חברת RP Optical Lab הישראלית בוחנת את העסקה הגדולה בתולדותיה: רכישת מלוא הבעלות בחברה אמריקנית פרטית, המתמחה בתכנון, בפיתוח ובייצור של מערכות אלקטרו־אופטיות המבוססות על טכנולוגיית LiDAR לשוק הביטחוני בארצות הברית.

על פי הדיווח שפרסמה RP Optical, החברה החלה בבדיקת נאותות ובמשא ומתן על בסיס מכתב כוונות לא מחייב. התמורה המסתמנת עומדת על כ־100 מיליון דולר במזומן, בכפוף להתאמות המבוססות בין השאר על ביצועי חברת היעד בשנים 2026 ו־2027.

השלמת העסקה מותנית בחתימה על הסכם מחייב, בתוצאות בדיקת הנאותות ובקבלת האישורים הרגולטוריים הנדרשים בארצות הברית. בעלי המניות של חברת היעד התחייבו לתקופת בלעדיות, שבמהלכה לא ינהלו משא ומתן מקביל עם רוכשים אחרים. RP Optical הדגישה כי אין בשלב זה ודאות שהמשא ומתן יבשיל לעסקה.

עסקה הגדולה מפי שניים מההכנסות השנתיות

היקף העסקה חריג ביחס לגודלה הנוכחי של RP Optical. הכנסות החברה בשנת 2025 הסתכמו בכ־48.1 מיליון דולר והרווח הנקי בכ־10.2 מיליון דולר. כלומר, התמורה המתוכננת גבוהה מפי שניים מהכנסותיה השנתיות של החברה.

RP Optical מסרה כי היא בוחנת כמה דרכים למימון הרכישה, ובהן הנפקת מניות וקבלת מימון חיצוני. לפיכך, אם העסקה תתקדם, צפויה החברה להידרש למהלך מימוני משמעותי, שעשוי לכלול דילול של בעלי המניות, הגדלת החוב או שילוב בין השניים.

זהותה של חברת היעד לא נחשפה, וגם נתוניה הכספיים, צבר ההזמנות שלה ורמת הרווחיות שלה לא פורסמו. בהיעדר הנתונים האלה לא ניתן עדיין להעריך את מכפיל הרכישה או לקבוע אם המחיר משקף פרמיה משמעותית.

כניסה עמוקה יותר לשוק הביטחוני האמריקני

טכנולוגיית LiDAR מבוססת על שיגור פולסי לייזר ומדידת זמן החזרה שלהם מן המטרה. באמצעות המדידות ניתן לחשב מרחקים וליצור תמונה מרחבית מדויקת של הסביבה. במערכות ביטחוניות יכולה הטכנולוגיה להשלים מצלמות תרמיות, חיישנים אופטיים ומכ"ם.

חברת היעד פועלת, על פי הדיווח, גם בתחום של פלטפורמות אוויריות מסווגות. הרכישה אמורה להעניק ל־RP Optical לא רק טכנולוגיות לייזר ו־LiDAR, אלא גם פעילות ייצור מקומית, קשרים עם לקוחות אמריקניים וגישה לתוכניות ביטחוניות שבהן קיימת העדפה לספקים מקומיים.

RP Optical כבר מפעילה חברה בת אמריקנית העוסקת בשיווק ובמכירת מוצריה בארצות הברית, אולם רכישת יצרנית מקומית עשויה להרחיב משמעותית את נוכחותה התפעולית בשוק.

מיצרנית אופטיקה לספקית מערכות חישה

העסקה משתלבת באסטרטגיה של RP Optical להתרחב מייצור עדשות, מצלמות ומודולים אופטיים לאספקת מערכות חישה שלמות ורב־חיישניות. החברה מתמחה בהדמיה תרמית בתחומי SWIR,‏ MWIR ו־LWIR ומפתחת מצלמות ומערכות מולטי־ספקטרליות ליישומי תצפית, הגנת גבולות, מערכות נגד רחפנים, כלי טיס ולוויינים.

לפי מצגת משקיעים שפרסמה החברה, ברבעון הראשון של 2026 הגיעו 47% מהכנסותיה ממערכות אופטיות מורכבות, לעומת 29% מעדשות. התפלגות זו משקפת את ניסיונה לטפס במעלה שרשרת הערך ולספק חלק גדול יותר ממערכת החישה הסופית.

במקביל לעסקה האמריקנית, RP Optical מנהלת משא ומתן מתקדם לרכישת 70% מחברה במערב אירופה המתמחה בעדשות מדויקות ובהרכבה אופטו־מכנית. החברה גם השקיעה כ־2.9 מיליון דולר ברדלר טכנולוגיות הישראלית, המפתחת מערכות בקרת תנועה וניהול הספק, ולאחרונה רכשה את ראדומטיקס, העוסקת במכ"ם ובאלקטרוניקה משימתית.

אם המהלכים יושלמו, RP Optical תחבר תחת קבוצה אחת יכולות אופטיקה, הדמיה תרמית, LiDAR, לייזר, מכ"ם, בקרת תנועה ואלקטרוניקה. אלא שהעסקה האמריקנית גדולה בהרבה מהרכישות וההשקעות שביצעה עד כה, ולכן המבחן יהיה לא רק בהשלמת המימון, אלא גם בשילוב החברה הנרכשת ובשמירה על רווחיותה.

הפוסט RP Optical בוחנת רכישת חברת LiDAR ביטחונית אמריקנית בכ־100 מיליון דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

טלפונים חכמים, לוויינים זעירים ומודלים של בינה מלאכותית מתחברים בהדרגה לתשתית חישה עולמית, שנועדה לצמצם את הזמן החולף בין זיהויו של אסון טבע לבין קבלת ההתרעה בידי הציבור ורשויות החירום.

גילה לויקה, מנהלת מוצר לתחזיות שיטפונות וחוסן בפני משברים ב־Google Research, הציגה את המערכות בהרצאה בוועידה השנתית ה־54 למדע ולסביבה, שהתקיימה ביולי 2026 בבנייני האומה בירושלים. הכתבה מבוססת על הקלטה ותמלול של ההרצאה שערך אבי בליזובסקי, בתוספת אימות מול מקורות Google, Google DeepMind ו־Earth Fire Alliance.

“היעד שלנו הוא שאיש לא יופתע מאסון טבע — לפחות לא מאסון שמתקרב אליו”, אמרה לויקה. המערכות אינן מונעות את האסון ואינן מבטיחות שכל התרעה תהיה נכונה, אך הן ממחישות כיצד תשתיות מחשוב וחישה יכולות לספק שניות, שעות או ימים נוספים לפעולה.

מד התאוצה בטלפון הופך לחיישן סייסמי

מערכת Android Earthquake Alerts משתמשת במדי התאוצה המותקנים בטלפונים חכמים. רכיבים אלה משמשים בדרך כלל לזיהוי כיוון המכשיר, תנועה וספירת צעדים, אך הם מסוגלים לזהות גם דפוסי רעידה העשויים להעיד על התרחשות רעידת אדמה.

