Kamil Dušejovský

Kamil: takzvaný zlatý český ručičky tomu říkáme.

Jindřich: budeme mít jako každej doma svýho humanoida, Jako je to vůbec reálný?

Kamil: Řekněme, řekněme v nějakejch pět až deset let, tak budeme mít doma toho robota,

Filip: jak reagujou ty zaměstnanci? Je to něco, co si řeknou: „Hele jo, nebudu muset dělat tuhle otravnou práci.“ Na druhou stranu jim jako hrozí to, že buďto budou nahrazení, nebo se budou muset naučit něco novýho.

Kamil: těch devadesát sedm procent, který má Čína, vidím jako náš addressable market.

Jindřich: Dnešním hostem je Kamil Dusiovský. Tvoří YouTube videa o životě v Americe, kde strávil dvanáct let. Nyní se vrátil do Čech, aby zde spoluzaložil startup Aerevel Robotics, firmu, která staví humanoidní roboty. Kamile, vítej v Deep Link Show. Díky, žes našel čas a hlavně gratuluju k úspěšnému dokončení Ironmana.

Kamil: Děkuju. Jindro a Filipe, rád jsem, rád jsem tady a těším se, jak probereme robotiku, AI a život v Americe, život v Čechách. Cokoliv budete chtít vědět, jdem na to.

Filip: Kamile, taky tě zdravím. Zdravím i tebe, Jindro, a pochopitelně zdravím i vás, naše diváky. Kamile, my tady ten díl zaměříme primárně na tu robotiku a AI, což nás s Jindřichem asi jako nejvíc zajímá. Ale pro ty, který tě neznaj, můžeš tak nějak ve zkratce přiblížit to, vypadal tvůj život, co jsi v Americe dělal a vlastně ty kroky, co vedly k tomu, že dneska seš zpátky v Česku a buduješ tady robotický startup.

Kamil: Jo, můj život začal klasickej normální nalinkovanej život v Čechách. Šel jsem na základní školu, střední školu, vejšku, byl jsem na Matfyzu. Vždycky jsem byl velmi akademicky vedenej a vždycky mi škola hodně šla a myslel jsem si, že budu normálně najít, najdu práci po škole, pracovat, najdu si, udělám si rodinu a prostě budu mít klasickej českej život. Ale když mi bylo dvacet jedna, byl jsem ve druháku na Matfyzu, tak jsem začal přemýšlet o tom, že bych začal poznávat svět a, a podíval se někam jinam. A Amerika mě vždycky lákala. Hrál jsem americkej fotbal tady v Čechách a přišel jsem na příležitost jít, jet do Ameriky na léto. Jmenovalo se to Work and Travel Program, kde jsem na léto pracoval jako plavčík. Potom jsem měl cestovat a vrátit se zpátky a dodělat si tady školu a mít ten klasickej život. Jenže když jsem tam odjel, tak jsem si to hrozně užíval. Dostal jsem nový možnosti jsem objevil a zjistil jsem, co všechno je to možný, co všechno je možný v životě dokázat a, a jak moc si můžu naplánovat ten život jinak než podle tady tý klasický linky. A tím s tím pro mě bylo jasný to, že tam musím udělat to rozhodnutí a musím tam zůstat, protože mi to otevře mnohem víc možností, než kdybych tady zažil ten krásně nalinkovanej akademicko pracovní život.

Jindřich: Spoustu lidí, že jo, dneska tě zná i pravděpodobně z YouTube, kde točíš jako videa, ale primárně ty jsi začínal, nebo pokud se nepletu, tak primární náplní, že těch, tý tvý videotvorby, tak bylo fitness. Ty jsi byl

Kamil: Hm.

Jindřich: jako fitness youtuber. pak ty už jsi to vlastně zmiňoval taky v nějakejch rozhovorech, že jsi podnikal i v boxu a jako v tom gaming industry a podobně, než ses dostal k tý robotice. vlastně můžeš nám možná tuhle tu cestu jako tvoji tady tu profesní jako primárně vlastně, v čem jsi podnikal, jak ses dostal pak k tomu gaming industry až potažmo k tomu startupu, o kterým se budem bavit primárně?

