为机器人技术建立基础设施堆放的初创公司Foxglove近日宣布，它在Eclipse Ventures领导的A轮融资中筹集了1500万美元。

据Foxglove称，机器人数据与传统的非结构化或结构化时间序列数据有根本的不同。机器人必须处理和存储许多并行的数据流，一个机器人可能承载多个摄像头、激光雷达、IMU和其他传感器，同时监测感知、规划和控制输出。此外，这一切都必须在计算和带宽受限的环境中运行，如仓库或农场。

为了开发和调试机器人行为，工程师需要有能力检查三维机器人状态，暂停和重放记录的数据，并通过ML模型和算法的复杂输出，逐帧地进行。我们发现，这种工作流程在不同的机器人应用和公司中是非常相似的。

当机器人开发的规模超过几个工程师时，优化机器人数据的这个生命周期，从记录到摄取、发现和分析，以疏通工程团队并最大限度地提高开发速度，就变得至关重要。不幸的是，不成熟的公司往往发现自己有一个无序的 "数据沼泽"，对他们所存储的数据或谁能访问这些数据没有可见性。

Foxglove正在为机器人技术建立数据栈。它的平台结合了开源的机器人记录、数据湖管理和可视化，以简化常见的机器人开发工作流程，增加协作，并最终帮助公司更快地将机器人推向市场。该公司的产品被数以千计的工程师、产品经理和运营团队所使用，我们正在改变一系列行业中一些顶级公司的开发，从自主车辆（英伟达）、物流（6 River Systems）和自主叉车（第三波自动化），到草坪修剪、人行道交付、海底勘探、履约和国防。

Foxglove 的云套件。图片来源：Foxglove

Foxglove创建了基于云的工具和库，如开源的MCAP，它为公司提供了一个标准化的接口来交换数据。正如Macneil所解释的，机器人数据是独特的；大多数文件格式不适合存储点云、相机图像、机器学习推断和控制输出等数据。

首席执行官 Adrian Macneil 表："在MCAP之前，我们的许多客户实际上是在发明他们自己的文件格式来记录数据，当他们试图将这些数据带入标准化的工具时，会产生可预见的后果。此后，我们让行业中的一些大公司，如Anduril，采用并为这个开源项目做出了贡献。"

最近，Foxglove发布了一个重写的3D可视化工具，它的功能包括允许用户在同一场景中结合相机图像和3D模型的查看器。展望未来，Macneil说他的目标是帮助客户简化从现场或远程设施上传的数据，并改善Foxglove对模拟数据的支持，这是一个主要的痛点。

Macneil说："机器人行业仍处于起步阶段，没有像更广泛的人工智能行业那样受到关注--但令人印象深刻的公司正在建立，并有巨大的机会。机器人行业面临的最大挑战是缺乏认识。有趣的是，这让我想起了我刚开始从事加密货币工作的时候。雇用有经验的技术人员是一个挑战，因为它是一个如此利基的行业。值得庆幸的是，我们看到人们意识到正在解决的问题的重要性，因此认识迅速加快。"

Foxglove声称在过去一年里，活跃用户增加了8倍。该公司完全是远程办公，在四个国家有19名员工，其基于云的工具有超过3000名用户，企业客户包括Nvidia和6 River Systems。

Foxglove的成立旨在通过为机器人行业带来高质量的工具来改善机器人团队的开发体验。我们的使命是缩短用户的上市时间，并加速机器人革命。

我们的创始团队在Cruise工作了多年，在那里我们亲身体验了自动驾驶汽车领域对高质量基础设施和工具的需求，并为可视化，数据管理，模拟等构建了行业领先的解决方案。

Foxglove Studio最初是Webviz的一个分支，Webviz是Cruise开发的基于浏览器的可视化工具。虽然基于浏览器的工具在Cruise环境中具有优势，但我们相信，提供本机应用程序还使我们能够创建更强大，可扩展和高性能的工具，可以轻松连接到实时运行的机器人或各种其他数据源。

Foxglove Studio与ROS配合得很好，但我们也认为开发人员应该自由选择他们想要的任何框架，或者从头开始构建一个框架。我们喜欢听到人们在非ROS环境中使用Foxglove。