Sprzęt jako rynkowa fosa. Motive stawia na własne kamery i edge AI zamiast modeli od gigantów

Modele AI dostępne w chmurze to jedna ze strategii rozwoju produktów technologicznych. W branży transportowej i zarządzaniu flotami komercyjnymi taka strategia może okazać się ślepą uliczką. W rozmowie z serwisem FreightWaves Thomas Hansen, który w maju objął stanowisko prezesa ds. go-to-market w firmie Motive, wyjaśnił, dlaczego w tzw. fizycznej sztucznej inteligencji kluczową rolę odgrywa sprzęt.

Hansen, który wcześniej analizował oferty pracy z czołowych spółek AI, szukał przedsiębiorstwa z wyraźną rynkową „fosą” (ang. moat) – trwałą przewagą trudną do skopiowania w ciągu roku czy dwóch. Wskazał na Motive właśnie ze względu na fizyczną obecność w pojazdach. Model biznesowy porównał do klasycznej strategii maszynek i żyletek: firma najpierw instaluje sprzęt w pojazdach, a następnie zarabia na działającym na nim oprogramowaniu i AI.

Własne modele na krawędzi sieci

Zamiast polegać na gotowych interfejsach API od zewnętrznych dostawców, Motive trenuje własne systemy wizyjne i analityczne. Urządzenie AI Dashcam Plus wykorzystuje trzy obiektywy – dwa skierowane na drogę oraz jeden monitorujący kierowcę – i potrafi uruchamiać równolegle ponad 30 modeli bezpośrednio na urządzeniu (edge AI).

Jak podkreśla Hansen, opieranie systemów operacyjnych dla transportu na modelach od OpenAI czy Anthropic mija się z celem. Hansen wskazał, że duże firmy AI wydają miliardy dolarów na dane treningowe od dostawców takich jak Scale AI i Snorkel AI. Uczy swoje algorytmy na informacjach spływających z pojazdów niemal 100 tysięcy klientów, a nad poprawnością adnotacji czuwają dedykowane zespoły. Według Hansena niewielka liczba fałszywych alarmów oraz zastosowane obiektywy pomagają firmie wygrywać bezpośrednie testy porównawcze u przewoźników w około trzech czwartych przypadków, choć spółka nie upubliczniła danych potwierdzających ten wynik.

Od powiadomień do automatycznych działań

Przejście od analizy do działania ma przyspieszyć nowo wdrożone rozwiązanie o nazwie Agents. Autonomiczni agenci AI mają samodzielnie reagować na wykryte zdarzenia, zamiast ograniczać się do dostarczania informacji wymagających dalszych działań. System potrafi bez udziału człowieka otworzyć zlecenie serwisowe przy podejrzeniu usterki lub skierować sprawę do menedżera, gdy naruszone zostaną reguły bezpieczeństwa ustalone przez flotę. Kolejnym krokiem ma być asystent głosowy Atlas, który przejmie rutynowe rozmowy instruktażowe z kierowcami.

Zdaniem Hansena automatyzacja nie ma na celu redukcji etatów wśród dyspozytorów czy menedżerów bezpieczeństwa. Zamiast poświęcać czas na powtarzalne sesje szkoleniowe, pracownicy mogą skupić się na analizie trudniejszych przypadków lub negocjacjach stawek ubezpieczeniowych, wykazując ubezpieczycielom realny spadek ryzyka kolizji.

Spółka dysponuje solidnym zapleczem finansowym do dalszej ekspansji. We wrześniu Motive pozyskało ponad 1,3 mld dolarów od funduszu General Catalyst, wycofując jednocześnie złożony wcześniej wniosek o debiut giełdowy (IPO). Roczne powtarzalne przychody (ARR) firmy przekroczyły 600 mln dolarów, co oznacza wzrost o 30 procent rok do roku. Po wejściu na rynek brytyjski w sierpniu 2025 roku Motive planuje zbudować tam bazę do ekspansji w Europie kontynentalnej; według Hansena większość branży nadal korzysta ze starszych technologii.