Kamil: Jo, jo, takže zmínil jsem vlastně, jak jsem se dostal do Ameriky a fitness už v tu dobu bylo v mým životě. Já jsem vždycky byl založenej na tom jako posilování a nějaký fyzický aktivitě. A když jsem se odstěhoval do Ameriky, tak jsem potřeboval vymyslet, jak tam se stát úspěšným, protože nechtěl jsem plavčík na celej život a neměl jsem školu v tu dobu, takže neměl jsem takovou otevřenou klasickou cestu kariérní jako většina lidí. Takže jsem hned začal objevovat, jak, jak můžu začít podnikat a do čeho bych mohl skočit. A jak jsi říkal, tak box byla jedna taková volba, která pro mě byla jasná, protože jsem měl kamaráda, který to jsem, do toho měl, se chtěl skočit se mnou a ten měl hodně znal-znalostí v boxu a nabídl mi v podstatě takový návrh a já jsem, já jsem si to zanalyzoval a zjistil jsem, že, že to bylo dobrej nápad a že do-dokážeme bejt úspěšný v tom státě v Utahu a vytvořit tam něco skvělýho, co se týče boxu. Pořádali jsme gala večery, což byla sk-skvělá zkušenost pro mě, protože tam jsem se zabýval od Facebook reklam po webový stránky, po komunikaci s tou asociací. jsem psal, takže vlastně většinu částí podnikání a nějakýho prodávání a poř-pořádání něčeho jsem tam zažil a vybudoval jsem hodně zkušeností. Potom ale ke mně dostalo to, to nebyla moje vášeň a toho mýho kamaráda to byla vášeň a já jsem jenom chtěl podnikat. A když jsem, když se mi otevřely další příležitosti v životě, jako je třeba to fitness a zjistil jsem, že vlastně tu celou vášeň a úsilí a tvrdou práci, kterou jsem dal do toho boxu, kterej pro mě nebyl, nebylo to ono, bych mohl dát do něčeho, do čeho jsem opravdu vášnivý, jako byla třeba to fitness. jsem jako tomu kamarádovi celou tu firmu předal obořil jsem se do fitness a začal jsem soutěžit v kulturistice. Začal jsem sdílet videa na internetu o fitness a, a zdravý výživě a cvičení. A vlastně celej, celej život jsem obořil toho, že jsem soutěžil, budoval něco, cvičil a všechny tady ty věci, který jsem měl rád a ještě to sdílel se světem, což bylo vlastně se světem, musím říct teda s Českou republikou v podstatě, protože to bylo v českým jazyce hrozně se mi to líbilo, protože Už nějakých možná dobu šest, sedm let jsem sledoval influencery z Ameriky, youtubery, kteří, youtubeři, který dělali taky fitness a podobnou věc. Měl jsem z toho hodně inspirace a já jsem vlastně jako v podstatě přehrál jejich playbook, akorát jsem to udělal v češtině a začal jsem sdílet ten skvělej život v Americe spolu s tím fitness a začal jsem to ukazovat lidem v Čechách a snažil jsem se jako předávat nějakou hodnotu. Prostě buď pomoct někomu s tím, jak cvičit nebo co jíst a nebo jenom i zábavu. Některý vide- videa byly pure o zábavě byl takový můj přechod vlastně z prvního podnikání, který pro mě nebyla vášeň, ale, ale byla to dobrá, dobrá zkušenost mýho prvního podnikání, která byla moje vášeň, což bylo to fitness and then YouTube a social media. A po nějakých pěti letech, kdy jsem se stal jako celkem úspěšný a já rád na to koukám na ten YouTube a představuju si jako ty sto tisíce lidí, který na to koukali jako takový obří dav před sebou. A je to jako neskutečný množství lidí. Jo třeba jedno to video má přes milion zhlédnutí, což je deset procent vlastně Český republiky, což je ne-nepředstavitelný množství lidí, který se na to kouklo a jakože jsem z toho nadšenej a i-i doteď, doteď, když mi někdo řekne, že na ty videa kdysi koukali a něco jim to dalo v životě, tak mě to fakt těší a hřeje mě to u srdíčka. V tu dobu, když jsem jako byl úspěšnej v tom YouTubu, tak lítal občas do Čech, občas zpátky do Ameriky přestěhoval jsem se do Las Vegas. A když jsem se přestěhoval do Las Vegas, tak jsem měl hodně životních změn. Začal jsem se zajímat více o technologie, což odmalička byla taková moje menší vášeň a vždycky jsem se zajímal o počítače a předchoz-v předchozích letech jsem dělal krypto nebo ty webový stránky jsem dělal pro někoho. To bylo takový mini podnikání, který jsem měl, ale ve Vegas doopravdy jsem chtěl se naučit věci a, a vzdělávat se v technologiích. A šel jsem do školy do University of Nevada v Las Vegas a to byl pro mě taky takovej sen, ale i způsob, jak si, jak si vybudovat prostě nějakej skill set a jak Jak získat něco jinýho než jenom vlastně to podnikání a to fitness a ten YouTube a věci, který tak jako jsem vybudoval, ale mohl jsem, mohl jsem nebo sám se naučil a mohl jsem získat zkušenosti v něčem jiným, jako je třeba programování, software, AI. A ta škola mi hrozně moc v tom pomohla, i když v tu dobu mně bylo třeba dvacet sedm let. Mi hodně lidí říkalo, že jít do školy v dvaceti sedmi znova tom, jako co jsem dropoutnul někdy vlastně ve dvacet jedný, je, je blbost, že je to ztráta času. Ale já jsem do toho chtěl jít kvůli tomu, že jsem chtěl mít nějakou takovou pořádnou strukturu v životě a naučit se něco více než jenom takový to sebenaučení, co jsem dělal, YouTube, vlastně všechny ty věci, co jsem dělal, jsou takový sebenaučení. Podnikání se taky sebe naučíš. ta škola mi pomohla se naučit tak něco víc než to, ale pořádně se obout do těch technologií. A bylo to pro mě skvělý rozhodnutí, protože kvůli tomu jsem tady, kde jsem. I když možná to nebylo v tu dobu úplně jasný, ale věděl jsem, že do školy a pak žádat o nějakou prostě klasickou americkou tech korporátní práci, což je v Americe skvěle place-placený a s mým českým YouTubem je v Americe celkem těžký se uživit. Dalo se to a uživil bych se, ale nejseš, jak bych to řekl Nežiješ si jako v žitě, když děláš videa v češtině a máš vlastně český, český Adsense v podstatě a český brand deals a všechno je v podstatě v českých penězích. A já jsem byl v Americe a žil jsem v LA nákladech. To znamená, že jenom můj nájem třeba byl tři, čtyři tisíce dolarů. uživil bych se, ale sotva bych se uživil. Takže jsem si říkal okay, tak zkusím něco tady udělat v Americe. A proto bylo taky částečně rozhodnutí ku tý, proč jít zpátky do tý školy. A povedlo se mi to přesně, jak jsem si myslel. Půjdu do školy, nějakej internship. Začal jsem i, i učit ostatní v programování, protože jako dvacetisedmiletý člověk seš mnohem jako rozumnější a cílevědomější a je to tvoje rozhodnutí, proč, proč jít do tý školy a zaplatíš si sám za to, že jo, desítky tisíc dolarů. Sto tisíce korun, který jsem za tu školu dal, tak jsem z toho chtěl hrozně moc získat co nejvíc a vlastně učil jsem ostatní programování. Hned jsem dostal nějakej internship v softwaru a hned po internshipu jsem dostal nabídku práce, což bylo pro firmu, která dělá herní, v herní industry, což herní industry v Las Vegas je, je gamblování, v podstatě hraní na automatech a karty. A tam jsem měl první zkušenost s profesionálním software developmentem, s budováním produktů. A co bylo pro mě skvělý je, že jsem se dostal do v podstatě takový in-inovativního týmu v tý firmě a hned vlastně od, od druhýho roku, co jsem tam byl, tak jsme začali vymýšlet, jak zapojit AI technologie v tý herní industry. jeden způsob pro nás, který se otevřel, byl přidání kamer do těch automatů, protože automaty na hraní jsou super a byly tam většinou karty, takový loajální karty, který používají něco jako Tesco karta tady, když jdeš nakupovat, tak-

