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迄今为止，由三位卡内基梅隆大学（简称CMU）校友创立的Gather AI共计融资3400万美元（约合2.46亿元人民币），该笔资金将被用于扩大运营规模。
传统库存管理往往需要大量的人力和时间，而且有可能会出现库存差异问题。而Gather AI的库存盘点无人机可以自动扫描整个仓库，并将仓库信息上传到仪表盘上进行实时监控和管理。客户能通过仪表板快速定位和解决库存差异问题，同时减少了人力和时间的投入。
他们在深度学习、无人驾驶和计算机视觉方面都拥有深厚的专业相关知识。其中，Sankalp Arora为世界上第一台无人驾驶直升机开发了安全和传感器规划。该项目获得了霍华德休斯奖、AUVSI卓越奖，并被提名为柯利尔奖。他还是高通创新奖学金和斯沃茨创新奖学金的获得者。
Daniel Maturana更是在计算机视觉、机器学习和机器人学的交叉领域拥有12年工作经验。他在利用激光雷达进行物体分类的研究中，引入了开源的深度学习框架VoxNet，这是首次使用现代深度学习技术结合3D卷积网络对点云进行分类。他同样也是高通创新奖学金的获得者。
Geetesh Dubey则在过去的12年一直在开发自主式机器人。他参与并随后领导了印度第一辆无人驾驶坦克的研发，并研发了世界上最快的全自动摄像无人机之一。
他们注意到，企业通过扫描条形码定期盘点库存的这种人工方式，其盘点结果并不准确，工人很难对整个仓库做全面盘点。有关数据表明，库存统计结果不准确可能致使每个仓库每年损失高达数十万美元，还会因延误订单造成更大的经济损失。
全球仓库市场预计将以7.7%的复合年增长率增长，并在2030年达到1.26万亿美元。推动这一增长的是全球制造业和物流业的重组以及向数字化转型，有71%的报告称这正在推动他们改变管理库存的方式。为了跟上这一变化，仓库运营商们正在加速数字化转型。
三人的想法是用无人机来收集仓库内的数据，包括货架上的物品数量、特定包裹的位置等。在过去的几年里，他们研发了一款库存监控系统，同时使用现成的自主式无人机，从而构建成为Gather AI的核心产品。
具体来说，由AI驱动的无人机可以在仓库内自动飞行，其扫描速度相较于传统人工方式提升了至少15倍，内置的先进AI算法能快速识别图像中的条形码、文本、空位等信息，然后将数据上传至仓库管理系统（WMS）并进行实时比对。
Sankalp Arora表示：“我们几乎以零资本支出的方式构建了自动化的仓库监控系统，让中小卖家也能享受到亚马逊的效率，而不要消耗数亿美元巨额资金。
同时，现成的硬件比定制的硬件更可靠、更成熟。我们的软件与无人机设备相互独立，因此能直接从大型无人机供应商那里采购设备，而无需建设自己的无人机工厂。”
2023年6月，Gather AI宣布收购了竞争对手Ware的业务。公司称，收购完成后，Gather AI将成为该领域的市场领导者。
对于市场之间的竞争，Sankalp Arora认为，Gather AI的方法比其竞争对手更具可替代性，而且成本更低，只需要消费级无人机即可，而无需定制设备。
虽然消费级无人机通常缺乏高质量的传感器，但它们不仅比商业级无人机更易得、更能规模化，且能执行通过热扫描检测受损库存、计算托盘箱数量等任务。消费级无人机发生故障时也更容易更换。
“我们的一大核心创新是，可以在商用硬件上实现复杂的状态预估，可以在没有GPS的情况下让无人机自主飞行。” Sankalp Arora表示，消费级无人机只能在滚动式快门相机上使用单眼视觉，以及异步的传感器数据，比昂贵的高端传感器机器人精准度低很多。而Gather AI已经克服了这样一些问题，能将自主式无人机规模化地商用落地。
无人机扫描的每一个新包裹都会用于训练库存分类系统的数据模型，这样也会反哺提高平台图像处理的整体准确性。Sankalp Arora表示，“网络效应”对于解决数据模型中难以覆盖的“不正常的情况”尤其重要，例如被遮挡的条形码、损坏的箱子、非常规的箱子堆放方式等。
