앨런 튜링 (Alan Turing)은 기계가 생각할 수 있습니까? 1, Joseph Engelberger가 최초의 로봇 프로토 타입 2를 개발 한 것을 제안하면서 로봇 작업 기계는 산업 작업 공간에서 엄청난 규모로 채택되었습니다. 로봇 팔은 모든 조립 라인, 자동차 제조 또는 식사 준비에서 찾을 수 있습니다. 산업용 로봇의 혁명은 컴퓨팅 파워와 인공 지능의 발전으로 인해 가속화되었습니다. 전자는 로봇을 프로그래밍 할 수있었습니다. 후자는 로봇에게 복잡한 추론 능력을 부여했습니다. 센서와 함께 로봇은 다양한 작업을 처리하기 위해 실제 세계와 상호 작용할 수 있습니다. 24 시간 근무하는 특수 기계에 의해 포착 된 큰 경제적 가치는 모든 생산 라인에서 로봇 기술의 사용을 서둘 렀습니다. 로봇은 산업 층에서 자신의 위치를 완전히 확인했지만 아직 집에 적응하지 못했습니다. 반세기가 넘는 연구 끝에 일상적인 요구를 해결할 수있는 저렴한 로봇을 제작하는 데 진전이있었습니다. 로보틱스 회사가 사용하는 전통적 개발 프로세스는 높은 비용의 생산을 가져와 일상적인 소비자 시장을 효과적으로 고립시킵니다. 진공 청소 나 잔디 깎기와 같은 매우 간단한 가정용 작업을하도록 프로그래밍 된 로봇 만이 적은 이익 마진을 활용할 수있었습니다. 계단을 오를 수있는 Honda Asimo3 및 가져올 수있는 도요타의 Human Support Robot4를 비롯한 고 기능 로봇은 값 비싼 가격표로 인해 연구 시설에만 존재합니다. 어느 쪽도 가까운 장래에 상업적으로 실행 가능할 것입니다.
July 2015
December 2015
November 2016
April 2017
September 2017
Now
Quarter 2, 2018
검증 됨 0%
주의. 확인되지 않은 회원은 실제로 팀원이 아닌 위험이 있습니다.
Our thoughts on buying the tokens for flipping and investing for the long term are as follows:
For flipping: B
While the idea, team, technical and business development progress are all above average, the nature of the project (robotics and AI) is still somewhat niche.
The market currently favors blockchain protocol and infrastructure projects, and higher layer projects like Kambria do not generate as much awareness.
For long-term holding: A
We are bullish on the long-term prospect of the project. Many companies would like to incorporate robotics in their operations but shy away because of the high initial setup and recruiting costs. With Kambria, any company is able to develop and produce robots with much lower costs.
If the team is able to attract developers, manufacturers and companies to generate the network effect and gain traction (which they are already doing a good job on), the potential can be substantial.
● Kambria is a new kind of open source: global scope and scale like Android & Linux, including hardware, software, firmware, artificial intelligence, and manufacturing processes.
● The is a benefit in terms of all the stakeholders involved from a symbiosis point of view thus bringing it all under one ecosystem.
● April 2018 MVP released with with full launch of product in Q2 2019.
16-July. Kambria is a very cool idea, but the robotics industry is not yet mature.
This is an infrastructure project trying to raise 19 million. It would need to score more points for token metrics to be an all-star ICO. Kambria only gets .5 points of 4 for token metrics. There is 5 billion tokens total, and 2.5 billion are being sold during ICO. Link
Kambria is not the first project aiming to create an AI & Robotics development platform on blockchain. Recently, singularity.net and effect.ai, projects working in the same field, conducted ICOs and raised $36M and $13.5M respectively. Singularity.NET has a team of strong AI specialists and already launch Alpha Version of the product. Botchain by Talla is working in the same area and will soon announce Public token sale. The Beta version is not available and will only be released in June - December 2018. The team does not provide a GitHub link to track the progress of development. The team promised to open source and provide complete KDNA for the entire Ohmni robot to jumpstart the development of Kambria. For 9th of May 2018, it has not yet been published. The given roadmap only describes the product development up until Q1 2019 with just 2 milestones.
The stated fee size might be amended at the later stages of the product development. The team will reserve 20% of tokens for itself using vesting scheme. However, this number is comparatively large. The OhmniLabs (which is created by the founders of Kambria) reserves 10% of the tokens, so additional 10% will be held by the core team. The team does not allocate funds for legal issues in its expenses pie chart. The amount of anticipated funds spend on marketing (35%: $4.2M - $12.5M) seems overvalued.
All of the co-founders are still employed at Ohnmi Labs - it might be a risk for scaling Kambria. Some of the team members do not state Kambria as a workplace on LinkedIn
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