Filip: Věrnostní kartička.

Kamil: Věrnostní kartičky v kasinu. Jenže

Filip: Ano

Kamil: kartičku má. A tak jsme vybudovali systém, ve kterým se objevíš a vlastně ten automat tam má kameru a ví přesně, kdo tam je. I když možná ne identitu, ale uděláš vektor obličeje. pak ten člověk se pohybuje po tom kasinu nebo i na jinejch kasinech ve stejný síti, tak ty víš přesně, jak ten vektor obličeje, kterej je sice jako anonymní, ale víš přesně, jak hrál za celou tu historii, dokud nepřijde někam k tomu nějakýmu counteru, kde, kde ukáže ID a pak ukáže ID a ty najednou už víš přesně, jak von ten člověk hrál třeba posledních pa-pět měsíců uděláš mu tak zvanej rating. To znamená, víš, kolik vyhrává, prohrává, jak často tam chodí a tak. A kasinu, kasinu tohleto je hrozně důležitá informace, protože oni mu pak nabídnou nebo pozvou ho a dávaj mu různý bonusy a vlastně pomáhaj tomu hráči v tom, aby buď hrál víc, nebo i když nějakej možná nějakej problémovej hráč, tak mu můžou naopak zase zakázat hrát. Třeba v Austrálii tam maj větší, víc regulací na to, ve Vegas zas tolik ne. A to byla taková moje první do-doopravdickej takovej deployment v reálným životě AI technologie a musely běžet dvacet čtyři sedm, protože kasino továrna, která nikdy nespí, nikdy nezastaví. Nejvíc hráčů tam je ve čtyři v pět ráno. takže tohleto bylo moje takový jakoby introduction do AI. A potom se začal budovat na tom. Na to jsme jeden patent na to jakoby facial recognition v kasinech. A potom na, začal jsem budovat na to další věci. Jako když už, když už vidíš vlastně ten obličej toho hráče, tak dokážeš poznat jeho emoce nebo jeho sentiment. A to je h-hrozně důležitá informace pro kasino taky, protože tam hraješ, vyhráváš, prohráváš, daří se ti, třeba nedaří, hraješ různý hry. Oni maj stovky her v tom kasinu jsem dokázal spojit vlastně jejich identitu s jejich sentimentem a s tou hrou, kterou hrajou a kolik tam vlastně utrácej na to, na tý hře. tomu kasinu je to důležitá informace, protože pro ně je hrozně důležitej ten mix těch her, který mají na tom, na tom floor. Takže oni, já jsem jim dokázal říct, jakej ten mix dobrej tady, jakej je tam sentiment těch hráčů, jak to funguje tady a mohli proměňovat ten mix her na to, aby si vlastně z-zvedli příjmy v tom kasinu.

Filip: Ale to je jako strašně, strašně zajímavý a jako nepochybuju, že v tom gaming industry těchhle těch technologií a nejenom AI, ale obecně jako velká, velká spousta bylo možná, protože já jak tě poslouchám, tak jako vidím úplně jako nadšení do těch technologií a sám to jako bych se chtěl zeptat jako spoustu věcí, ale kvůli tomu tady nejsme. Ale dovolím si takovou možná trošku jako pichlavou otázku. i to, že ses pak rozhodl začít dělat Revel a vlastně jako odejít, tam nějaká myšlenka za tím, že to gaming industry je přece jenom taková, takovej jako zajímavej byznys, že vlastně jako přesvědčuješ ty lidi díky těm technologiím, aby jako víc hráli, víc utráceli?

