H100 饱和时,作为第三个并发训练资源池的 GPU 云。
  • Jetson Orin Inception 硬件折扣,让试点期间机器人端 MCP 客户端的评估硬件采购成本低廉。

NVIDIA DLI 与 Innovation Lab

培训与工程答疑时段

  • DLI Inception 代码可解锁 5 折优惠 — 就 Isaac + RakuAI 集成共同培训你的团队。
  • Innovation Lab 将空间 AI 答疑时段作为一项联合开发资源。申请状态:申请中 — 尚未获批。

AWS RoboMaker 与 GPU

云端仿真 · G5 / G6e · Greengrass

  • RoboMaker 你的仿真环境本身就是你扫描得到的设施 — 用同一份资产弥合仿真到现实的鸿沟。
  • G5 / G6e 用于后端重建 + 感知推理(AWS Activate 额度审核中)。
  • Greengrass 我们的 MCP 客户端可作为组件交付,用于机队部署。

诚实的额度状态

实际进展如何

  • NVIDIA Inception 2026 年 5 月获接纳。
  • AWS Activate 1 万美元,处于 5–7 天审核中。
  • Nebius H100(可省 15 万美元)已提交;v1 并不需要。
  • Anthropic Claude Startups 已提交,尚未获批 — Claude 是我们今日菜单中质量最高的选项,而非联合营销的声明。

投资回报的账。

我们不替换你的感知技术栈。我们替换的是没人愿意接手的持久记忆子系统,以及那个永远被推到"下个季度"的场景问答 LLM 桥接

现状 — 自己造

  • 1–2 名感知工程师花 6–18 个月构建持久场景记忆。
  • 综合成本:每位工程师每年 25 万–40 万美元。
  • 单人 6 个月投入:约 12.5 万–20 万美元。两人 18 个月投入:约 75 万–120 万美元。
  • 之后还要永久维护 — 每年约为最初投入的 20%–30%。
  • 外加与 LLM 团队的协调,把记忆暴露为可查询的 API。

使用 RakuAI

  • 0 工程师人月。
  • 按采集付费:目标每次泼溅重建 0.50–2.00 美元。
  • 按 MCP 查询付费:每次查询数美分(LLM 透传 + 少量加价)。
  • 托管包含在内。
  • 你的感知团队转而交付更高杠杆的工作。

第一年净节省:25 万–100 万美元被腾挪出的工程成本。诚实的说明:如果潜在客户已经有一套满意的持久记忆 + LLM 桥接技术栈,那我们就做不成这单 — 我们也不会假装相反。

90 天免费试点。

整整 90 天全程免费。产出是一份公开发布、联合营销的案例研究 — 正是这份交付物,让第 2、第 3、第 4 个试点更容易拿下。

捕获与连接

第 1–2 周

免费泼溅捕获(我们扫描,或指导你的团队),并为你的 5–10 处设施上线 MCP 中继。此窗口期内零账单。

集成

第 3–8 周

集成支持。NVIDIA Innovation Lab 答疑时段(一经获批)每周与你的感知工程师预约。我们常驻你的 Slack。

投资回报报告与案例研究

第 9–12 周

哪些查询被提出、你的机器人如何使用场景记忆、节省的工程师工时、哪里出了问题、哪些行得通 — 然后联合发布一份案例研究。

转化方案:按设施授权,或按采集 + 按查询计费 — 我们让前 3 个试点告诉我们哪种定价模式胜出。无论如何,试点始终免费。

我们与同行的相对位置。

诚实版本。基础模型机器人公司是集成伙伴与客户,而非竞争对手。

NVIDIA Isaac

相邻,而非竞争

  • 实时感知 vs. 持久可查询记忆。Inception 成员资格正是战略一致的证明。

Skild · Physical Intelligence · Covariant

客户,而非竞争对手

  • 它们构建动作策略基础模型 — 它们需要一种标准的场景表示。RakuAI 提供了一种。Skild 是首选集成候选对象。

Matterport · PolyCam · Luma AI

消费级 / 房地产捕获

  • 不涉足机器人领域。其中一些有泼溅导出,但没有 MCP、没有按设施的长期托管、没有 LLM 桥接。

封闭式自动驾驶栈

Waymo · Tesla FSD · Wayve

  • 它们一切自己做 — 不属于可触达市场。我们也不假装相反。

动笔之前,想了解得更深入。

机器人团队在首次通话前读得最多的页面。

NVIDIA Inception 成员

RakuAI 是 NVIDIA Inception 成员。我们在 Raku Capture 中交付的同一套 NVIDIA 加速 3D 高斯泼溅技术栈,正是驱动上文所述按设施场景记忆的引擎 — 与 NVIDIA Isaac 互补,而非竞争。了解更多 →

NVIDIA Inception 是面向 AI 初创企业的免费计划;RakuAI 的成员身份并不意味着 NVIDIA 对 RakuAI 的产品作出背书。详见 nvidia.com/startups