VisioLab привлекла 11 миллионов долларов для масштабирования своего кассового аппарата на iPad с поддержкой ИИ.

      Стартап из Оснабрюка, использующий камеру для самообслуживания, который распознает продукты и напитки без штрих-кодов за менее чем 10 секунд, уже работает в 43 точках продаж внутри арены НБА Orlando Magic и на примерно трети университетских кампусов Германии. Раунд финансирования Series A возглавили eCAPITAL и Simon Capital.

      VisioLab, немецкий стартап, который разрабатывает системы самообслуживания на основе ИИ для индустрии общественного питания, закрыл раунд финансирования Series A на сумму 11 миллионов долларов, который возглавили eCAPITAL и Simon Capital. Существующие инвесторы High-Tech Gründerfonds, APX (совместный фонд Axel Springer и Porsche) и семейный офис zwei.7 также приняли участие.

      Компания, основанная в Оснабрюке в 2019 году, использует капитал для ускорения международной экспансии, увеличения команды с 25 до около 40 человек и открытия специализированного офиса в США в Бостоне.

      Продукт намеренно имеет низкие аппаратные требования. Клиент на стадионном киоске или в университетской столовой ставит свою еду и напитки под стандартный iPad от Apple.

      💜 технологий ЕС Последние новости из технологической сцены ЕС, история от нашего мудрого основателя Бориса и немного сомнительного ИИ-искусства. Это бесплатно, каждую неделю, в вашем почтовом ящике. Подпишитесь сейчас! Камера на основе ИИ распознает предметы за считанные секунды, без штрих-кодов, без специализированного сканирующего оборудования, без длинной очереди, отображает цену и принимает оплату через компактный Bluetooth-терминал.

      Весь блок весит менее 25 фунтов и может быть установлен за 15 минут. Обучение ИИ на новом меню из примерно 150 позиций занимает около четырех минут, по данным компании. Модель работает как приложение на самом iPad, что означает, что нет необходимости заменять собственное оборудование, когда Apple обновляет свою линейку устройств.

      Американский рынок стал основным двигателем роста. В настоящее время VisioLab управляет 43 системами внутри Kia Center, домашней арены NBA Orlando Magic, охватывающей почти весь объект. Команды НФЛ Atlanta Falcons и Carolina Panthers используют систему на своих стадионах, а Inter Miami выбрала VisioLab в качестве партнера для запуска своего нового стадиона NU.

      Сейчас США составляют примерно 50% доходов VisioLab, при этом компания утверждает, что ежегодный рост в этом регионе превышает 1000%, что отражает небольшую абсолютную базу, но подчеркивает быстрое принятие в сфере спорта и развлечений.

      Компания сообщает, что обрабатывает около одного миллиона транзакций в месяц по всем развертываниям.

      Вторая половина бизнеса более прозаична, но, возможно, более защищена: корпоративные столовые, университетские кафетерии и рестораны для сотрудников крупных немецких работодателей. Примерно каждая третья университетская площадка в Германии использует технологии VisioLab через организации студенческих услуг.

      Система развернута в столовых сотрудников компаний, котирующихся на DAX, а также в банках, страховании и автомобилестроении. Глобальные компании общественного питания Compass Group и Aramark являются партнерами как в Европе, так и в США, что дает VisioLab преимущество в распределении, эффективно внедряя его в места, где уже работают эти две компании, без необходимости VisioLab выигрывать каждую площадку независимо.

      Финансирование поддержит выход на рынки Австралии, Новой Зеландии, Австрии, Нидерландов и Великобритании. Иво Гернеманн, соучредитель и президент, будет руководить расширением в США из Бостона.

      Новые руководители привлекаются из Klarna, SumUp и Google, и в настоящее время открыто около 15 вакансий в области выхода на рынок в Бостоне и инженерии в Германии.

      Рынок кассовых систем общественного питания представляет собой настоящую проблему: высокий объем, чувствительность ко времени и плохое обслуживание традиционным сканированием штрих-кодов, которое не справляется, когда сотрудники работают с сотнями различных пунктов меню, заменами и комбинациями на заказ.

      Подход VisioLab, основанный на визуальном распознавании, полностью обходит проблему со штрих-кодами, но вводит свои собственные вызовы: ИИ должен надежно различать похожие предметы на высокой скорости, обрабатывать частично скрытые продукты и оставаться точным в различных условиях освещения в средах, варьирующихся от ярко освещенных корпоративных кафетериев до менее освещенных коридоров крытого стадиона.