Kamil: Jo, určitě, určitě ta myšlenka tam byla od začátku v podstatě že tohleto je super práce. Učím se toho hodně, ale není to moje životní naplnění. To znamená, od začátku jsem tam byl, jsem se tam, chtěl jsem se tam co nejvíc naučit. Chtěl jsem odvést dobrou práci, vybudovat tam něco skvělýho a tlač- snažit se tlačit tyhlecty nový technologie, co to šlo, protože v podstatě jsem neměl co ztratit, protože jsem věděl, že tohlecto není moje jakoby finální destinace. A věděl jsem, že, že budu dělat v budoucnu něco jinýho, protože náš takový největší jako ukazatel, jak, jak ten náš systém nebo pro-program byl úspěšnej, je player engagement, jo. Player engagement znamená se-- čím víc tam sedíš a tím víc tam klikáš a rychlejc klikáš, tak máš větší engagement. To znamená, jakože je to taková, občas nad tom jsem přemýšlel. Ok, jako to není, není dobrý, ale zase na druhou stranu vím, že některý hráči doopravdy to maj rádi a hrajou s-, hrajou, choděj tam a hrajou a, a užívaj si to. A není to tak hrozný, jak si myslíte, protože třeba ten automat

Filip: Mhm.

Kamil: tom kasínu má takzvaný return to player cca od osmdesáti pěti do devadesáti pěti procent. To znamená, ty když tam půjdeš, jo, a za celej život tam naláduješ milion, tak se ti takovejch devět set tisíc dolarů vrátí. to ne-není tak, že bys jakože tam šel a zruinoval se stoprocentně na těch automatech. Určitě s-peníze prohraješ, to je stoprocentní, jo, statisticky, ale v-vrací se ti vlastně většina těch peněz. To kasino si v podstatě nechává jako daň v nějakým pět až patnáct procent toho, co ty tam dáš do toho.

Filip: Takže takový fíčko za zábavu. Vlastně jako kdybys šel prostě někam do, do kina, tak taky zaplatíš za tu službu, tak vlastně jako byť tady je to umocněný tím, že je to ten herní mechanismus prostě, že se jako bavíš tak, ale vlastně se, že bys prostě prohrál to všechno.

Kamil: Jo, to je pravda. Vlastně jedinej, jeden problém na tom je to, že ty automaty jsou dělaný tak, player engagement, že jo, abys ses na tom byl v podstatě závislej. Takže ta random reward a ty různý psychologický triky, který ty hry v sobě maj, ty, ty vlastně, i když to je jenom takovej malej fee, řekněme tomu dám tam deset dolarů, oni si vezmou jeden a takhle jenom klikám a ztrácím dolar, dolar, dolar. Tak vlastně hodně lidí na tom je závislejch a to je ta, ta špatná, to je špatná stránka toho. Což na jednu stranu já jsem se vždycky obhajoval tím a ta naše firma taky, že stejnej systém, co jsme používali, eh, to AI, co jsme používali na to, abysme pomohli tomu player engagement, tak jsme taky mohli poznávat na takzvaný problem players. To znamená lidi, kteří měli nějakej problém, že měli moc třeba to gaming addiction, jakože byli závislí na tom, víš, a některý jurisdikce jako třeba v Austrálii, tak ty, ty to tam mandateujou. To znamená, ty kasína tam musej dávat systémy, který naopak i poznávaj, jestli ten hráč má problém. potom jsme měli systém, kterej ho zabanuje toho hráče instantně a nemůže použít tu hru. Takže hráč hraje, jo, když tam moc, moc utrácí třeba nebo má nějakej takovej jako s-streak těch moc jakoby, eh, velkejch sázek a utracení a j-jakože má z toho nějaký špatný emoce, tak mu můžem i instantně můžem tu hru zablokovat. A některý ty jurisdikce v některých státech to, to chtěly

Filip: Podle mě to krásně ukazuje, že jako ty AI systémy už jako před tím, než tady byly nějaký LLMka či GPT, než o tom věděl svět, tak už prostě velký míře vlastně jsou, jsou jako nasazený. Co mě jako napadá, co se týče jako tady to těch AI technologií, tak tebe to pak přivedlo vlastně jako k Revelu a ty jsi ten Revel začal budovat už během tady tý práce, pokud se nepletu.

Kamil: Ano

Filip: jste jako zvládal, jakej je ten příběh, kdy se vůbec zrodila ta myšlenka?

Kamil: Jo, tak hele, řekněme tomu, že jsem byl několik let v tý gaming industry a mám několik, jakože jsem inventor na několik patentů a vlastně sbírali jsme data od lidí, co tam hráli na těch automatech učili jsme modely predikovat třeba, kdy se zvednou od toho stroje nebo kdy má nějakej problémovej hráč nebo má nějakej špatnej streak. A pak jsme dělali taky ten sentiment. Takže už všechno to bylo o tom sbírat data, o tom, jak lidi hrajou