כאשר טלפונים רבים באזור מסוים מזהים בעת ובעונה אחת תנועה דומה, הם שולחים לשרתי גוגל אות בצירוף מיקום מקורב. המערכת משלבת את המדידות כדי להעריך אם החלה רעידת אדמה, את מיקומה ואת עוצמתה המשוערת.

אין מדובר בחיזוי של הרעידה לפני שהחלה. היתרון נובע מהפער בין מהירות העברת המידע האלקטרוני לבין מהירות התקדמות הגלים הסייסמיים בקרקע. משתמשים הנמצאים במרחק מהמוקד עשויים לקבל כמה שניות של התרעה לפני הגעת הטלטלה החזקה.

מבחינה טכנולוגית, המערכת הופכת מיליוני חיישני MEMS זולים שכבר נמצאים בידי הציבור לרשת מדידה מבוזרת. במקום להקים בכל מקום מערך ייעודי של סייסמומטרים, היא נשענת על חומרה קיימת, קישוריות סלולרית ועיבוד מרכזי בענן. עם זאת, היא תלויה במספר הטלפונים הפעילים באזור, באיכות החיבור וביכולת להפריד בין רעידת אדמה לבין תנועות אחרות.

FireSat: חיישן אינפרה־אדום ייעודי לשריפות

שכבת חישה נוספת נמצאת במסלול נמוך סביב כדור הארץ. ב־7 ביולי 2026 שוגרו שלושת הלוויינים המבצעיים הראשונים במערך FireSat, לאחר שיגורו של לוויין ניסויי במרץ 2025.

הלוויינים נבנו בידי Muon Space על בסיס פלטפורמת Condor-M עבור Earth Fire Alliance. כל לוויין נושא מטען חישה רב־ספקטרלי בעל שישה ערוצים בתחום האינפרה־אדום, שנועד לזהות מוקדי חום ולעקוב אחר שריפות גם בתנאי עשן ועננות.

לפי מפתחי המערכת, החיישנים מסוגלים לזהות מוקדי אש ששטחם כחמישה על חמישה מטרים. שלושת הלוויינים החדשים אמורים לספק עד סוף 2026 לפחות שתי תצפיות ביום על אזורים המועדים לשריפות. לכן אין לפרש את השיגור כאילו כבר הושג ניטור עולמי רציף.

התוכנית היא להרחיב את המערך ליותר מ־20 לוויינים בין 2027 ל־2029 ולהגיע לקצב עדכון של שעה או פחות. המערך המלא, המתוכנן לכלול כ־50 לוויינים משנת 2030 ואילך, אמור לספק עדכון עולמי מדי 20 דקות או פחות.

Google Research מתכננת להשתמש בבינה מלאכותית כדי להשוות את תמונות FireSat לתצלומים קודמים של אותו אזור ולשלב נתוני מזג אוויר ומשתנים נוספים. המטרה היא לאתר שריפות קטנות תוך צמצום מספר ההתראות המוטעות, ובהמשך לנתח את קצב התפשטותן.

מתחזית יחידה למערך הסתברויות

בתחום מזג האוויר הציגה לויקה את WeatherNext, משפחת מודלים שפותחה בידי Google DeepMind ו־Google Research. במקום להפיק תרחיש אחד, המערכת מחשבת במהירות אוסף של מסלולים אפשריים ומעריכה את ההסתברות לכל אחד מהם.

הגישה חשובה במיוחד במקרים שבהם כמה שינויים קטנים בתנאי ההתחלה עלולים לקבוע אם סופה תיחלש, תשנה מסלול או תתפתח לאירוע קיצוני.

כדוגמה הציגה לויקה את הוריקן מליסה, שפגע בג׳מייקה באוקטובר 2025 בדרגה 5. כאשר הסופה עדיין הוגדרה כשקע טרופי חלש, WeatherNext העריך חמישה ימים מראש הסתברות של כ־80% להתעצמות ולפגיעה בג׳מייקה בדרגה 5. שלושה ימים לפני הפגיעה עלתה ההסתברות לכמעט 100%.

המודל לא החליף את החזאים. הוא סיפק למרכז ההוריקנים האמריקני מקור מידע נוסף שניתן היה להשוות למודלים הפיזיקליים ולתצפיות. זוהי גם אחת המגמות המרכזיות בתחום המחשוב המדעי: שילוב בין סימולציות המבוססות על משוואות פיזיקליות לבין מודלים שאומנו על כמויות גדולות של נתוני עבר.

ג׳מיני הופך דיווחי חדשות למאגר אימון

גוגל כבר מספקת ב־Flood Hub תחזיות להצפות נהרות עד שבעה ימים מראש, ביותר מ־150 מדינות ובאזורים שבהם חיים כשני מיליארד בני אדם. שיטפונות בזק עירוניים הציבו קושי שונה, משום שהם מתפתחים במהירות ולעיתים אינם מתועדים באמצעות מדי גובה המים הקיימים בנהרות.

כדי להתגבר על המחסור בנתוני אימון פיתחה החברה את Groundsource. המערכת השתמשה בג׳מיני כדי לנתח דיווחי חדשות לא מובנים שנאספו במשך כ־20 שנה ולהמיר אותם למאגר של כ־2.6 מיליון רשומות על אירועי שיטפון.

המאגר שימש לאימון מודל המעריך את ההסתברות לשיטפון בזק באזור עירוני במהלך 24 השעות הבאות. המודל משלב רצף של שבעה ימי נתונים מטאורולוגיים וגאופיזיים עם תחזית מזג האוויר ליממה הקרובה. בשלב זה הרזולוציה היא כ־20 על 20 קילומטרים.

השימוש בדיווחי חדשות פותר בעיית נתונים אחת אך יוצר הטיות אחרות. אירועים בערים ובמדינות בעלות תקשורת מפותחת מתועדים טוב יותר משיטפונות בכפרים ובאזורים דלי אוכלוסייה. אירוע שלא דווח עלול להופיע במאגר כאילו לא התרחש. גוגל מגבילה בשל כך את המודל בשלב הנוכחי בעיקר לאזורים עירוניים וצפופי אוכלוסייה.

מתחזית להחלטה מעשית

הערך של התחזית נמדד ביכולת להפוך אותה לפעולה. בשיתוף פעולה בניגריה השתמש ארגון GiveDirectly בתחזיות Flood Hub ובמידע מקומי כדי לקבוע מתי להעביר כסף למשקי בית במדינת קוגי.

בשנת 2024 קיבלו 3,250 בני אדם תשלום מוקדם לפני שיא ההצפה. לאחר השלמת בדיקות זהות קיבלו תשלום כ־1,400 אנשים נוספים, ובסך הכול השתתפו בתוכנית יותר מ־4,600 תושבים. הכסף אפשר למשפחות להתפנות, להעביר רכוש למקום מוגן ולהצטייד במוצרים חיוניים.

המקרה גם מבהיר מדוע אין להסתמך על אלגוריתם בלבד. התחזיות שולבו במדידות מקומיות, בידע של התושבים ובבדיקות זכאות. בחלק מן האזורים הופסקו התשלומים זמנית בשל בעיות בזיהוי המשתתפים.

