Участвуем в конкурсе Yandex AI Startup Lab

С наступающим Новым годом, друзья!

А мы приготовили особый подарок под ёлочкой: подали заявку на участие в акселераторе Yandex AI Startup Lab с целью получить экспертизу и ресурсы для превращения нашей глубокой технологии в успешный продукт. И сегодня делимся с вами подробностями.

Заявка — это по сути детальное текстовое интервью от нашего проекта: рассказываем, что именно делаем, что уже сделано, какие гипотезы проверяем, как оцениваем рыночный потенциал и так далее.

Краткое описание проекта

Проблема, которую решаете, суть технологии

Развитие ИИ создает новое поколение автономных мобильных агентов: роботов, дронов, спецтехники, спутников — интеллектуальных, наделенных большими вычислительными ресурсами. Но их групповая координация всё ещё зависит от традиционного IoT-подхода с централизованным облаком, что создаёт единую точку отказа. При сбое связи или облака вся система останавливается, несмотря на локальный интеллект каждого агента.

Мы создаем Florenetes — первую платформу оркестрации, разработанную специально для интеллектуальных мобильных агентов. Это Kubernetes для устройств в движении. Дроны, роботы или спутники становятся узлами единого распределенного кластера.

Суть решения:

• Антихрупкость: Распределённый control plane работает даже при потере связи с облаком.
• Адаптивная пост-IP сеть Florete: Автоматически перестраивает топологию и маршрутизацию для движущихся агентов.
• K8s-совместимый API: Позволяет использовать привычные инструменты для управления автономными системами.

Florenetes устраняет зависимость от облака, снижая затраты на связь и резервирование на 30–50%, одновременно повышая отказоустойчивость. Мы решаем проблему хрупкости автономных систем, завязанных на традиционные облака и инфраструктурную связь, открывая путь к истинно распределённой роботизации.

Более подробное описание можно прочитать на нашем сайте https://rete-labs.ru.

Что уже сделано

Исследования, прототипы, эксперименты

Мы завершили фундаментальный этап исследований и разработали полную архитектуру решения, состоящего из двух взаимосвязанных частей: адаптивной сети Florete и оркестратора Florenetes. Концепция сети Florete основана на принципах рекурсивных сетей RINA и адаптирована для современных распределенных систем. Детальное техническое описание доступно для внутреннего использования и готовится к публикации. Устройство Florenetes описано на сайте компании https://rete-labs.ru/technology/.

В рамках реализации создан рабочий программный стек на языке Rust, включающий:

1. Фреймворк для построения распределенных систем Flor: Готовый к использованию асинхронный компонентный фреймворк, вдохновленный архитектурами Fuchsia OS, Android и моделью акторов. Позволяет создавать и запускать модульные приложения, обеспечивая динамическое управление зависимостями. Это основа для всех последующих компонентов.

2. Ядро адаптивной сети Florete Forwarding: Реализован прототип плоскости передачи данных, использующий защищенные туннели на основе QUIC и MPLS-подобную маршрутизацию без зависимости от IP. Готовы базовые API для управления сервисами и туннелями, проверена работоспобность рекурсивного режима. Ведутся работы над завершающими модулями (менеджмент линков и форвардинг).

3. Сетевой прокси для оркестрации Florete Tunnel Daemon (ftunnel): Рабочий демон, выполняющий функции, аналогичные ztunnel в Istio для Kubernetes. Он реализует HTTP/TCP/UDP-проксирование через туннели Florete, готов для демонстрационных сценариев.

4. Приложение benchmark для тестирования производительности плоскости передачи данных, интегрированное с Prometheus и Grafana для сбора и визуализации метрик. Используется в для проведения экспериментов и регрессионного тестирования.

Таким образом, мы не только проработали теорию, но и создали действующий прототип ключевых компонентов. Финализация этого прототипа позволит нам перейти к демонстрации возможностей технологии на конкретных сценариях.

Весь программный стек готовится к публикации на Github https://github.com/rete-labs/ под лицензией Apache 2.0. Подготавливается запуск сообщества разработчиков и энтузиастов новой технологии.