Filip: Угу

Kamil: Potom ty data nějak zpracovávat, vy-vytrénovat nějakej AI model a použít ho v nějakým, nějaký jako produkci. A tohleto už bylo roky, co jsem to tam dělal a v roce dva tiscíc dvacet pět, minulej rok v srpnu, takže rok od teďka, mě zavolal kamarád a byl to kamarád, se kterým jsem se bavil už třeba osm let, jo. On and off vždycky jsme si volali, byli jsme takzvaně keeping touch, prostě já jsem věděl, co on dělal cca, byl v Kalifornii, v Texasu a sledovali jsme se. Tak trochu jsme se obdivovali, protože oba jsme vybudovali americkej sen, jo. On taky odjel z Čech, taky tam byl v Americe dlouho a taky byl tam úspěšnej. Taky byl v Kalifornii v LA, tam jsme se poznali tak jsme se ob-ob-obdivovali a vždycky jsme se koukali na, na to podnikání nebo nějakej ten, ten venture, kterej jsme zrovna dělali na, jakože vzájemně, ale nikdy jsme neměli čas to udělat spolu. v srpnu minulej rok mi zavolal. Já si přesně pamatuju, kde jsem byl, protože jsem seděl v koupelně Měl jsem tam zavřenou kočku, protože jsme měli novou kočku, kterou jsme jako trénovali na to, aby si zvykla na náš dům a na tu druhou kočku, co jsme měli. Protože když máš novou kočku, nemáš je dát spolu dohromady. Ony se začnou mlátit, to nemaj rády. Takže tam seděla a já jsem jako s ní byl, aby si na mě zvykla. Tak tam sedím a volá mi a říkal: „Hele, jdem založit Revol a jdem do robotiky.“ Teď byl v nějakým hackathonu v Evropě, kde potkal hodně VC a jakože hrozně ho jako namotivovali jít za tím nápadem, kterej měl, nebo za tím jako venture, kterej byl robotickej. A já jsem jako prvně, prvně jsem tomu odolával, protože já jsem byl hrozně komfortní. Měl jsem dobrou práci dělal jsem zajímavý věci v tý práci, i když jsem věděl, že to není moje final destination, to jako ten můj sen. Ale je těžký odejít z komfortní zóny, kde máš skvělou výplatu v Americe každý dva tejdny, každý dva tejdny ti takhle daj peníze na účet. Já tomu říkám, jako že tě platí sugar daddy, víš? Jako že ty tam jako jdeš, musíš tam bejt v tý práci, ale každý dva tejdny ti, dva tejdny ti dropne peníze na účet a seš ok. Ok, tak další dva tejdny, táto. A Takže mi zavolal a já říkám: „No ale já nevím, jako já, já teď prostě mám dobrou práci, jo, užívám si, jsem fit. Trénoval jsem na, vlastně jsem chtěl se kvalifikovat na Boston Marathon v Americe, což je těžký, těžký, jako musíš zaběhnout já za nějakejch dva padesát a byl jsem hrozně fit a užíval jsem si život šťastnej, práce v pohodě, ale věděl jsem, že to není můj sen. měli jsme nějakej možná dvaceti-, třicetiminutovej hovor, kde jsme se o tom bavili takovej back and forth a já mu, přesně si pamatuju, jak jsem mu říkal: „Briane, když do toho půjdu, já prostě musím, tohleto rozhodnutí je hodně vážný, protože já když do toho půjdu, tak do toho dám úplně všechen svůj volnej čas. To znamená moje nine to five budu v práci, budu budovat systémy Proof Gaming a pak five to nine budu dělat Revolut. A přesně si pamatuju tady ten moment, kdy jsem jako Jak jsem řekne, eh, odol-- neodolal, odolal? Nevím, jak to je správný český slovo, ale prostě jsem to poddal a řekl jsem: „Ok, tak jdem na to. Já tomu dám úplně.“ Podlehl, podlehl. tomu dám všechen svůj čas. Jdem, jdem to zkusit prostě. A, pokud nám to vyjde, bude to úžasný. Pokud ne, my budeme hrozně o zkušeností a as-asi, asi ztratím všechno fitness a, a bude to hodně trápení, ale, ale bude to epická cesta.“ Takže jsme se do toho obuli vlastně na, na dálku. Brian byl tady už v tu dobu v Evropě. Já jsem byl v USA a pracoval jsem, takže já jsem vždycky ráno vstal brzo. První věc, co dělám, volám si s Brianem. Jo, Brian je mimochodem Čech, ale př-přejmenoval se v Americe na Brian. Takže, takže, eh, vždycky ráno jsem vstal, volal mu, protože kvůli tomu časovýmu posunu, takže on už měl vlastně ve-večer, když já jsem vstal, takže on vždycky pracoval zase pozdě na Revelu a na Revlu. A já jsem pak šel do práce. občas jsem si jako odběhnul někam, abych si mohl vyřešit Rev-Revlu hovor. Jdu zpátky zase do práce a chodil jsem občas na parkovišti na mobilu, volal jsem, volal jsem i jakože s BCčkama jsem volal z parkoviště, vlastně z práce v podstatě o pauze a přijel jsem, po práci jsem přijel domů a zase to samý, protože Brian pak zase vstával ráno. Takže já jsem se v osm večer jsem si volal s ním a šel jsem v podstatě spát, když jsme buď jsem byl na notebooku, pracoval jsem s ním, anebo, nebo jsem byl na mobilu, jsem mu psal a zase šel jsem spát a zase ráno zase. Takže vlastně já jsem vlastně u-usínal s ním při uchu nebo, nebo před sebou na, na tom, na notebooku a vstával jsem zase a pracovali jsme na tom takhle toho srpna vlastně až do dubna, května tohohle roku jsem dělal tady to to five, five to nine, takže jsem měl úplně zero čas na nějakou osobní věc. Musel jsem prostě všechno tomu, sacrificenout a, a Neměl jsem vůbec jako, možnost udělat něco jinýho kromě toho, protože to bylo hrozně důležitý a je to hrozně, hrozně nadějný. A když už se do toho obuješ, tak potom to udělat napůl je hroz-- jako je škoda. Takže jsem řekl, že to prostě do toho půjdu naplno a když to nevyjde, tak aspoň vím, že jsem do toho dal všechno. Takže jsem tomu obětoval všechen čas. Obětoval jsem v podstatě tomu i zdraví, protože si přesně pamatuju, já jsem takovej jako hrozně data a sbírám si na, na hodinkách si sbírám svůj tep dvacet čtyři sedm a spaní a všechno tohle. A přesně si pamatuju můj graf jako fitness. V srpnu to byl úplně nějak pík a takhle dolů to šlo. Srpen, září, říjen. V září to byl, to byl masakr, protože jsme pořádali hackathon v robotice. To byla taková první věc, co jsme udělali. A to jsem skoro vůbec nespal. Jsme připravili ten hackathon, měli jsme tam stovky týmů, jo, tisíce lidí na tom hackathonu a budovali jsme jako partnerství s firmama, takže tam, tam jsem ani neměl žádnej spánek. Nemohl jsem cvičit, což pro mě bylo jako hodně, hodně důležitý. Celej život jsem vždycky nějak si našel na cvičení a takhle jsem se jako dostal až na takový dno někdy možná v listopadu, prosinci, když už jsem fakt jako začal funět, když jsem šel do schodů a, a jakože cejtil jsem, že moje fitness bylo úplně na dně. A potom, potom jsem si trošku jako řekl: „Ok, tak potřebuju aspoň nějakejch těch třicet minut prostě pětkrát tejdně tam někde najít na to, abych se někde proběhl nebo zacvičil si.“ A to jsem doopravdy udělal a trošku se to zlepšilo. No musel jsem si vytvořit nějakej maličkej balanc.

