Poufne - Materiały dla Inwestorów

Raport Walidacji Problemu

Milsim.AI: Platforma zsynchronizowanych wielomodalnych zbiorów danych

Wersja: 1.0 Data: Styczeń 2026

Milsim.AI rozwiązuje krytyczne wąskie gardło w rozwoju AI: poważny brak zsynchronizowanych, rzeczywistych wielomodalnych danych treningowych niezbędnych do budowy systemów fizycznej AI. Wykorzystując globalną społeczność airsoft/milsim jako sieć dobrowolnych kontrybutorów danych, wytwarzamy wysokiej jakości, etycznie pozyskiwane dane treningowe, na które rynki AI obronnej, robotyki i symulacji zgłaszają ogromne zapotrzebowanie.

Definicja Problemu

Główny Problem

Firmy AI nie mogą budować efektywnych systemów fizycznej inteligencji, ponieważ brakuje im zsynchronizowanych, wieloagentowych danych operacyjnych ze świata rzeczywistego.

Rozwój systemów autonomicznych, wojskowej AI i zaawansowanej robotyki jest fundamentalnie ograniczony dostępnością danych. Podczas gdy wizja komputerowa ma ImageNet, a modele językowe mają internet, fizyczna AI nie dysponuje wielkoskalowym, wielomodalnym zbiorem danych porównywalnym do tych benchmarków.

Źródła problemu

Bariera 01

Prawdziwe Dane Wojskowe Są Tajne

Departamenty obrony nie mogą udostępniać materiałów operacyjnych do komercyjnego trenowania AI. Dane AAR są zastrzeżone, a wielosensorowe nagrania z pola bitwy to tajemnice państwowe.

Bariera 02

Ograniczenia danych syntetycznych

Przepaść między symulacją a rzeczywistością sprawia, że modele zawodzą w terenie. Dane syntetyczne pokrywają ok. 60% potrzeb treningowych — pozostałe 40% wymaga danych ze świata rzeczywistego i to właśnie stanowi wąskie gardło.

Bariera 03

Istniejące Zbiory Danych Są Niewystarczające

DROID: tylko 75 tys. epizodów. Zbiory danych z jazdy koncentrują się na pojazdach. Żaden istniejący zbiór nie obejmuje skoordynowanych wieloagentowych scenariuszy taktycznych.

Bariera 04

Prohibicyjne koszty pozyskiwania

Licencjonowanie wideo: 1-4$/minutę. Adnotacje: 1-5$/element. Konfiguracje wielowidokowe kosztują miliony. Koordynacja setek uczestników jest niemożliwa.

Sygnały Rynkowe Wskazujące na Popyt

Eksplozja Finansowania AI Obronnej

Firma	Wycena	Ostatnie Finansowanie	Obszar Działania
Anduril	30,5 mld $	2,5 mld $ (2024)	Autonomiczne systemy uzbrojenia
Shield AI	5,6 mld $	540 mln $ (2024)	Piloci AI dla samolotów
Scale AI	14 mld $	-	Etykietowanie danych obronnych
Helsing	~5 mld $	450 mln $ (2024)	Europejska AI obronna

Źródła: Fortune - Anduril, Shield AI

1,8 mld $

Budżet AI DoD FY2025

+63,6%

Wzrost r/r

3 mld $

VC Defense Tech 2024

+11%

Wzrost r/r

Firmy Robotyczne Potrzebują Rzeczywistych Danych

NVIDIA udostępniła tysiące godzin wielokamerowego wideo do trenowania fizycznej AI w marcu 2025
Generalist AI buduje "największy i najbardziej zróżnicowany zbiór rzeczywistych danych manipulacyjnych w historii"
RealMan uruchomił RealSource, aby rozwiązać "branżowy niedobór w pełni dopasowanych rzeczywistych danych"

Koszty Danych Treningowych Gwałtownie Rosną

"Dane treningowe AI mają cenę, na którą stać tylko Big Tech" - TechCrunch, czerwiec 2024

Kompletne zbiory danych kosztują od 1 000 do ponad 50 000 $ w zależności od domeny i objętości
Czyszczenie i przetwarzanie danych: 5 000 do 30 000 $ za projekt
Ręczne etykietowanie: od 10 000 do ponad 100 000 $ dla dużych zbiorów

Wymagania Rekonstrukcji 3D/4D

3D Gaussian Splatting wymaga zsynchronizowanego materiału z wielu kamer ze znanymi pozycjami kamer
Czas treningu skrócony z 48 godzin (NeRF) do 35-45 minut przy odpowiednich danych
Rekonstrukcja dynamicznych scen 4D jest rozwijana, ale brakuje rzeczywistych danych treningowych dla aktywności ludzkiej

Kluczowe problemy klientów (potwierdzone)

Problem 1: Krytyczny niedobór danych

Krytyczny

Kto: Firmy AI obronnej, startupy robotyczne, deweloperzy symulacji

"Przemysłowe aplikacje robotyczne stoją przed fundamentalnym wyzwaniem: każde nowe zadanie efektywnie tworzy nową domenę wymagającą świeżego zbierania danych" - Label Studio

Nie można trenować modeli bez danych. To blokada nr 1 dla rozwoju ucieleśnionej AI.