המערכות שהציגה לויקה בנויות על שרשרת טכנולוגית שלמה: חיישני MEMS, מטענים רב־ספקטרליים, לוויינים, רשתות תקשורת, תשתיות ענן, מאגרי נתונים ומאיצי AI. כשל בכל אחת מן החוליות עלול לעכב או לשבש את ההתרעה. כאשר השרשרת פועלת כמתוכנן, התוצר החשוב ביותר שלה אינו רק תחזית מדויקת יותר, אלא זמן נוסף לקבלת החלטות.

הפוסט מטלפונים חכמים ועד לווייני FireSat: תשתית החישה וה־AI שמנסה להקדים אסונות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת Arbe Robotics הישראלית הודיעה כי טכנולוגיית המכ״ם ברזולוציה גבוהה שלה נבחרה בידי אינטגרטור מערכות בינלאומי לשילוב במספר תוכניות אזרחיות וביטחוניות. החברה לא מסרה את שם הלקוח, את היקף ההזמנות הצפוי או את המועד שבו המערכות ייכנסו לייצור.

המערכת של Arbe מבוססת על ערכת שבבים הכוללת משדר, מקלט ומעבד ייעודי לעיבוד תמונת המכ״ם. היא נועדה להפיק תמונה מפורטת של עצמים בסביבה ולמדוד בו־זמנית מרחק, מהירות, זווית וגובה.

לפי החברה, הרזולוציה הגבוהה מאפשרת להבחין בין עצמים סמוכים ולעקוב אחר מספר רב של מטרות. היכולת מיועדת ליישומים שבהם מצלמות או חיישנים אופטיים עלולים להתקשות בגלל חושך, גשם, ערפל, אבק או סנוור.

ממכוניות למערכות תשתית

Arbe נוסדה במקור כדי לפתח מכ״ם הדמיה עבור כלי רכב ומערכות נהיגה מסייעת ואוטונומית. בשנים האחרונות הרחיבה החברה את קהל היעד לתחומים נוספים, ובהם ציוד תעשייתי, מערכות תשתית, תחבורה חכמה ויישומים ממשלתיים.

הבחירה של אינטגרטור מערכות בינלאומי עשויה לפתוח לחברה ערוץ מסחרי שאינו תלוי רק בלוחות הזמנים הארוכים של יצרניות הרכב. בתעשיית הרכב נדרשות לעיתים כמה שנים בין בחירת רכיב לבין תחילת הייצור הסדרתי, וההכנסות תלויות במספר כלי הרכב שבהם הוא מותקן.

לעומת זאת, תוכניות תשתית ומערכות ייעודיות עשויות להתחיל בכמויות קטנות יותר, אך לאפשר לחברה להוכיח את הטכנולוגיה במגוון תנאים ולהרחיב בהדרגה את מספר היישומים.

מערך אנטנות גדול ומעבד ייעודי

מערכת המכ״ם של Arbe משתמשת במערך וירטואלי גדול של ערוצי שידור וקליטה. ככל שמספר הערוצים גדול יותר, ניתן לשפר את ההפרדה הזוויתית ולהבחין טוב יותר בין עצמים הנמצאים במרחק קטן זה מזה.

המידע המתקבל מהמשדרים ומהמקלטים מעובד במעבד ייעודי שפיתחה החברה. המעבד נדרש לבצע בזמן אמת חישובי אות מורכבים ולהפיק ענן נקודות או תמונת מכ״ם שמערכת התפיסה יכולה לנתח.

גישה זו שונה מחיישני מכ״ם פשוטים יותר, שנועדו בעיקר למדידת מרחק או לזיהוי מכשול כללי. Arbe מנסה למצב את המערכת כחיישן המספק מידע מרחבי עשיר יותר ומשלים מצלמות וחיישנים אחרים.

עם זאת, החברה לא פרסמה נתונים המאפשרים להעריך כמה מערכות יירכשו, מהו המחיר לכל מערכת ומה יהיה חלקה של Arbe בהכנסות מהפרויקט.

המשמעות העסקית עדיין אינה ברורה

ההודעה מייצגת זכייה טכנולוגית, אך אינה בהכרח הזמנה מסחרית מיידית. בענף השבבים והרכב, בחירה בטכנולוגיה יכולה להוביל לשלבי התאמה, בדיקות, פיתוח אב־טיפוס והסמכה לפני קבלת הזמנות סדרתיות.

Arbe תידרש לעבוד עם האינטגרטור על שילוב החיישן, התאמת התוכנה, עמידה בתקנים והוכחת אמינות. רק לאחר השלמת שלבים אלה ניתן יהיה להעריך את תרומת הפרויקטים להכנסות.

החברה פועלת בשוק תחרותי הכולל יצרניות שבבים גדולות, ספקיות מכ״ם ותיקות וחברות סטארטאפ. חלק מהמתחרות משלבות את עיבוד המכ״ם בתוך שבב יחיד כדי להפחית עלויות, בעוד Arbe מדגישה רזולוציה גבוהה ומספר גדול של ערוצים.

הבחירה עשויה לסייע לחברה לבסס את הטכנולוגיה שלה מחוץ לשוק הרכב הפרטי, אך בהיעדר פרטים כספיים יש להתייחס אליה בשלב זה כאבן דרך בפיתוח העסקי ולא כחוזה הכנסות מהותי.

הפוסט טכנולוגיית המכ״ם של Arbe נבחרה לתוכניות אזרחיות וביטחוניות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת הסטארטאפ Elio השלימה סבב גיוס של 21 מיליון דולר לפיתוח חיישנים המיועדים מלכתחילה לעבודה עם מערכות בינה מלאכותית, במקום לצילום תמונות המותאמות לעין האנושית. את הסבב הובילו קרנות ההון סיכון Innovation Endeavors ו-Xora, והשתתפו בו גם קווין וייל, Scribble VC והמשקיעות הקיימות UpWest ו-Resolute Ventures. (StreetInsider.com)

החברה הוקמה בידי המנכ"ל נדב גרוסינגר וסמנכ"ל הטכנולוגיות ניתאי רומנו, שפעלו במשך יותר משני עשורים בתחומי האופטיקה והבינה המלאכותית. השניים היו בין מקימי Pebbles Interfaces הישראלית, שנרכשה בידי פייסבוק, כיום מטא, ולאחר הרכישה עבדו במשך שבע שנים על מערכות החישה הפיזיות ששימשו את משקפי המציאות המדומה והרבודה של החברה.

גרוסינגר היה בעבר גם בין מייסדי ColoRight, שפיתחה טכנולוגיות למדידה ולניתוח של צבעי שיער ונרכשה בידי לוריאל. רומנו התמחה באופטיקה דיפרקטיבית וכיהן בעבר כמדען האופטיקה הראשי בחברת Holo/Or הישראלית.

להעביר את החישוב אל תוך המערכת האופטית

מרבית החיישנים הקיימים מצלמים תמונה או אוספים מערך נתונים קבוע, ולאחר מכן מעבירים את המידע למעבד או למאיץ AI לצורך ניתוח. המשמעות היא שהמערכת נדרשת תחילה לאסוף כמות גדולה של מידע, גם כאשר רק חלק קטן ממנו נחוץ לביצוע המשימה.