Jindřich: Ono se každej vždycky bojuje s tím jako assetem, což je ten čas, což je velmi omezený. No a ty priority ten člověk musí nějak poskládat. A chápu, že to je problematický ještě s tím, když do toho chce dát člověk nějakej sport. Ale ty už jsi tady vlastně dost nakousl právě ten Rebel Robotics a ten váš startup, že jo, jak s-- ho vlastně stavíte. asi by bylo vhodný, kdybyste nám trošku jako objasnil, co vlastně děláte, že jo. Jako jaká je ta value proposition, čím

Kamil: Угу

Jindřich: zabýváte?

Kamil: Mhm. Takže Revl specializované humanoidní roboty, což je rozdíl od většiny firem dneska, který dělají generální humanoidní roboty, který vlastně by měli umět všechno, jo. Tesla, Figure dělají roboty, který ti mají poskládat prádlo, ale umýt nádobí a pohlídat dítě, kdo ví. Snažíš se udělat prostě robota, kterej umí všechno. A na-naše téze je to, že náš speciální robot bude hodně dobrej v nějaký specifickým tasku, v nějaký specifický práci. ten robot od Figure nebo od Tesla tak bude ok ve všech. A my se soustředíme na specifický práce. Obzvlášť tady v Evropě máme několik zákazníků, který mají práce, který jsou těžko, těžko na to hledají lidi. práce, která nikdo nechce ji dělat. Je, je hrozně opakující se repetitive, takže je to práce, ze který i jakoby trošku, bych to řekl, slušně bych to řekl, ti hrabe, jo. A proto se soustředíme na tady ty práce, který vlastně nikdo nechce dělat. Je to těžký na ně najmout lidi a potřebuješ k tomu nějakou zručnost, jo. Takže my jsme přišli na takovou způsob sbírání dat, kterému říkáme Neural Gambit. Je to takový zařízení, který se dává na ruku, když nemáš sádru sbírá tři různé typy dat. A tohleto je z mýho, z mýho backgroundu, z mý historie. Já jsem vždycky v tý, i v tom hraní jsem vždycky, tam bylo sbírání dat od hráčů, potom nějaký zpracování a použili jsme to na něco důležitýho. A z toho, z mý historie kulturistiky jsem už používal elektromiografii na to, abych cvičil a zjišťoval, jak je to, jak je cvik nejefektivnější. my jsme udělali takový unlock v robotice, kde v tom prvním hackathonu jsme zjistili, že je hroznej problém z videa, lidí používala na trénování robotů jenom video, přijít na to, jak, jak něco stisknout, jak moc a jak, jako jak tu jemnou práci vlastně vytrénovat ty roboty, protože nevíš z toho videa, jak moc teď tady tu, tady tu věc stiskávám. Nebo když mám rajče, který ře-řežu nožem, tak z videa nepoznáš, kolik přesně těch newtonů, jakou sílu potřebuješ, aby si to rajče rozříznul. A náš unlock byl v tom, že jsme spojili ten vision, ty kamery, který už používalo hrozně moc lidí spolu s IMU, který ti dá pozici tý ruky, jak se pohybuje v prostoru a elektromiografie, ze který dostáváme přesně tu zručnou práci, tu sílu a ten stisk a grip, kterej potřebujem na to, abysme vytrénovali ty roboty, aby dělaly zručnou práci. Takže nějakou jemnou dexterity, takzvaný zlatý český ručičky tomu říkáme. Budujeme vlastně zlatý český ručičky pro roboty a chceme jít po pracích, který jsou práce, který by neměl nikdo dělat V podstatě tak bych to nejlíp shrnul. A Revol je full stack. My máme celou smyčku. To znamená, že stavíme roboty, sbíráme data, trénujeme modely a, a i deployujeme roboty zákazníkům. To znamená, ten zákazník za náma přijde a my vlastně ownujeme úplně to všechny. My vlastníme, vlastníme celej ten stack. Nemusí, nemusí řešit data od někoho jinýho, nemusí řešit, ko-od koho tady toho robota, kde ho sežene a to. On mi prostě za náma přijde, má nějakou, nějakou práci, na kterou nikoho nemůže sehnat, na která práce je, lidi ji nechtějí dělat nebo je nějaká nebezpečná a jsou na to potřeba nějaký zru-- trošku zručnější ručičky. my mu zařídíme celej systém. My tam prostě deploynujeme robota a ten člověk pak náš produkt je, ten, ten člověk nám platí za robotickou práci. Nejenom za to, že nám zaplatí. Tady máš robota, sto tisíc dolarů a, a to je všechno. Ruce pryč. Ne, my, my doopravdy tam toho robota deployneme a celej ten full stack vlastníme. A pak ten člověk platí za tu práci.

