Dataset opportunity
Agilityrobotics — Можливість отримання набору даних промислових датчиків
Помірний набір даних промислових датчиків, що належить Agilityrobotics, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
47.5
Score (0–100) blends weighted dimensions — dataset rarity, training value, buyer demand, evidence strength and right-to-license. 70+ is deal-ready. See the scored dimensions below for the breakdown.Confidence
49%
Action
Придбати
The recommended deal structure for this dataset: Acquire (full buyout), License (paid usage rights), Data Sharing Agreement (controlled access, no transfer of ownership), Partnership (co-development) or Annotation Program (labeling). Chosen from data ownership, licensing complexity and accessibility.Market size (indicative estimate)
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування оцінювався в 14,2 мільярда доларів США у 2025 році, прогнозується зростання зі складною річною швидкістю зростання (CAGR) 27,9% (2026-2033).
Lineage
How this lead was derived
The signal-first chain, end to end: recent external signals → qualified niche → resolved data-holder → site verification → scored opportunity. Every lead is explainable.
Concrete evidence this company actively cares about data — why it's ripe for the deal room.
- 🧑💻Hiring a data role
Набір інженерів з ШІ/ML та програмного забезпечення для робототехніки
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних промислових датчиків
Modality
Часові ряди
Sector
промисловий
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (пропрієтарний)
Accessibility
Обмежений
Legal
Належить компанії — права на ліцензування потребують уточнення
Buyer persona
Постачальники промислових ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Agility Robotics володіє унікальним набором даних промислових датчиків, згенерованим її двоногими роботами на об'єктах сторонніх логістичних компаній. Дані включають багаті часові ряди модальностей, критично важливих для прогнозованого технічного обслуговування, такі як `iot_data` від високоточних IMU та датчиків крутного моменту суглобів, дані `image_collection` від LiDAR та операційні `event_streams`. Ця складна телеметрія забезпечує комплексну основу для навчання моделей ШІ для передбачення та діагностики збоїв обладнання до того, як вони спричинять простій у роботі.
Цей набір даних є надзвичайно цінним, оскільки він обслуговує глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування, який оцінювався в 14,2 мільярда доларів США у 2025 році та, за прогнозами, зросте зі складною річною швидкістю зростання (CAGR) 27,9%. Хоча доступ передбачає навігацію обмеженнями спільного володіння та високу стратегічну цінність даних для власного стеку 'Physical AI' від Agility, його рідкість та пряма застосовність до багатомільярдного ринку роблять його переконливим активом для будь-якого покупця ШІ, зосередженого на промисловій автоматизації та управлінні активами. ⚠ Ретельність (цінні дані, доступ для переговорів): Дані генеруються на об'єктах сторонніх логістичних компаній (наприклад, Amazon, GXO), що потенційно створює обмеження спільного володіння або конфіденційності.; Висока технічна складність сирої робототехнічної телеметрії (LiDAR, IMU, крутні моменти суглобів) вимагає спеціального декодування.; Стратегічна цінність даних для власного стеку 'Physical AI' може змусити їх неохоче ліцензувати конкурентам. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази колективно підтверджують, що Agility Robotics володіє значним і пропрієтарним набором даних часових рядів сенсорних даних, згенерованих за понад 65 000 годин реальної експлуатації промислових роботів. Ці унікальні дані є критично важливим активом для постачальників ШІ, що розробляють рішення для прогнозованого технічного обслуговування, дозволяючи їм навчати моделі, які можуть передбачати збої в складних роботизованих системах. На ринку, який, за прогнозами, зросте зі складною річною швидкістю зростання (CAGR) 27,9%, цей набір даних пропонує рідкісну можливість отримати конкурентну перевагу в промисловій автоматизації та оптимізації технічного обслуговування.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючий 'iot_data', сектор промисловий, 3 конкретних типи
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
пропрієтарні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 докази
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потоковий
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
придатний для прогнозованого технічного обслуговування
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
Попит покупців надзвичайно високий, зумовлений швидким зростанням ринку прогнозованого технічного обслуговування, який, за прогнозами, розшириться зі складною річною швидкістю зростання (CAGR) 27,9%, оскільки галузі активно інвестують у ШІ для зменшення простоїв обладнання.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
обмежений/невідомий
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility14
висока складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 типи доказів, 3 докази
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License70
власність=належить компанії, ліцензування=права незрозумілі
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
незалежний
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 сигнал апетиту до даних (1 тип)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий — пропрієтарні дані понад те, що вже монетизовано
Volume and value of proprietary data this company holds BEYOND what it already monetises — the dormant surplus we can unlock. A company can sell some insights AND still sit on a far larger dormant asset. - ICP Audit58
⚠ перегляд — Agility Robotics погано підходить, оскільки її основна бізнес-модель включає Роботів як послугу (RaaS) та хмарну програмну платформу (Agility Arc) для управління парком, що становить продаж інтелекту та послуги, керованої даними. Проблеми: Основний бізнес компанії — продаж роботів з підтримкою ШІ та програмної платформи, що є формою продажу інтелекту, що робить її поганою відповідністю згідно з ICP.; Бізнес-модель — це явно Роботи як послуга (RaaS) та прямі продажі, обидва з яких включають програмне забезпечення, технічне обслуговування та хмарну платформу (Agility Arc) ; Компанія не є МСП; вона має від 410 до 500 співробітників і оцінюється більш ніж у 1,75 мільярда доларів США. [1, 2, 4]; Дані, що генеруються роботами, не є 'сплячими'; вони активно використовуються для покращення моделей 'Physical AI' і є основною частиною ціннісної пропозиції для їх
- Deep Qualification90
✓ пройдено — Agility Robotics є сильним кандидатом на власника даних. Компанія продає гуманоїдну робототехнічну автоматизацію як послугу, генеруючи величезний і унікальний набір даних промислових датчиків як побічний продукт. Хоча дані генеруються на об'єктах клієнтів (Amazon, GXO), створюючи змішану модель власності, Agility явно виділяє права на використання агрегованих та анонімізованих даних для покращення своєї основної платформи ШІ. Неминуче публічне розміщення акцій через SPAC створює переконливий тригер для переговорів.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Це величезна колекція часових рядів сенсорних даних, зареєстрованих за понад 65 000 годин безперервної промислової експлуатації, що є неоціненним для навчання надійних алгоритмів прогнозованого технічного обслуговування.
Event streams
Набір даних включає потоки подій, що каталогізують понад 100 000 дискретних завдань, дозволяючи моделям ШІ корелювати конкретні операційні дії з продуктивністю на рівні датчиків та потенційною деградацією.
Image collection
Це вказує на відповідну колекцію зображень, яка використовується для навчання стеку ШІ робота, забезпечуючи критично важливий візуальний контекст для умов навколишнього середовища та фізичних станів, які можуть доповнювати моделі технічного обслуговування на основі часових рядів.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
Request access — we broker a secure deal room. Operator-reviewed, no automatic sharing.
This listing was generated automatically from public signals. It is not verified, and we are not affiliated with this company.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Agilityrobotics Industrial Sensor — a Moderate industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market was valued at $14.2 billion in 2025, projected to grow at a CAGR of 27.9% (2026-2033) (source: Grand View Research).. Investment score 47.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Viacor — Можливість отримання набору даних регуляторних записів
View opportunity →промисловийSmeag — Можливість отримання набору даних регуляторних записів
View opportunity →іншийPastemagazine — Можливість отримання набору даних потоку подій
View opportunity →