הגישה של Elio שונה. החברה משלבת שכבות אופטיות דינמיות הכוללות מיקרו־מראות זעירות, המעבדות ומשנות את האור לפני שהוא מגיע לרכיב החישה. המערכת יכולה לשנות בזמן אמת את זווית המדידה, את מוקד התמונה ואת סוג המידע שהיא אוספת, בהתאם לשאלה שמודל הבינה המלאכותית מנסה לפתור. (Elio)

לדברי החברה, השכבות האופטיות מבצעות אלפי פעולות על האור ומתפקדות באופן הדומה יותר לרשת עצבית מאשר לעדשה קבועה. מודל הבינה המלאכותית לומד את התנהגות המערכת האופטית, מכייל אותה ומתקן את המדידות תוך כדי פעולה.

החברה טוענת כי בדרך זו ניתן לחלץ חתימות פיזיקליות של עצמים וחומרים, ולא להסתפק במידע המופיע בפיקסלים של תמונה רגילה. אותו מודול חומרה יכול גם להחליף מספר חיישנים נפרדים ולרכוש יכולות חדשות באמצעות תוכנה לאחר שכבר הותקן אצל הלקוח.

איתור פגמים מבלי לחתוך את פרוסת הסיליקון

אחד השווקים שאליהם מכוונת Elio הוא תעשיית המוליכים למחצה. ככל שהשבבים נעשים מורכבים יותר ומשלבים מספר רב של שכבות, שבבונים וערוצי קישור באריזה אחת, גדל הקושי לאתר פגמים הנמצאים מתחת לפני השטח.

לדברי החברה, המערכת שלה עשויה לאפשר למהנדסים לבחון מבנים רב־שכבתיים ולאתר פגמים קבורים מבלי לחתוך את פרוסת הסיליקון או לפרק את הרכיב. יכולת כזאת עשויה להיות רלוונטית לבדיקת פרוסות, לבקרת תהליכי ייצור ולניתוח תקלות בשבבים ובאריזות מתקדמות. (StreetInsider.com)

עם זאת, החברה עדיין אינה מוסרת אילו יצרניות שבבים או ספקיות ציוד בוחנות את הטכנולוגיה, מהו קצב המדידה שהיא מסוגלת להשיג והאם המערכת כבר פועלת בסביבות ייצור סדרתיות.

תחומי יישום נוספים כוללים מיקרוסקופיה, רובוטיקה ומערכות ביטחוניות. בתחום המחקר הביולוגי נועדה המערכת לאפשר מעקב אחר תגובת תאים חיים לתרופות ללא צביעה או השמדה של הדגימה. ברובוטיקה היא מיועדת להעניק למכונה כמה יכולות חישה באמצעות מודול אחד, המסוגל לכייל את עצמו ולהחליף את אופן המדידה בהתאם לתנאי הסביבה.

Elio פועלת מסן מטאו שבקליפורניה. כספי הגיוס ישמשו להמשך פיתוח פלטפורמת החישה ולהרחבת הפעילות בתחומי התעשייה, המדע והרובוטיקה.

תגיות: Elio, נדב גרוסינגר, ניתאי רומנו, חיישנים, בינה מלאכותית, אופטיקה, בדיקת שבבים, פרוסות סיליקון, אריזה מתקדמת, גיוס הון, מטא

הפוסט יוצאי מטא גייסו 21 מיליון דולר לפיתוח חיישנים שבהם הבינה המלאכותית קובעת מה למדוד הופיע לראשונה ב-Chiportal.

רשות החדשנות הרחיבה היום, 15 ביולי 2026, את מסלולי Pre-Seed ו־Seed בקרן ההזנק והעלתה את תקרות המימון לחברות טכנולוגיה בשלבים מוקדמים. השינוי מיועד בעיקר לחברות דיפ־טק עתירות מחקר ופיתוח, ובהן חברות שבבים, חומרה, פוטוניקה, חיישנים, מחשוב קוונטי ומכשור רפואי.

במסלול Pre-Seed תגדל תקרת השתתפות הרשות מ־1.5 מיליון שקל ל־2 מיליון שקל, עלייה של כ־33%. שיעור המענק יהיה עד 60% מסבב ההשקעה, וסכום הסבב המרבי שיוכל להיכלל במסלול יעמוד על 6 מיליון שקל.

במסלול Seed תעלה תקרת המימון מ־5 מיליון שקל ל־6 מיליון שקל. הרשות תוכל לממן עד 50% מסבב ההשקעה, ותקרת הסבב המזכה תעלה מ־25 מיליון שקל ל־30 מיליון שקל. תקרת המימון במסלול Round A תישאר ללא שינוי ותעמוד על 15 מיליון שקל.

העלאת התקרות חשובה במיוחד לחברות בתחום השבבים. בניגוד לחברות תוכנה היכולות לעיתים להגיע למוצר ראשוני בהשקעה מצומצמת יחסית, פיתוח רכיב חומרה כרוך ברכישת כלי תכנון, ייצור אב־טיפוס, ביצוע Tape-out, מארזים, בדיקות ואימות מול לקוחות. בשל העלויות האלה, גם סבבי גיוס המוגדרים Pre-Seed או Seed עשויים להגיע למיליוני דולרים.

רשות החדשנות הסבירה את השינוי בכך שסביבת ההשקעות נעשתה תחרותית ומאתגרת יותר. פחות חברות מצליחות להשלים סבבים, אך אלה שכן מגייסות נדרשות לעיתים לסכומים גדולים יותר כדי להגיע לאבן הדרך הטכנולוגית או העסקית הבאה. הרחבת המסלולים נועדה לאפשר לחברות להתאים את סכום הגיוס לצורכי הפיתוח בפועל ולא להידחק למסלול מתקדם יותר רק בשל גודל הסבב.

חברות באזור פיתוח א׳ וחברות בהובלת יזמים מאוכלוסיות המצויות בתת־ייצוג בהייטק יוכלו לקבל תקרה מוגדלת של עד 2.2 מיליון שקל במסלול Pre-Seed ועד 6.6 מיליון שקל במסלול Seed. חברות שעיקר פעילות המחקר והפיתוח שלהן מתבצעת בשדרות או ביישובי עוטף עזה יוכלו לקבל עד 2.4 מיליון שקל בשלב Pre-Seed ועד 7.2 מיליון שקל בשלב Seed.

כדי להגיש בקשה תידרש החברה להציג מזכר הבנות או הסכם עם משקיעים המכסה לפחות 15% מסבב ההשקעה המבוקש. לאחר אישור הרשות יינתנו לחברה עד שישה חודשים להשלים את גיוס ההון הפרטי הנותר.

מימון הרשות אינו מדלל את בעלי המניות, משום שהיא אינה מקבלת מניות בתמורה להשתתפותה. עם זאת, חברה שמגיעה למכירות נדרשת להחזיר את המימון באמצעות תמלוגים בהתאם לכללי חוק החדשנות.