Filip: A ten Neural Gambit to je va-váš jakoby hardware,

Kamil: Ano, to

Filip: si vytvořili?

Kamil: to je náš hardware a spojili jsme tři různý technologie, abysme sbírali data a máme na to pending v Americe. takže je to náš takovej moat

Jindřich: To znamená deploynout jako toho robota? Protože předpokládám, že teda když bych třeba měl firmu a objednal bych si to teda na nějakou činnost toho robota, tak asi vy musíte teda přijít a tomu pracovníkovi, který to dělá, teda nasadit ten Neural Gambit. Ten musí nejdřív nějakej čas sbírat, že jo, ty data. Pak vy musíte natrénovat toho robota a pak až teprva ho teda dokážete deploynout. A jak třeba dlouho jako tohleto trvá natrénovat toho robota?

Kamil: Máme hodně interních, eh, sbírání dat taky, takže vlastně jakýkoliv task začne, tak prvně ho vytrénujem tady. A právě to je ten náš unlock, protože máme, eh, to EMG a máme to elektromyografie, máme kamery a máme a máme tady tu kombinaci těch dat, tak my máme rychlejší, eh, celej ten proces, než když použijeme jenom kamery. Na kamery potřebuješ sto-stotisíce hodin těch videí a proto třeba společnosti jako Figure ty investujou stovky milionů dolarů k tomu, aby nasbírali data, aby ten robot něco uměl, že jo. A soustředí se na to, aby jako chodil a, a měl kung-- možná nějaká firma jako Unit 3, ty uměj kung-fu a dělaj různý takovýhle věci. Tak naši, s naší technologií právě my máme hrozně rychlej ten turnover, protože ty da-ty data jsou mnohem kvalitnější než jenom z toho videa. Takže my dokážeme ten task vytrénovat za řádu dní než, než, než jako společnosti, který na tom utrácej stovky milionů dolarů a potřebujou na to

Filip: Hm, a jak se na to dívají ty lidi, kterým ten náramek vlastně dáte, že jo? Protože ty jsi říkal, že tam přijdete, dáte jim ten náramek, tak jako jak reagujou ty zaměstnanci? Je to něco, co si řeknou: „Hele jo, nebudu muset dělat tuhle otravnou práci.“ Na druhou stranu jim jako hrozí to, že buďto budou nahrazení, nebo se budou muset naučit něco novýho. Tak jak tady to vypadá?

Kamil: Jo, jakoby sbírání dat v, v místech pracoviště je v dnešní době normální. Máš v logistice prostě dávají kamery na lidi, takhle máš challenge, někdo dává kameru na to, na to egocentric vision je to, je to v dnešní době normální věc a hodně z těch dat je vybu-jako vytrénovaných i interně tady. Takže ne-ne-není to jenom na pracovišti a bude tam, je tam nějaká transition period, která, eh, je normální, že ty práce, který se uzavřou tady tím v podstatě, který se automatizují, který nikdo nechce dělat, tak potom otevřou hodně jinejch možností na tom pracovním trhu. Takže není, není to jako takhle, když si to vezmeš jednoduše, když to takhle řekneš, tak to zní jako, eh, kontroverzně, vlastně tady to otevírá ten prostor tomu člověku dělat jinou práci, která je zajímavější nebo, nebo ho víc bude naplňovat než jenom vlastně dávat věc z A do B celej den.

Filip: Jo, to, to já s tím vlastně jako souhlasím. Ta moje otázka mířila spíš jako jak to ty lidi berou, protože jako nám asi ten princip je tak nějak jako jasnej, ale asi se shodnem, že být ve fabrice a přesně jako něco rovnat není jako něco, co by lidi měli dělat a jako existuje spousta zajímavějších jako prací. Ale jako dovedu si představit, že lidi, že jo, pořád maj výhrady vůči i klasický AI chatbotům, prostě jakýkoliv nový technologie, že jo. V historii, když se zavedly tkalcovský stroje, tak je lidi prostě jako ničili, že hej, to nám vezme jako práci. Tak jestli s něčím takovým se jako setkáváte, nebo už to ty lidi berou?

Kamil: Ne, ne, direktně se nesetkáváme s tím, že by někde někdo, jaksi jak to bylo, že vlastně ničili parní stroje taky, protože jako parní stroje braly práci, že jo, auta braly práci

Filip: ja

Kamil: a všechno vlastně bere práci. Takže ni-nic takovýho jsme se direktně s tím nesetkali. A ty lidi vlastně, ehm, jim to vůbec nevadí, že sbírají data při tom, když dělaj nějakou práci, takovonhle

Filip: Угу

Jindřich: takovej jako přirozenej pushback vždycky jako přichází od nějakejch jako lidí, že jo, jako s jakoukoliv novou technologií. A

Kamil: A taky musím dát, že musím dodat, že způsoby vlastně, jak toho člověka i odměnit, odměnit za to, že,

Jindřich: Jasně,

Kamil: má znalost technologie, jako že může si vydělat vlastně víc peněz za to, že dělá tu stejnou práci úplně jako teď.