Гипотезы и метрики успеха

Какие технические или бизнесовые предположения проверяете? Как измеряете успех?

Технические гипотезы и метрики:

1. Рекурсивная архитектура реализуема на практике. Проверено: рабочий прототип стека на Rust подтверждает подход. Метрики успеха: пропускная способность (goodput), задержка (latency), загрузка CPU. Результат: работа даже на слабых 32-битных ARMv7 (600 МГц) с предсказуемыми накладными расходами.

2. Интеграция с legacy-приложениями возможна без их модификации. Проверено: прокси-демон (ftunnel) успешно транслирует HTTP/TCP-трафик. Метрика успеха: возможность хостинга стандартного веб-приложения через сеть Florete.

3. Сеть адаптивна к динамичным условиям. Проверка в процессе: реализация механизма быстрого перестроения маршрутов (Fast Reroute). Метрика успеха: время переключения на резервный маршрут после обрыва линка ≤ 200 мс. Результат на данный момент: создан дизайн безадресной маршрутизации, лишенной фундаментальных проблем IP-сетей.

4. Распределенный control plane работоспособен. Идея решения: комбинация Raft (для стабильных условий) и gossip-протоколов (для максимальной нестабильности). Метрика успеха: доступность (availability) распределенного сервиса ≥ 99.9% при заданном уровне «хаотичности» сети (churn rate).

Бизнес-гипотезы и метрики:

1. Сервисная OpenCore-модель привлечет платных клиентов. Проверка в процессе: интервью с 2 потенциальными клиентами выявили спрос. Метрики успеха: количество проведенных интервью (цель: 10-20), конверсия в платные проекты, размер контракта.

2. Интеграторы внедрят Florenetes для снижения затрат. Проверка не начата: требуется бизнес-демо. Метрики успеха: количество интеграторов, протестировавших демо; количество пилотных внедрений; расчетная экономия их CAPEX/OPEX (цель: 30-50%).

3. Проект привлечет стратегические инвестиции. Проверка в процессе: выявлен предварительный интерес от крупных ИТ-компаний и DeepTech-инвесторов. Метрики успеха: количество фондов, проверивших due diligence; получение первого инвестиционного предложения; оценка (valuation) на сделке.

Потенциальные применения

Где можно применить технологию? Укажите сегмент (B2B/B2C), отрасли и т.д.

B2B-сегмент (основной фокус):

1. Промышленная роботизация — везде, где требуется координация мобильных агентов

• Логистика (склады, порты и др)
• Сельское хозяйство (полевые работы с помощью автономных сельхоз-машин, дронов)
• Добыча ресурсов (карьеры, лесозаготовки и др)
• Строительство (дорожное, трубопроводов и др)
• Охрана и мониторинг (промышленных объектов, электростанций, аэропортов, трубопроводов и др)

2. Космос и телеком

• Низкоорбитальные спутниковые группировки связи
• Орбитальные дата-центры

B2C-сегмент (в перспективе):

• Домашний VPN
• Умный дом
• Домашние облачные сервисы/приложения (+AppStore для них)

Рыночный потенциал

Объём рынка, конкуренты, уникальность

Уникальность: Florenetes — первая платформа, объединяющая адаптивную пост-IP сеть (Florete) и распределённый Kubernetes-совместимый оркестратор, созданная специально для мобильных агентов. Это позволяет автономным системам работать непрерывно даже при полной потере связи с облаком, что является ключевым отличием от всех аналогов.

Анализ конкурентов:

1. Классические облачные IoT-платформы (MTS IoT HUB, AWS IoT и др): централизованные, создают единую точку отказа и требуют постоянного дорогостоящего подключения.
2. Расширения Edge Networking для IoT: обеспечивают только защищённую связность, без встроенной оркестрации и управления состоянием распределённых приложений.
3. Edge-версии Kubernetes (K3s, KubeEdge): сохраняют зависимость от центрального control plane, не адаптированы для работы в условиях постоянного разрыва связи и быстрого движения узлов.
4. Отраслевые проприетарные решения (например, Auterion для дронов): закрытые, вертикально интегрированные экосистемы, не предлагающие универсальной платформы, ограничены одной конкретной отраслью и её спецификой.
5. Спутниковые и телеком-решения (например, Starlink): закрытые, привязанные к конкретной системе, не переиспользуемые.