Gather AI的另一大创新在于其智能化的软件系统，无需客户对其仓库布局或基础设施进行改变。借助无人机配备的夜视功能，能在黑暗的仓库中使用运动感应灯工作，连接到已经下载了无人机控制器的iPad即可，该控制器也无需连接Wi-Fi。
Sankalp Arora表示，总系统的部署通常只需要几周时间，对客户而言成本“几乎为零”。
根据目前采用Gather AI解决方案的客户多个方面数据显示，使用Gather AI后，整体仓库库存数据统计错误率至少能够降低66%，投资回报率则提升了3-5倍。
“Gather AI的解决方案无缝集成到我们的仓库运营中，迅速带来了结果，”NFI解决方案设计和创新总监Cody Merritt说。“我们的员工与系统互动良好，使用单个无人机在五个月内实现了5倍生产力提升。”
目前，该解决方案已被第三方物流、零售分销、制造、餐饮及空运等多个行业客户大范围的应用，深受法国乔达国际集团(GEODIS)、美国第三方供应链解决方案商NFI Industries、第三方物流服务提供商Barrett Distribution、陆军和空军交换服务（AAFES）、DPI Specialty Foods（KeHE）等众多有名的公司的认可。
2023年，Gather AI将服务的仓库数量翻了一番，预订量增长了2.5倍。今年，由于客户扩张和持续强劲的市场需求，公司准备将运营规模扩大三倍。
位于密苏里州北堪萨斯城的Wagner物流公司，覆盖了全美31个市场。其中，位于北路易斯安那州门罗的仓库是最大的，每年处理将近50万个托盘。
他们希望将工人，尤其是库存控制专家，从重复的库存监控中解放出来，以便他们可以专注在提高整个仓库运营效率这样更有价值的事情上来。
Wagner找到Gather AI，将无人机库存监控解决方案整合到了他们的仓库中。Gather AI的软件使无人机能够在没有GPS或WiFi的情况下自主地在仓库中飞行，拍摄存放在托盘位置的库存照片。AI读取照片中的条形码、文本和别的信息，并自动将其与仓库管理系统（WMS）中的内容做比较。
仓库经理可以从Web仪表盘实时查看库存数据，并轻松识别和修复库存异常，甚至为他们团队创建待办事项列表。
在与Gather AI合作之前，Wagner对45,000个货架位置做全面盘点需要六到八周的时间，但在使用Gather AI之后，他们可以在一半的时间内完成，且用更少的人手。
Wagner工程师Robin Romero说：“如今，如果不小心放错了一个托盘，我们在订单发货前找到这件货品的概率要大得多。Gather AI的解决方案确实提高了找到丢失货品的速度，使得仓库感觉不那么大了。”
目前，Wagner已经能够将库存错误减少50%，这大约等同于价值一百万美元的货品。
此外，Gather AI的解决方案还有助于提升安全生产，员工不再需要一天多次登上升降机。它还有助于预防未来的库存监控和流程问题。例如，如果仓库的某个区域持续出现循环计数错误，团队就可以假设有几率存在网络问题并进行调查。
另一家第三方物流服务企业Barrett Distribution Centers同样也想优化其仓库库存的监控方法。
这家企业在全美运营着超过25个仓库，涵盖服装、鞋类、保健美容、消费电子科技类产品等多个品类的货品。员工过去常常一定要通过手动的方式，如使用叉车和扫描仪跟踪和管理库存。
随着3PL（第三方物流）电商业务的增长，这种传统方法慢慢的变复杂。公司迫切希望将其数字化，以减轻对人力和设备的依赖。
同样借助Gather AI的解决方案，这一过程比人工循环盘点快了15倍，还能实时访问库存数据，让仓库经理更方便地识别和处理库存异常。
这家公司的业务流程的优化副总裁Jim Rapoza透露，公司已在其六个仓库中运用了无人机解决方案，效果非常明显。自2022年项目启动以来，仅在一个地点，此公司就重新分配了六台循环计数器，并且淘汰了价值25万美元的物料处理设备。
在过去的一年里，Gather AI收购了竞争对手Ware，宣布了新一轮融资，依靠着低成本、智能化的优势吸引了大量客户，在库存管理这条细分赛道可谓初露锋芒。不过相比频频出现大额融资的AI赛道，Gather AI就显得有一点不够看了。
