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Home » Pourquoi la piste envisage l’industrie de la robotique pour une croissance future des revenus
Startups

Pourquoi la piste envisage l’industrie de la robotique pour une croissance future des revenus

JohnBy Johnseptembre 1, 2025Aucun commentaire4 Mins Read
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Runway a passé les sept dernières années à construire des outils de génération visuelle pour l’industrie créative. Maintenant, il voit une nouvelle opportunité pour sa technologie: la robotique.

La piste basée à New York est connue pour ses modèles mondiaux AI de génération vidéo et de photos, ou des modèles de grands langues qui créent une version simulée du monde réel. Plus récemment, la société a publié Gen-4, son modèle de génération vidéo, en mars et Runway Aleph, son modèle d’édition vidéo, en juillet.

Alors que les modèles mondiaux de Runway ont commencé à s’améliorer et à devenir plus réalistes – l’entreprise a commencé à recevoir des entreprises entrantes de la robotique et des sociétés automobiles autonomes qui cherchent à utiliser la technologie, a déclaré Anastasis Germanidis, co-fondateur de Runway et CTO, a déclaré à TechCrunch dans une interview.

« Nous pensons que cette capacité à simuler le monde est largement utile au-delà du divertissement, même si le divertissement est un quartier toujours croissant et grand pour nous », a déclaré Germanidis. «Il est beaucoup plus évolutif et rentable de former des politiques (robotiques) qui interagissent avec le monde réel où cela en robotique ou en auto-conduite.»

Germanidis a déclaré que le travail avec la robotique et les sociétés automobiles autonomes n’était pas une piste de soleing initialement invisible lorsqu’elle a été lancée en 2018. C’est jusqu’à ce que la robotique et d’autres sociétés d’autres secteurs aient contacté, que la société a réalisé qu’elles ne le pensaient à l’origine, a-t-il déclaré.

Les entreprises de robotique utilisent la technologie de Runway pour les simulations de formation, a déclaré Germanidis. Il a ajouté que la formation de robots et des voitures autonomes dans des scénarios du monde réel est coûteux pour les entreprises, prend beaucoup de temps et est difficile à évoluer.

Bien que Runway sache que cela ne remplacera en quelque sorte pas la formation du monde réel, Germanidis a déclaré que les entreprises peuvent obtenir beaucoup de simulations en cours d’exécution sur les modèles de Runway parce qu’elles ont la possibilité de devenir incroyablement spécifiques.

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Contrairement à la formation du monde réel, l’utilisation de ces modèles facilite le test pour des variables et des situations spécifiques sans rien changer d’autre dans le scénario, a-t-il ajouté.

« Vous pouvez prendre du recul, puis simuler l’effet de différentes actions », a-t-il déclaré. «Si la voiture a pris ce tour en ce qui concerne ce tour ou exécuter cette action, quel sera le résultat de cela? Créer ces déploiements dans le même contexte, est vraiment difficile à faire dans le monde physique, pour garder essentiellement tous les autres aspects de l’environnement et tester uniquement l’effet de l’action spécifique.»

Runway n’est pas la seule entreprise à la recherche de cela. Par exemple, NVIDIA a publié la dernière version de ses modèles Cosmos World, en plus d’autres infrastructures de formation des robots, plus tôt ce mois-ci.

La société ne prévoit pas de publier une «ligne de modèles complètement distincte» pour ses clients de la robotique et de la voiture autonome, a déclaré Germanidis. Au lieu de cela, la piste affinera ses modèles existants pour mieux servir ces industries. L’entreprise construit également une équipe de robotique dédiée.

Germanidis a ajouté que même si ceux-ci n’étaient pas dans le terrain initial de l’entreprise aux investisseurs, ils sont à bord de cette expansion. Runway a levé plus de 500 millions de dollars auprès d’investisseurs comme NVIDIA, Google et General Atlantic avec une évaluation de 3 milliards de dollars.

« La façon dont nous pensons à l’entreprise est vraiment en train de se développer par principe, plutôt que d’être sur le marché », a déclaré Germanidis. «Ce principe est cette idée de simulation, de pouvoir construire une représentation de meilleure et meilleure représentation du monde. Une fois que vous avez ces modèles vraiment puissants, vous pouvez les utiliser pour une grande variété de marchés différents, une variété d’industries différentes. Ils vont changer de plus en raison de la puissance des modèles génératifs.»



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