עבור חברות שבבים ישראליות, הרחבת התוכנית אינה פותרת את המחסור במשקיעי חומרה מתמחים או את העלויות הגבוהות של מעבר מאב־טיפוס לייצור. היא עשויה, עם זאת, לאפשר ליותר חברות להשלים שלבי פיתוח ראשוניים ולהגיע לסבב הבא עם טכנולוגיה מוכחת יותר ועם סיכון נמוך יותר עבור המשקיעים הפרטיים.

הפוסט רשות החדשנות מגדילה את המימון לחברות דיפ־טק בשלבי Pre-Seed ו־Seed הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת אינוויז הישראלית מרחיבה את נוכחותה בתחום מערכות ההגנה מפני רחפנים. החברה משתפת פעולה עם AeroNous הישראלית, המפתחת פלטפורמת שליטה ובקרה פתוחה להגנה על תשתיות, מתקנים ואתרים אסטרטגיים. במסגרת שיתוף הפעולה תשולב טכנולוגיית ה־LiDAR של אינוויז במערכת השליטה והבקרה של AeroNous, במטרה לשפר יכולות איכון תלת־ממדי בזמן אמת של מטרות אוויריות.

אף שמדובר לכאורה בעוד שילוב של חיישן במערכת קיימת, ההקשר הרחב מעניין יותר: אינוויז אינה נכנסת לשוק ההגנה מפני רחפנים כספקית של אמצעי יירוט, אלא כספקית של שכבת תפיסה מרחבית. זהו תפקיד הדומה מאוד לזה שמילאה טכנולוגיית LiDAR בעולם הרכב האוטונומי – יצירת תמונת עולם תלת־ממדית מדויקת, המתעדכנת בזמן אמת ומוזנת למערכת קבלת ההחלטות.

ההכרזה עם AeroNous מצטרפת לשורת שיתופי פעולה שעליהם דווח לאחרונה, ובהם שילובים עם Regulus, Givon Defense ו־Cogniteam. המכנה המשותף ביניהם הוא שימוש ב־LiDAR לא רק כעוד חיישן גילוי, אלא ככלי לשיפור יכולות Localization, Perception, Classification ו־Situational Awareness – כלומר איכון, תפיסה, סיווג ובניית תמונת מצב מרחבית.

מערכות נגד רחפנים מאמצות ארכיטקטורת רכב אוטונומי

מערכות Counter-UAS התבססו בעבר לא פעם על חיישן מרכזי אחד: מכ"ם, מצלמות אלקטרו־אופטיות או חיישני RF. אולם האיום השתנה. רחפנים קטנים, רחפני FPV, מערכות אוטונומיות ונחילים פועלים לעיתים בגובה נמוך, בסביבה עירונית ובקרבת עצים, מבנים וקווי חשמל.

במצב כזה לא מספיק לדעת שקיים אובייקט באוויר. המערכת צריכה להבין מהו, היכן הוא נמצא בדיוק, כיצד הוא נע, ומה הסיכוי שמדובר באיום אמיתי ולא בציפור, בלון או עצם אחר.

לכן התחום עובר בהדרגה לארכיטקטורות רב־חיישניות. מכ"ם מספק גילוי וטווח, מצלמות מספקות מידע חזותי, חיישני RF מזהים אותות תקשורת כאשר הם קיימים, ותוכנת AI משלבת את הנתונים לתמונת מצב אחת. סקירות מחקריות בתחום Counter-UAS מציינות כבר כמה שנים כי מערכות כאלה משלבות בדרך כלל מכ"ם, ראייה ממוחשבת, RF, חיישנים אקוסטיים ומיזוג נתונים כדי להתמודד עם האתגר של גילוי וזיהוי רחפנים. (arXiv)

בתוך הארכיטקטורה הזאת, ה־LiDAR מוסיף שכבה ייחודית: ענן נקודות תלת־ממדי, הכולל מרחק, גובה, צורה ותנועה. במקום תמונה דו־ממדית או החזר מכ"ם בלבד, המערכת מקבלת מודל מרחבי שניתן להזין לאלגוריתמי מעקב, סיווג וחיזוי תנועה.

מאוטומוטיב לדיפנס

המעבר הזה טבעי עבור אינוויז. החברה פיתחה את חיישניה במשך שנים עבור שוק הרכב האוטונומי, שבו נדרש שילוב של חומרה אופטית, עיבוד אות, קושחה, עיבוד ענני נקודות ותוכנת תפיסה. מחקרים בתחום הרכב האוטונומי מדגישים כי LiDAR מספק מידע תלת־ממדי בצורת ענן נקודות, וכי מידע כזה משמש לזיהוי אובייקטים בזמן אמת. מחקר שעסק ב־InnovizOne הראה שימוש בחיישן LiDAR של אינוויז לזיהוי תלת־ממדי בזמן אמת על מאיץ AI חסכוני, בהקשר של רכב אוטונומי. (arXiv)

היישום הביטחוני שונה מן הרכב האוטונומי, אך הבעיה הבסיסית דומה: כיצד לבנות מודל מרחבי אמין של עולם דינמי, שבו עצמים קטנים נעים במהירות ונדרש לקבל החלטות בזמן קצר.

במערכת רכב אוטונומי, המודל הזה נועד לזהות הולכי רגל, מכוניות, אופניים ומכשולים. במערכת Counter-UAS, הוא נועד לסייע בזיהוי ובמעקב אחר עצמים מעופפים קטנים. בשני המקרים, התפקיד של ה־LiDAR אינו להחליף את המכ"ם או את המצלמות, אלא להשלים אותם.

מרכז הכובד עובר לתוכנה

הנקודה המעניינת בשיתופי הפעולה האחרונים של אינוויז היא זהות השותפים. חלקם אינם מפתחים אמצעי יירוט, אלא שכבות שליטה ובקרה, תפיסה, ניווט, איכון או תוכנה. הדבר מלמד כי מרכז הכובד בתחום אינו נמצא רק באפקטור הסופי, אלא במערכת שמזהה, מסווגת ומבינה את המרחב.

זהו שינוי חשוב גם מבחינת תעשיית השבבים והחיישנים. מערכות הגנה מודרניות הופכות למערכות חישה, עיבוד ו־AI בזמן אמת. הן דורשות חיישנים מדויקים, מעבדי אות, מאיצי AI, קישוריות מהירה ותוכנות מיזוג נתונים.

עבור אינוויז, הכניסה לתחום הזה עשויה לפתוח שוק נוסף מעבר לרכב האוטונומי – שוק שבו יש ביקוש גובר לחיישנים אמינים, מוקשחים ובעלי יכולת עבודה בתנאי סביבה מורכבים.

עם זאת, הדרך לשוק הביטחוני אינה פשוטה. מערכות כאלה דורשות אינטגרציה עמוקה עם ספקי שליטה ובקרה, עמידה בדרישות אמינות מחמירות, התאמה לתרחישי שטח שונים ותהליכי אישור ארוכים. נוסף על כך, LiDAR אינו פתרון יחיד לכל האיומים: הוא תלוי בטווח, בתנאי ראות, בהספק ובאופן שבו המידע שלו משולב עם חיישנים אחרים.

