為機器人技術建立基礎設施堆放的初創公司Foxglove近日宣布，它在Eclipse Ventures領導的A輪融資中籌集了1500萬美元。

據Foxglove稱，機器人數據與傳統的非結構化或結構化時間序列數據有根本的不同。機器人必須處理和存儲許多并行的數據流，一個機器人可能承載多個攝像頭、激光雷達、IMU和其他傳感器，同時監測感知、規劃和控制輸出。此外，這一切都必須在計算和帶寬受限的環境中運行，如倉庫或農場。

為了開發和調試機器人行為，工程師需要有能力檢查三維機器人狀態，暫停和重放記錄的數據，并通過ML模型和算法的復雜輸出，逐幀地進行。我們發現，這種工作流程在不同的機器人應用和公司中是非常相似的。

當機器人開發的規模超過幾個工程師時，優化機器人數據的這個生命周期，從記錄到攝取、發現和分析，以疏通工程團隊并最大限度地提高開發速度，就變得至關重要。不幸的是，不成熟的公司往往發現自己有一個無序的 "數據沼澤"，對他們所存儲的數據或誰能訪問這些數據沒有可見性。

Foxglove正在為機器人技術建立數據棧。它的平臺結合了開源的機器人記錄、數據湖管理和可視化，以簡化常見的機器人開發工作流程，增加協作，并最終幫助公司更快地將機器人推向市場。該公司的產品被數以千計的工程師、產品經理和運營團隊所使用，我們正在改變一系列行業中一些頂級公司的開發，從自主車輛（英偉達）、物流（6 River Systems）和自主叉車（第三波自動化），到草坪修剪、人行道交付、海底勘探、履約和國防。

Foxglove 的云套件。圖片來源：Foxglove

Foxglove創建了基于云的工具和庫，如開源的MCAP，它為公司提供了一個標準化的接口來交換數據。正如Macneil所解釋的，機器人數據是獨特的；大多數文件格式不適合存儲點云、相機圖像、機器學習推斷和控制輸出等數據。

首席執行官 Adrian Macneil 表："在MCAP之前，我們的許多客戶實際上是在發明他們自己的文件格式來記錄數據，當他們試圖將這些數據帶入標準化的工具時，會產生可預見的后果。此后，我們讓行業中的一些大公司，如Anduril，采用并為這個開源項目做出了貢獻。"

最近，Foxglove發布了一個重寫的3D可視化工具，它的功能包括允許用戶在同一場景中結合相機圖像和3D模型的查看器。展望未來，Macneil說他的目標是幫助客戶簡化從現場或遠程設施上傳的數據，并改善Foxglove對模擬數據的支持，這是一個主要的痛點。

Macneil說："機器人行業仍處于起步階段，沒有像更廣泛的人工智能行業那樣受到關注--但令人印象深刻的公司正在建立，并有巨大的機會。機器人行業面臨的最大挑戰是缺乏認識。有趣的是，這讓我想起了我剛開始從事加密貨幣工作的時候。雇用有經驗的技術人員是一個挑戰，因為它是一個如此利基的行業。值得慶幸的是，我們看到人們意識到正在解決的問題的重要性，因此認識迅速加快。"

Foxglove聲稱在過去一年里，活躍用戶增加了8倍。該公司完全是遠程辦公，在四個國家有19名員工，其基于云的工具有超過3000名用戶，企業客戶包括Nvidia和6 River Systems。

Foxglove的成立旨在通過為機器人行業帶來高質量的工具來改善機器人團隊的開發體驗。我們的使命是縮短用戶的上市時間，并加速機器人革命。

我們的創始團隊在Cruise工作了多年，在那里我們親身體驗了自動駕駛汽車領域對高質量基礎設施和工具的需求，并為可視化，數據管理，模擬等構建了行業領先的解決方案。

Foxglove Studio最初是Webviz的一個分支，Webviz是Cruise開發的基于瀏覽器的可視化工具。雖然基于瀏覽器的工具在Cruise環境中具有優勢，但我們相信，提供本機應用程序還使我們能夠創建更強大，可擴展和高性能的工具，可以輕松連接到實時運行的機器人或各種其他數據源。

Foxglove Studio與ROS配合得很好，但我們也認為開發人員應該自由選擇他們想要的任何框架，或者從頭開始構建一個框架。我們喜歡聽到人們在非ROS環境中使用Foxglove。