BeePartners简介：
BeePartners成立于美国，致力于推动未来机器的发展。该公司专注于三个主要投资领域：人机交互、机器对机器学习和生物机器。
BeePartners投资了多家初创企业，包括：
TensorStax：加速数据科学和机器学习的应用，通过自主代理简化机器学习模型的复杂性。
Wayfound：提供代理管理平台，旨在构建、分析和监督企业中的AI代理。
Okareo：提供安全测试解决方案，确保在无法共享或复制生产数据时进行测试。
这些案例展示了BeePartners在推动技术创新和商业模式转型方面的承诺。
一、BeePartnersKiraNoodleman的核心观点
A.为什么现在是机器对机器学习发展的关键时刻？
当前宏观因素刺激了自动化的需求，而AI的进步意味着机器已为应用到新领域做好准备。Noodleman表示：“推动这一领域发展的关键在于，机器正在显著取胜。随着疫情后供应链受到冲击和劳动力短缺的加剧，我们比以往任何时候都更需要机器的支持。”
与机器学习的进展相呼应，2020年联网设备的数量显著增加。企业用户正探索更复杂的工具和界面，以满足终端客户的需求。此外，美国劳工统计局数据显示，仅13.3%的美国工作为固定坐办公室的工作。要在办公室以外的环境中推动自动化，就需要那些能够连接物理世界与数字世界的机器。
相邻行业在疫情期间于制造业获得显著成功后，正在采用M2ML工具。Noodleman表示：“疫情为我们展示了一个更加自动化、更具韧性的未来供应链。这一趋势最初从制造业开始，现在已扩展至医疗保健、研发、农业、废物管理等多个领域。”
B.此类别可能涉及哪些商业模式？
与新硬件的采购相比，软件驱动的改造更易实施，同时能够扩展功能、减少错误并节约成本。通过软件实现的改造可以避免重建硬件所需的资本和时间成本。Noodleman以BuiltRobotics为例：“这是一种通过液压改造使重型挖掘设备实现自主操作的经济实惠的解决方案。”Zinier、Tulip和Parsable等其他公司也在通过改造来使操作设备更加智能，减少人为程序错误。
M2ML可辅助人工流程，扩展手动工作流程，并加速反馈循环。Noodleman指出：“企业可以通过协调人机交互的界面从即时反馈中受益。这些工具改善了工作条件，同时提升了流程和产出的质量与效率。”她特别举例DustyRobotics的机器人工具，使得建筑施工更接近于数字化制造。
“专注于大型系统中特定任务的公司正在开拓巨大的市场。”-KiraNoodleman
自动执行高频任务的工具，通过锁定关键但重复的流程（如焊接、回收、医疗供应链等）获得投资回报。处理多项任务的通用硬件具有挑战性，因此成功者通常专注于高频、重复且狭窄的任务领域，例如PathRobotics专注于焊接、AMPRobotics致力于输送系统回收，而DiligentRobotics则支持医院物资的分配。
一些M2ML团队还在设计新的范式，用以优化供应链中的货物运输和网络配置。Noodleman指出：“为实现显著的效率提升，创始人有时需要跳出单一任务，致力于在整个生态系统中设计流程改进。”
例如：
WarpLogistics便是我们投资组合中的一家公司，它提供软件驱动的对接解决方案。
在住宅领域，PeriscopeHomes正优化整个住房供应链。
在航运领域，Baton则通过动态优化技术减少了卡车运输的等待时间50%。
二、潜在的挑战
M2ML的三阶段演进过程并非一成不变，发展中的限制常常存在。Noodleman指出：“单一迭代的进步只能带领公司走到一定程度。”在从技术可行性到可扩展实施的过程中，初创公司面临较高的风险。“当前，技术上可行的M2ML解决方案远多于财务上可行的方案。”