לכן חשיבות המהלך של אינוויז אינה בכך שה־LiDAR הופך את מערכות ההגנה מפני רחפנים למערכת עצמאית, אלא בכך שהוא עשוי להפוך לאחת משכבות התפיסה המרכזיות בארכיטקטורה רב־חיישנית.

אם ברכב האוטונומי ה־LiDAR נועד לעזור למכונית להבין את הכביש, בתחום Counter-UAS הוא נועד לעזור למערכת להבין את המרחב האווירי הנמוך. בשני המקרים, הערך אינו נמצא רק בלייזר עצמו, אלא ביכולת להפוך נקודות אור למודל תלת־ממדי שמערכת AI יכולה להבין ולפעול לפיו.

הפוסט ה־LiDAR של אינוויז יוצא מהרכב האוטונומי לשכבת ההגנה מפני רחפנים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

פורום האו"ם להרמוניזציה של תקנות כלי רכב, WP.29, אימץ את המסגרת העולמית הראשונה לאישור כלי רכב המצוידים במערכת נהיגה אוטומטית מלאה. יעד הכניסה לתוקף שציינה מזכירות קבוצת העבודה הוא ינואר 2027.

המסגרת אינה חלה על מערכות סיוע המחייבות השגחה רצופה של הנהג, אלא על מערכות ADS המבצעות את משימת הנהיגה המלאה בתחום תפעולי מוגדר. היצרניות יידרשו להראות כי המערכת אינה יוצרת סיכון בלתי סביר וכי ביצועיה משתווים לפחות לאלה של נהג אנושי מיומן.

האישור לא יתבסס על מבחן כביש יחיד. היצרן יידרש להציג תיק בטיחות, להפעיל מערכת ניהול בטיחות הניתנת לביקורת ולשלב סימולציות, מבחני מסלול וניסויים בעולם האמיתי. לאחר הפריסה יהיה עליו להמשיך לנטר את ביצועי הצי ולדווח על אירועים.

התקנות מחייבות גם מערכת לשמירת נתוני ADS רלוונטיים לבטיחות. מבחינת ספקי השבבים, המשמעות היא דרישה גוברת לרכיבים המספקים לא רק ביצועי בינה מלאכותית, אלא גם יתירות, אבחון תקלות, רישום מאובטח של אירועים, עקיבות אחר החלטות ועדכוני תוכנה מוגנים.

לפי סוכנות האנרגיה הבינלאומית, צי הרובוטקסי המסחרי בעולם יותר מהוכפל בשנת 2025 והגיע לכ־8,000 כלי רכב ביותר מ־20 ערים. התחזיות לשנת 2035 נעות בין 700 אלף לשלושה מיליון כלי רכב.

כל שירותי הרובוטקסי המסחריים הקיימים מבוססים כיום על רכב חשמלי. צריכת המחשבים והחיישנים יכולה להגיע מכמה מאות ואט ליותר מקילוואט, ולכן יעילות אנרגטית ופיזור חום הופכים לשיקולים מרכזיים בתכנון מעבדי AI לרכב.

התקינה עשויה להרחיב בהדרגה את השוק לשבבי ראייה, מכ"ם ולידאר, בקרי בטיחות, זיכרונות, תקשורת מהירה ורכיבי סייבר. עם זאת, היא אינה מבטלת את הצורך באישורים מקומיים ובבחינת כל שירות בהתאם לעיר, לכבישים ולתחום הפעולה שהוגדר עבורו.

הפוסט האו"ם אימץ תקן עולמי ראשון לרכב אוטונומי: השלכות חדשות על שבבים וחיישנים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

קבוצת דרייב וחברת אינוויז טכנולוגיות (NASDAQ: INVZ) חתמו על הסכם שיתוף פעולה אסטרטגי להרחבת השימוש בחיישני LiDAR ביישומי אבטחה היקפית, הגנת תשתיות ותחבורה חכמה. במרכז ההסכם עומדת מערכת Barak LightGuard, המשלבת את חיישן InnovizSMART של אינוויז עם מצלמת וידאו ותוכנת ניתוח מבוססת בינה מלאכותית.

במסגרת ההסכם מסרה קבוצת דרייב לאינוויז הזמנת רכש ראשונית לחיישני InnovizSMART. מספר החיישנים והיקפה הכספי של ההזמנה לא נמסרו. החברות הציבו יעד להגיע למכירות מצטברות של 20 מיליון דולר עד סוף שנת 2027, בעיקר בשווקים הבינלאומיים.

שילוב של LiDAR, מצלמה ובינה מלאכותית

מערכת Barak LightGuard פותחה בידי ברק 555, חברה בת של קבוצת דרייב, בשיתוף עם אינוויז וחברת הרובוטיקה והתוכנה קוגניטים. המערכת משלבת חיישן LiDAR תלת־ממדי ברזולוציה גבוהה, מצלמת וידאו ותוכנת אנליטיקה מבוססת בינה מלאכותית.

לפי החברות, המערכת מסוגלת לזהות ולעקוב אחר בני אדם, כלי רכב ובעלי חיים בטווחים של עד כקילומטר, בהתאם לתנאי השטח והסביבה. שילוב המידע מן ה־LiDAR ומן המצלמה מאפשר לקבל מיקום תלת־ממדי של האובייקט, לסווג אותו ולהפחית התרעות שווא.

בניגוד למצלמה רגילה, חיישן LiDAR אינו מסתפק בתמונה דו־ממדית. הוא משגר פעימות אור ומודד את זמן חזרתן, וכך בונה מפת עומק של הסביבה. יכולת זו עשויה להיות שימושית בתנאי תאורה משתנים וביישומים שבהם יש צורך במדידת מרחק ומיקום מדויקים.

השווקים שאליהם מכוונות החברות כוללים אבטחת גבולות, הגנה על מתקני אנרגיה ותשתיות חיוניות, גילוי חדירות למתחמים, איכון רחפנים ומערכות תחבורה חכמות. בתחום התחבורה ניתן להשתמש בחיישנים לניטור תנועה, זיהוי הולכי רגל וכלי רכב, ניהול צמתים וניתוח תנועת משתמשי הדרך.

אינוויז מרחיבה את הפעילות מעבר לתעשיית הרכב

אינוויז התמקדה לאורך השנים בפיתוח חיישני LiDAR ומערכות תפיסה ליצרניות רכב ולמערכות נהיגה אוטונומית. החברה פועלת כספקית Tier 1 ומספקת או מפתחת מערכות עבור יצרניות רכב וספקיות של מערכות נהיגה אוטונומית.

InnovizSMART נועד להרחיב את הטכנולוגיה גם ליישומים שאינם כלי רכב פרטיים, ובהם ביטחון, רובוטיקה, תשתיות, ערים חכמות ותחבורה. עבור אינוויז, ההסכם עם קבוצת דרייב הוא חלק ממאמץ לבנות מקור הכנסות נוסף בשוקי ה־Physical AI – מערכות בינה מלאכותית הקולטות מידע מן העולם הפיזי ופועלות על פיו.