Problem 2: Wyzwania synchronizacji

Wysoki

Kto: Deweloperzy systemów wieloagentowych, badacze rekonstrukcji 3D

DROID używa identycznego sprzętu we wszystkich 13 instytucjach dla zapewnienia spójności. 4D Gaussian Splatting wymaga precyzyjnego dopasowania czasowego między punktami widzenia. Niezsynchronizowane dane są bezużyteczne dla wielu zastosowań.

Problem 3: Etyczne pozyskiwanie danych

Wysoki

Kto: Wszystkie firmy AI w obliczu nadzoru regulacyjnego

"Firmy trenujące na nielicencjonowanym materiale ponoszą wiele ryzyk" - TechCrunch

Ramowa regulacja praw autorskich UE wymaga zgody na dane treningowe. Narażenie prawne i ryzyko reputacyjne narastają.

Problem 4: Ograniczona różnorodność scenariuszy

Średnio-Wysoki

Kto: Firmy symulacji wojskowych, deweloperzy gier

MAN TruckScenes stworzono specjalnie, ponieważ zbiory danych z jazdy autonomicznej nie obejmują ciężarówek. Modele trenowane na ograniczonych scenariuszach zawodzą we wdrożeniu.

Skala problemu

Wymiar rynkowy problemu

Sektor	Roczne Wydatki na Dane	Luka w Danych
AI Obronna	500+ mln $	Wieloagentowe scenariusze taktyczne
Pojazdy Autonomiczne	300+ mln $	Przypadki brzegowe, interakcje z ludźmi
Robotyka	200+ mln $	Manipulacja w świecie rzeczywistym
Tworzenie Gier	150+ mln $	Motion capture, realistyczna AI
Razem	1,15+ mld $

Koszty wynikające z problemu

Dla Firm AI Obronnej:

6-12 miesięcy opóźnienia w rozwoju modeli z powodu ograniczeń danych
2-5 mln $ wydane na niestandardowe zbieranie danych na projekt
40% syntetycznych danych treningowych nie przenosi się na wydajność w świecie rzeczywistym

Dla Firm Robotycznych:

NVIDIA zainwestowała w tworzenie darmowych zbiorów danych, ponieważ problem jest tak poważny
Generalist AI buduje masową infrastrukturę zbierania danych od podstaw
Każda firma powiela wysiłki związane ze zbieraniem danych niezależnie

Dlaczego Teraz?

Czynniki Technologiczne

Czynnik 01

Precyzja Zegara Atomowego GPS

Dokładność nanosekundowa umożliwia idealną synchronizację klatek. Przy 60fps (16,67ms na klatkę), znacznie w granicach tolerancji synchronizacji GPS. Kody QR kodują znaczniki czasowe do dopasowania post-hoc.

Czynnik 02

Czujniki Smartfonów

Nowoczesne smartfony mają GPS, akcelerometr, żyroskop, magnetometr, barometr. Wysokiej jakości kamery zdolne do 4K/60fps. Wystarczające dla wymagań danych treningowych.

Czynnik 03

Przystępne Kamery Sportowe

Urządzenia klasy GoPro: 200-400$. Wystarczająca jakość do rekonstrukcji 3D. Wystarczająco wytrzymałe do operacji airsoft.

Czynnik 04

Dojrzałość Infrastruktury AI

Przetwarzanie wideo w chmurze na dużą skalę. Ustalone pipeline'y dla danych multimodalnych. Rosnący ekosystem rynków danych.

Moment Rynkowy

Wzrost wydatków obronnych: Budżet AI DoD USA wzrósł o 63,6% r/r
Fala inwestycji w robotykę: Główne wydania od NVIDIA, RealMan, Generalist AI w 2025
Presja regulacyjna: EU AI Act wymusza identyfikowalne, etyczne dane treningowe
Wzrost rynku airsoft: Rynek o wartości 2,2 mld $ rośnie w tempie 7,8% CAGR

Krajobraz Konkurencyjny

Podejście	Koszt	Skala	Jakość	Etyczne Pozyskiwanie
Ćwiczenia wojskowe	Bardzo Wysoki	Ograniczona	Doskonała	Tajne
Profesjonalni aktorzy	Wysoki	Ograniczona	Dobra	Tak
Generowanie syntetyczne	Średni	Nieograniczona	Luka między symulacją a rzeczywistością	Tak
Scraping wideo z internetu	Niski	Duża	Zmienna	Ryzykowne prawnie
Milsim.AI	Niski	Duża	Wysoka	Tak

Wniosek

Problem jest zwalidowany w wielu wymiarach:

Sygnały rynkowe: Miliardy w finansowaniu płyną do firm ograniczonych przez dane

Ból klientów: Udokumentowany w sektorach obronnym, robotycznym i symulacyjnym

Timing: Czynniki technologiczne i warunki rynkowe są zbieżne

Luka konkurencyjna: Żadne istniejące rozwiązanie nie adresuje wieloagentowych, zsynchronizowanych, multimodalnych danych taktycznych

Branża AI potrzebuje tego, co możemy wyjątkowo dostarczyć: etycznie pozyskiwane, idealnie zsynchronizowane, wieloagentowe dane operacyjne na dużą skalę.