一旦确定出“自动化”流程，需重新校准投资回报率，以确保方案的假设和物流有效。初创公司因长周期的迭代和不确定的成功前景，易面临失败风险。此外，沉没成本心理可能促使企业坚持无法实现经济效益的解决方案。
图表：M2ML产品周期，旨在扩大M2ML工具规模的初创公司需经历三个阶段，每一阶段都有特定的障碍和创造价值的潜力。
三、投资者的观点
“我们坚信机器的胜利，而人机融合的时刻正是现在。”
机器对机器学习（M2ML）涵盖物理、数字和生物领域。其核心目标是克服人类表现的局限性，即既要反映人类特性，又要逐步替代人类，扩展原本难以实现的速度、精度和稳定性。
这一目标通过模块化组件来实现：组件执行机械任务或推理任务，或两者兼而有之。推理组件通过与其他真实、虚拟或模拟的机器交互学习，以提高系统性能。
M2ML的价值主张可扩展至广泛的新行业。通过在数据丰富的领域中自动化可重复的流程，或在人类价值体现高的行业中导入“探索周期”，可以实现显著价值。典型应用如医疗保健和媒体制作。
M2ML公司通常经历三个阶段的周期：概念阶段、最小可行产品（MVP）构建阶段和市场推广阶段。在每个阶段，需展示切实的客户投资回报率（ROI）。第一阶段主要是预测大规模设计的ROI；第二阶段则着力于在实际服务中验证和改进解决方案的性能；第三阶段则衡量解决方案作为平台的ROI，以优于服务模型的效率展示其优势。
四、Q&A
问：哪些因素在提高M2ML在“低技术”行业中的可行性？
答：“新兴的数据源，如小型传感器或新型生物反应器（如碳发酵罐），如果利用得当，可显著提升模型性能。比如，通过将硬件与软件堆栈整合为一个解决方案，来解决客户痛点。
例如，基于现成硬件的激光雷达（LIDAR）技术，已能够为林业、采矿、石油天然气、建筑和自动驾驶等行业提供丰富的空间环境地图。
此外，边缘计算软件创新提高了设备的处理能力，使其能在信息匮乏的情况下快速决策，从而降低安全风险，避免了随数据量增加而迅速上升的成本。”Nubix是一家Bee投资组合公司，其平台使物联网应用可在边缘容器中运行，扩展了设备的处理能力范围。
问：扩展一个成功平台的最后步骤是什么？
答：第三阶段代表着向横向模式的过渡，首先专注于核心应用来实现产品市场契合，然后逐步扩展，并以具成本效益的方式将功能拓展至新领域。
横向扩展可能意味着在单一大型设施内扩展，或通过整合新的数据源覆盖多个产品领域或行业。对于物理机器人而言，进入第三阶段通常意味着重构第二阶段使用的软件，以提供更易用、更快速部署的解决方案。
此时，投资回报的重点转向成为集成解决方案的协同枢纽，强调平台的整体经济效益。随着网络效应的发挥，客户的价值以非线性方式增加，带来更高的收入潜力。此外，规模和范围的经济性使单位成本降低，进一步提升客户价值。
五、未来发展方向
硬件商业化仍具挑战。Noodleman表示：“硬件的采用周期较长，构建互操作性需要大量资金和时间，减缓了以硬件或组件为核心的初创公司如系统级芯片（SoC）、网络设备、电池等的上市进程。”
许多“即服务”模式鼓励采用，因为它们简化了客户的实施流程，且便于更好、更频繁地吸收客户和市场反馈。Noodleman表示：“机器人即服务（RaaS）、平台即服务（PaaS）及其他‘即服务’模型允许将资本支出转为运营支出。这些商业模式在M2ML内外都至关重要，因为它们有助于提高客户服务质量和持续改进，防止产品同质化。”这些模型吸引力在于能锁定客户，形成粘性。
Noodleman指出，生命科学领域正在加速融合制造、M2ML和生命科学的创新。“生物团队利用计算科学，通过DNA合成、实验室自动化和机器学习不断创新。”这一领域的公司专注于通过工程手段实现科学突破，以满足可持续性、口味或低成本的要求，并在推动产品落地时不断超越工程极限。