בדוחות הרבעון הראשון של 2026 העריכה אינוויז כי הכנסותיה השנתיות יסתכמו ב־67–73 מיליון דולר. החברה הציבה יעד שלפיו מכירות LiDAR ליישומי Physical AI שאינם בתחום הרכב יגיעו לעד 10% מהכנסותיה ב־2026. לפיכך, מימוש יעד של 20 מיליון דולר עד סוף 2027 עשוי להפוך את שיתוף הפעולה עם דרייב לפעילות משמעותית יחסית בתחום הלא־רכבִי של החברה.

מקבוצת כבישים לפתרונות חישה

קבוצת דרייב מאגדת שש חברות הפועלות בתחומי התחבורה, התשתיות, החשמל, הבקרה והאבטחה. בין החברות בקבוצה נמצאות דרך ארץ, המפעילה את כביש 6; נתיבי הכרמל, המפעילה את מנהרות הכרמל; דרך הצפון; דרך בטוחה; א.א.כ.י; וברק 555.

השותפות מעניקה לאינוויז גישה לניסיון התפעולי של הקבוצה בכבישים, במתקני תחבורה ובתשתיות, בעוד דרייב מקבלת רכיב חישה שפותח במקור בהתאם לדרישות תעשיית הרכב.

“שיתוף הפעולה עם אינוויז מסמן אבן דרך אסטרטגית עבור קבוצת דרייב”, אמר סמנכ״ל הכספים של הקבוצה, אוהד קופולוביץ. לדבריו, שילוב חיישני ה־LiDAR נועד לחזק את פתרונות התחבורה, התשתיות והביטחון שמציעה הקבוצה ללקוחות בישראל ובעולם.

אלדר צגלה, סמנכ״ל הכספים של אינוויז, אמר כי ההסכם מספק “בסיס לבניית תזרים הכנסות משמעותי”, והגדיר את יעד 20 מיליון הדולר כהזדמנות מכירות לתקופה של כשנה וחצי.

הצלחת המהלך תהיה תלויה ביכולת החברות להפוך את ההדגמות וההזמנה הראשונית לפריסות מסחריות בהיקף רחב. בין היתר יצטרכו המערכות להוכיח ביצועים בתנאי שטח, יכולת השתלבות במערכות קיימות ועלות שתאפשר להן להתחרות בפתרונות המבוססים על מצלמות, מכ״ם וחיישנים אחרים.

הפוסט קבוצת דרייב ואינוויז ישלבו LiDAR במערכות אבטחה ותחבורה חכמה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

המעבר של הבינה המלאכותית מהענן ומהדאטה סנטר אל העולם הפיזי — מכוניות, רובוטים, חיישנים ומערכות תעשייתיות — עמד במרכז אחת ההרצאות המרכזיות בסימפוזיון הטכנולוגי האירופי של TSMC, שהתקיים באמסטרדם. את ההרצאה נשא ז’אן־מארק שרי, מנכ"ל STMicroelectronics, שהציג את הדרך שבה החברה מתאימה את עצמה לעידן שבו השבב הבודד כבר אינו מספיק: הלקוחות מחפשים פתרונות מערכתיים, תוכנה, קושחה והבנה עמוקה של היישום הסופי.

בפתיחת האירוע הדגיש כריס תומאס, נשיא TSMC Europe, כי הבינה המלאכותית משנה את דרישות התכנון והייצור של שבבים כמעט בכל שכבות השוק. לדבריו, AI כבר אינה מוגבלת למרכזי נתונים ולהדרכת מודלים גדולים, אלא מתרחבת במהירות גם לקצה: סמארטפונים, כלי רכב, רובוטים, אבחון רפואי, חיזוי אקלים ומערכות מדעיות עתירות חישוב. כל אלה דורשים צפיפות חישוב גבוהה יותר, רוחב פס גדול יותר ויעילות אנרגטית טובה יותר.

TSMC הציגה באירוע גם את עומק הפעילות שלה מול השוק האירופי. לפי הנתונים שהוצגו, בשנה האחרונה שלחה החברה ללקוחות אירופיים יותר מ־1.2 מיליון שקולות פרוסות 12 אינץ’, סיפקה כ־900 מוצרים שונים והשלימה יותר מ־100 tape-outs חדשים — קצב השקול לכשני שבבים מורכבים שנכנסים לייצור מדי שבוע. לצד זאת הדגישה החברה את המשך ההשקעה באירופה: הקמת מפעל ESMC Fab 24 בדרזדן מתקדמת לפי התוכנית, ומרכז התכנון האירופי במינכן כבר החל לפעול, בין היתר בתחום פתרונות זיכרון ללקוחות אירופיים.

שרי קשר בין מגמות אלה לבין השינוי שעוברת STMicroelectronics עצמה. החברה, המעסיקה כ־50 אלף עובדים, מהם כ־10,000 במחקר ופיתוח, נפגעה ב־2025 מהאטה בשוק הרכב ומתיקון מלאים, אך לדבריו נמצאת כעת במסלול התאוששות וצמיחה. יעד החברה הוא להגיע להכנסות של כ־20 מיליארד דולר עד סוף העשור.

עם זאת, החלק המרכזי בהרצאה לא עסק רק במספרים, אלא בשינוי האסטרטגי. שרי תיאר מעבר מחברה המונעת בעיקר ממוצרים ורכיבים אל חברה שמבינה יישומים ומאפשרת אותם. במקום להציע רק מיקרו־בקרים, חיישנים, רכיבי הספק או רכיבים אנלוגיים, ST מבקשת להציע ללקוחות פלטפורמות מותאמות לבעיות מערכתיות: רכב חכם, ניידות, אנרגיה, אוטומציה תעשייתית ומכשירים מחוברים.

המונח המרכזי בהרצאה היה “בינה מלאכותית פיזית” — Physical AI. שרי הציג את התחום כשלב הבא לאחר התרחבות תשתיות ה־AI. בעוד שהכנסות רבות כיום קשורות לתשתיות חישוב, תקשורת והספק לדאטה סנטרים, הצמיחה העתידית תגיע לדבריו ממערכות שבהן AI פועל בתוך העולם הפיזי: רכבים חשמליים ואוטונומיים, רובוטים תעשייתיים, ממשקי אדם־מכונה ומערכות אוטומציה.

הנקודה המעניינת מבחינת ST היא הדמיון הארכיטקטוני בין התחומים האלה. רכב חשמלי מתקדם, רובוט תעשייתי ומערכת חכמה במפעל כוללים כולם מחשוב מרכזי, בקרה אזורית, חיישנים, דרייברים, בקרים ורכיבי הספק. ההתלכדות הזו מאפשרת לחברה להשתמש בידע מערכת אחד בכמה שווקים, ולבנות פלטפורמות שניתנות להתאמה בין תעשיות.

בהתאם לכך, ST שינתה גם את המבנה הארגוני שלה. במקום חלוקה מסורתית לפי משפחות מוצרים בלבד, החברה מחזקת שיווק לפי ורטיקלים ומשלבת הנדסת מערכת בתחומי האנלוג, ההספק, החיישנים והמיקרו־בקרים. המטרה היא לא רק לשפר רכיב בודד, אלא להראות ללקוח כיצד שילוב רכיבים, תוכנה וקושחה משפר מדדי ביצוע של המערכת כולה.