Объём рынка: Мы фокусируемся на сегменте B2B, где наше решение снижает CAPEX/OPEX на инфраструктуру связи на 30–50% за счёт устранения единой точки отказа. Оценка рынка проводится по целевому сегменту компаний, использующих или внедряющих автономных мобильных агентов (роботы, беспилотный транспорт, дроны).

• Суммарный адресуемый рынок (TAM): объём рынка IoT в РФ в 2024 составил ~200 млрд руб с ростом 10-15% в год (по данным TAdviser).
• Обслуживаемый адресуемый рынок (SAM): узко нацелившись на логистику, сельское хозяйство и промышленность (~20-30%), мы получаем сегмент 40–60 млрд руб (50-120 млрд через 3-5 лет роста).
• Достижимый рынок (SOM): В ближайшие 3–5 лет, через модель работы с интеграторами и прямых консалтинговых проектов, мы планируем захватить долю в 5%, что составляет 2-3 млрд рублей на уровне 2024г (2.5-6 млрд при учете роста).

Цели и мотивации участия

Для чего приходите в акселератор?

Мы стремимся участвовать в акселераторе, чтобы:

• cтруктурировать нашу стратегию и бизнес-мышление с помощью менторов
• cоздать сфокусированный MVP за три месяца, доказав жизнеспособность технологии
• получить экспертизу и доступ к ресурсам Яндекса для ускорения развития
• выстроить связи с инвесторами и отраслевыми партнерами
• победить в конкурсе, чтобы получить финансирование и признание для дальнейшего роста

Этот акселератор может стать ключевым шагом к превращению нашей глубокой технологической разработки в успешный коммерческий проект.

Текущие ресурсы

Финансирование, оборудование, партнёры

В настоящее время разработка ведется за счет собственных средств команды.

Помимо ядра команды, у нас сформирован Экспертный совет, включающий руководителей из крупных ИТ-компаний, эксперта по DevOps и Kubernetes, и научного консультанта по беспроводным каналам связи.

Партнерства и переговоры: Мы ведём активные переговоры с крупными ИТ-компаниями, которые проявили интерес к нашей технологии. Это потенциальные пилотные клиенты или стратегические партнеры на следующем этапе.

Вызовы

Что сейчас мешает довести проект до конца? Какие есть проблемы?

Ключевой вызов — переход от этапа фундаментальной R&D-разработки к созданию рыночно-ориентированного продукта и устойчивой бизнес-модели. Это упирается в два взаимосвязанных блока проблем:

1. Формирование полноценной инженерной команды. Разработка ядра технологии (Florete Network) требует Senior-разработчиков на Rust с глубоким пониманием сетей и распределенных систем. Нанять таких специалистов на текущем этапе невозможно из-за ограниченного финансирования. Существующий подход — привлечение через будущее open-source-сообщество — эффективен для долгосрочного роста, но недостаточен для достижения агрессивных сроков по созданию готового прототипа.

2. Валидация продукта и бизнес-модели. Нам необходимо быстро проверить ключевые технические гипотезы (например, о времени восстановления маршрутов и об устойчивой работе распределенной системы управления) и упаковать прототип в убедительное бизнес-демо для первых пилотов. Это требует не только инженерных ресурсов, но и сфокусированных усилий по выходу на рынок: поиска и взаимодействия с интеграторами, адаптации решения под конкретные отраслевые кейсы и выстраивания первых коммерческих отношений.

Таким образом, основное препятствие — недостаток ресурсов для параллельного закрытия критических технических задач и запуска процессов коммерциализации. Решение этих вызовов напрямую зависит от привлечения целевого финансирования (гранты, инвестиции), которое позволит усилить команду и сконцентрироваться на рыночной адаптации технологии.

Обсуждение

Обсудить в Телеграме →