Раунд возглавили фонды Rank Ventures и Mangrove Capital Partners, благодаря чему общий объем привлеченного финансирования компании достиг $25 млн (около €21,6 млн).

Детали финансирования

Расширение за пределы продуктовых магазинов

Edgify уже добилась значительных успехов в продуктовом ритейле, где ее модели компьютерного зрения помогают розничным сетям выявлять кражи и повышать операционную эффективность. Благодаря новому капиталу компания нацелилась на три новых сектора:

• Транспорт
• Логистика
• Производство

В планах также охватить более широкие категории физического ритейла — рестораны быстрого обслуживания (QSR), распределительные центры и магазины одежды.

Как работает платформа Edgify

Платформа Edgify представляет собой аппаратно-независимую децентрализованную инфраструктуру периферийного ИИ. Модели компьютерного зрения и машинного обучения запускаются непосредственно на устройствах в магазине — кассах самообслуживания, камерах, весах и POS-терминалах — а не в облаке.

Ключевые технические особенности

• Обучение и вывод данных на устройстве: Модели развертываются и обучаются локально на периферийном оборудовании в каждом магазине. Все видео и транзакционные данные остаются на месте, не покидая стен торговой точки.
• Самообучающиеся модели: Система непрерывно учится на новых сценариях в магазине без необходимости ручного переобучения или подключения к облаку.
• Федеративная оркестрация: Платформа объединяет и координирует работу ИИ-моделей на всех периферийных устройствах в магазине и может обмениваться полученными знаниями между разными торговыми точками, не перемещая при этом исходные данные.

Примеры использования

Борьба с потерями: Платформа в реальном времени обнаруживает попытки обхода сканирования на кассах самообслуживания, неправильную идентификацию товаров и другие виды краж, анализируя видео и данные транзакций локально. Подозрительная активность отмечается мгновенно, без задержек, характерных для облачных систем, и без рисков для конфиденциальности. По данным компании, более 8 000 устройств уже работают под управлением платформы в 12 странах мира.

Помощь персоналу в реальном времени: Сотрудники получают на свои устройства оповещения о потенциальной краже или ошибке на кассе в тот же момент, что позволяет немедленно вмешаться. Та же инфраструктура может использоваться для помощи покупателям (например, поиск товара или подсказки при оплате) — и все это обрабатывается на месте, без отправки данных в облако.

Почему это важно для ритейла и промышленного ИИ

Подход Edgify решает растущее противоречие в физическом ритейле: необходимость снижать потери и повышать эффективность работы в условиях высоких затрат, задержек и проблем с конфиденциальностью в облачных ИИ-системах. Оставляя интеллект на периферии (на устройстве), компания утверждает, что ИИ может работать со скоростью торговли, уважая при этом суверенитет данных. Эта ценностное предложение, судя по всему, нашло отклик у инвесторов, поскольку стартап готовится перенести свою платформу с продуктовых полок на заводские цеха и распределительные центры.

Раунд возглавили фонды Rank Ventures и Mangrove Capital Partners, благодаря чему общий объем привлеченного финансирования компании достиг $25 млн (около €21,6 млн).

Детали финансирования

Расширение за пределы продуктовых магазинов

Edgify уже добилась значительных успехов в продуктовом ритейле, где ее модели компьютерного зрения помогают розничным сетям выявлять кражи и повышать операционную эффективность. Благодаря новому капиталу компания нацелилась на три новых сектора:

• Транспорт
• Логистика
• Производство

В планах также охватить более широкие категории физического ритейла — рестораны быстрого обслуживания (QSR), распределительные центры и магазины одежды.

Как работает платформа Edgify

Платформа Edgify представляет собой аппаратно-независимую децентрализованную инфраструктуру периферийного ИИ. Модели компьютерного зрения и машинного обучения запускаются непосредственно на устройствах в магазине — кассах самообслуживания, камерах, весах и POS-терминалах — а не в облаке.

Ключевые технические особенности

• Обучение и вывод данных на устройстве: Модели развертываются и обучаются локально на периферийном оборудовании в каждом магазине. Все видео и транзакционные данные остаются на месте, не покидая стен торговой точки.
• Самообучающиеся модели: Система непрерывно учится на новых сценариях в магазине без необходимости ручного переобучения или подключения к облаку.
• Федеративная оркестрация: Платформа объединяет и координирует работу ИИ-моделей на всех периферийных устройствах в магазине и может обмениваться полученными знаниями между разными торговыми точками, не перемещая при этом исходные данные.

Примеры использования

Борьба с потерями: Платформа в реальном времени обнаруживает попытки обхода сканирования на кассах самообслуживания, неправильную идентификацию товаров и другие виды краж, анализируя видео и данные транзакций локально. Подозрительная активность отмечается мгновенно, без задержек, характерных для облачных систем, и без рисков для конфиденциальности. По данным компании, более 8 000 устройств уже работают под управлением платформы в 12 странах мира.

Помощь персоналу в реальном времени: Сотрудники получают на свои устройства оповещения о потенциальной краже или ошибке на кассе в тот же момент, что позволяет немедленно вмешаться. Та же инфраструктура может использоваться для помощи покупателям (например, поиск товара или подсказки при оплате) — и все это обрабатывается на месте, без отправки данных в облако.

Почему это важно для ритейла и промышленного ИИ

Подход Edgify решает растущее противоречие в физическом ритейле: необходимость снижать потери и повышать эффективность работы в условиях высоких затрат, задержек и проблем с конфиденциальностью в облачных ИИ-системах. Оставляя интеллект на периферии (на устройстве), компания утверждает, что ИИ может работать со скоростью торговли, уважая при этом суверенитет данных. Эта ценностное предложение, судя по всему, нашло отклик у инвесторов, поскольку стартап готовится перенести свою платформу с продуктовых полок на заводские цеха и распределительные центры.