שרי הדגיש גם את השימוש בתאומים דיגיטליים לצורכי פיתוח ואימון. לדבריו, ST משתפת פעולה עם שותפים כדי לאמן ארכיטקטורות של רובוטים ומערכות פיזיות באמצעות מודלים דיגיטליים של המערכת ושל הרכיבים עצמם. כך ניתן לקצר את תהליכי הלמידה והפיתוח, ולבחון מראש כיצד רכיבי ST משפיעים על ביצועי המערכת.

במקביל, החברה ממשיכה לשנות את מערך הייצור שלה. שרי ציין האצה במעבר לטכנולוגיות מבוססות סיליקון על פרוסות 300 מ"מ, התקדמות בטכנולוגיות רחבות פס אסור כמו סיליקון קרביד, והעמקת שיתוף הפעולה עם שותפי foundry, ובראשם TSMC, גם בצמתים מתקדמים יותר. המסר היה ברור: בעידן ה־AI, גם חברה שמחזיקה יכולות ייצור עצמאיות נדרשת לשלב בין ייצור פנימי, שותפויות foundry והבנה מערכתית של שוקי היעד.

המשמעות הרחבה יותר עבור תעשיית השבבים היא שהגל הבא של AI לא יימדד רק במספר מאיצים בדאטה סנטר או בדור הבא של ליתוגרפיה. הוא יימדד ביכולת לחבר חישוב, חישה, הספק, תוכנה וקישוריות למערכות אמינות, חסכוניות וניתנות לייצור בהיקפים גדולים. עבור אירופה, שבה קיימת מסורת חזקה ברכב, תעשייה, אנרגיה וחיישנים, זהו חלון הזדמנות משמעותי — בתנאי שהאקוסיסטם יצליח לחבר בין יצרני שבבים, חברות תכנון, foundries, יצרני מערכות ולקוחות קצה.

הפוסט מנכ"ל STMicroelectronics: הצמיחה הבאה של הבינה המלאכותית תגיע מהרכב, הרובוטיקה והתעשייה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת אינוויז הישראלית הכריזה על InnovizTwo Ultra Long-Range, גרסה חדשה של חיישן LiDAR המיועדת לזיהוי עצמים בטווח של עד קילומטר. לפי החברה, החיישן החדש כבר נמסר כדגימות ראשונות ללקוחות נבחרים, והוא מבוסס על תהליכי הייצור של פלטפורמת InnovizTwo הקיימת.

החיישן החדש מסמן הרחבה מעניינת של שוק היעד של אינוויז. בשנים האחרונות החברה התמקדה בעיקר בשוק הרכב, ובייחוד במערכות סיוע מתקדמות לנהג וברכב אוטונומי. אולם InnovizTwo ULR מכוון גם לשוק רחב יותר של יישומי תשתית. החברה מציינת בין השימושים האפשריים רובוטקסי, משאיות כבדות, אבטחת גבולות ומתחמים גדולים, זיהוי רחפנים, נמלים, שדות תעופה, ניהול תנועה עירונית, אוטומציה תעשייתית ותאומים דיגיטליים של אזורים עירוניים.

המעבר לטווח של עד 1,000 מטר משנה את נקודת המבט על LiDAR. במכונית נוסעים רגילה, גם טווחים של מאות מטרים יכולים להספיק לרוב תרחישי הנהיגה. לעומת זאת, משאיות כבדות, תשתיות תחבורה, נמלי ים, שדות תעופה ואתרי תעשייה גדולים זקוקים לעיתים לזיהוי מוקדם הרבה יותר. ככל שהמערכת מזהה עצמים, כלי רכב או בני אדם ממרחק גדול יותר, ניתן להפעיל מערכות התרעה, בקרה או בלימה מוקדם יותר, ולהקטין את מספר החיישנים הדרוש לכיסוי שטח רחב.

לפי אינוויז, InnovizTwo ULR מספק ענן נקודות תלת־ממדי ברזולוציה של עד 667 נקודות למעלה רבועה, שדה ראייה של 120 מעלות על 24 מעלות, ויכולת הטיה דיגיטלית של חמש מעלות לכל צד. החברה מציינת גם עמידות בפני חסימות ולכלוך, גשם, אבק וטמפרטורות קיצוניות. בגרסת SMART, המיועדת ליישומי תשתית, החיישן צפוי לכלול גם חיבור Power over Ethernet, כלומר העברת חשמל ונתונים בכבל רשת יחיד.

ההקשר הרחב יותר הוא עליית המושג Physical AI, או בינה מלאכותית פיזית. בניגוד למערכות AI שפועלות בעיקר על טקסט, תמונות או נתונים דיגיטליים, מערכות אלה צריכות להבין את העולם הפיזי בזמן אמת. הן זקוקות למידע מדויק על מרחקים, תנועה, נפחים, מכשולים ושינויים בסביבה. מצלמות מספקות מידע חזותי עשיר, אך מתקשות בתנאי תאורה מסוימים. מכ"ם מספק טווח ועמידות, אך ברזולוציה מרחבית מוגבלת. LiDAR מוסיף שכבה של מדידה תלת־ממדית מדויקת.

עומר כילף, מנכ"ל ומייסד שותף של אינוויז, אמר כי מערכות Physical AI זקוקות להבנה תלת־ממדית מדויקת בזמן אמת של העולם, ולא רק להסקה הסתברותית. לדבריו, שילוב של טווח בקנה מידה של קילומטר, רזולוציית תלת־ממד גבוהה ועמידות של חיישן ברמת רכב מאפשר שימוש במגוון תעשיות, גם בתנאי שטח קשים, ביום ובלילה.

עבור אינוויז, ההכרזה עשויה להיות משמעותית גם מבחינה עסקית. שוק הרכב האוטונומי התקדם בשנים האחרונות לאט יותר מהתחזיות האופטימיות של העשור הקודם, וחברות LiDAR רבות חיפשו שווקים נוספים מעבר לרכב פרטי. יישומי תשתית, אבטחה, תעבורה וניהול שטחים גדולים עשויים להציע מסלול מסחרי שונה: פחות תלות במחזורי פיתוח ארוכים של יצרני רכב, ויותר פרויקטים נקודתיים מול מפעילי תשתיות, רשויות, נמלים, שדות תעופה וחברות תעשייה.

עם זאת, ההכרזה עדיין אינה מלמדת על היקף מסחרי רחב. אינוויז מסרה כי דגימות ראשונות נמסרו ללקוחות נבחרים, אך לא פרסמה שמות לקוחות, היקפי הזמנות או לוחות זמנים לייצור המוני. לכן, בשלב זה InnovizTwo ULR הוא בעיקר הרחבה טכנולוגית ואסטרטגית של פלטפורמת InnovizTwo, והוכחה לכך שהחברה מנסה למצב את עצמה לא רק כספקית LiDAR לרכב, אלא גם כספקית חישה תלת־ממדית לתשתיות AI פיזיות.

הפוסט אינוויז חושפת חיישן LiDAR לטווח של עד קילומטר הופיע לראשונה ב-Chiportal.