Jindřich: jasně. Hm, hm, vy, eh, jste jako americkej startup, že jo, ale teď, eh, nebo vy jste to založili v Americe a přitom vlastně máte asi teda tu dceřinku nebo to, která teda dodává vlastně obecně jako ty, ty vývojový práce vlastně to, tý, eh, vaší společnosti a ta je v rejstříku někdy od června, pokud se nepletu. vy jste byli nejdřív v Hradci Králové a teď jste se, eh, přesunuli do Prahy, takže vy jste vyrostli už na nějakejch, nevím dvacet, třicet zaměstnanců nebo kolik to mě asi upřesníš, ale co mě zaujalo, tak na webu máte nějakejch padesát otevřenejch pozic. Tak mě zajímá vlastně, jak se to daří řídit tadyhle ten jako extrémně rychlej růst, protože to je samozřejmě jako velmi těžký, že prostě startup, jako když vyrůst do tohodle jako stádia, tak už musí mít nějaký procesy a podobně. A vlastně navazující ta druhá část otázky vlastně, jak se todleto jako daří financovat?

Kamil: Dobře, tak počkej, takže máme více částí té otázky. A opravdu poznali jsme se, teda byli jsme v Hradci, což je taková skvělá symbolická věc, protože to slovo robot poprvé zaznělo v Hradci Králové.

Filip: Mhm.

Jindřich: Jasnie.

Filip: Čapkové.

Kamil: premiéra RUR, protože měla bejt v Praze, ale já nevím, jestli tady shořelo to divadlo nebo, nebo tady byl nějakej problém s tím. Tak tři tejdny předtím to vlastně udělali premiéru amatérský divadlo v Hradci Králové, Klitzerovo divadlo a je to

Filip: Ja, ja

Kamil: pro nás taková skvělá symbolika, protože Brian, můj spoluzakladatel firmy, je z Hradce Králové. A k tomu ještě vlastně to slovo robot pochází z Hradce Králové, takže pro nás

Filip: to souzeno.

Kamil: Bylo to souzeno začít Revoluci a ještě je to tam krásný. Já jsem si to fakt užil tam těch, těch pár měsíců. Takže Hra-Hradec pro nás byla taková jako začáteční etapa a měli jsme takovej hacker house, takovej velkej dům, do kterýho jsme vlastně, eh, i pozvali lidi, který tam pracovali, takže každej den přišli k nám domů. Já jsem tam spal, Brian tam bydlel, vlastně pár inženýrů i. Takže měli jsme takovej klasickej San Francisco hacker house. A protože se nám podařilo vybrat peníze od Venture Capital jako slušný pre-seed kolo, který nám dovoluje teď škálovat takhle, takhle rychle, protože máme něco zajímavýho a máme skvělej tým, jsme vybudovali. Já a Brian máme hrozně dobrou historii a máme, předpoklad k tomu, abysme prostě Revolu udělali úspěšným, tak se nám poda-podařilo vybrat hodně peněz k tomu a začali jsme škálovat hodně rychle. To máš pravdu. Začali jsme nabírat lidi hrozně rychle. Z těch padesáti, který bylo otevřených, možná už je jenom teď třicet, protože už nás je přes třicet v týmu. Takže vlastně z, z, řekněme tomu z května doteď prostě jsme vyrostli z pár lidí na třicet. A jak říkáš, je to, je tady trošku problém s tím vlastně to všechno zorganizovat a, a být efektivní v té práci a vlastně nestadit se v tom, aby v tom nebyl, řekněme tomu lidově bordel. Tak jak jsme to udělali my je, že máme dva co-foundery, já a Brian, takže si rozdělujeme správně jako ty naše zaměření a v čem jsme dobrý. A, eh, tady v tuhle tu chvíli máme takovej jakoby menší, zpomalení v tom hiringu, řekněme tomu na měsíc a potom zase začneme rychle. Takže udělali jsme takovej sprint, kdy jsme najali hrozně moc lidí. jsme se, že ta kultura, ta jakoby firemní kultura a ta spolupráce funguje. Pak jsme dali menší slowdown a teď zase spouštíme, eh, další, příští tejden spouštíme další sprint, kde najmeme hodně lidí, protože potřebujeme k tomu, abysme byli úspěšní a k tomu, abysme opravdu dosáhli tý trajektorie, který chceme, což je vlastně vyškálovat Revol co nejrychlejc a dohnat ty velký firmy, jako je Figure, Tesla a Nura, tak potřebujeme hrozně moc a hrozně moc zkušených dobrejch inženýrů, který já musím zaklepat, že se mi daří pořád hrozně je najímat a přitahovat je sem, protože máme něco, co nevidíš tak často. Máme tady humanoidní roboty, máme skvělej tým, máme takovej jako startup vibe pořád, kdy prostě vlastníš hrozně věcí, když tady začneš pracovat, jo. Začneš u nás a hned druhej den prostě ovládáš humanoidního robota a ty lidi to hrozně láká. Takže proto pro nás je spíš Jako jednoduchý najmout hrozně moc lidí, než, než jako že bysme museli hrozně moc hledat.

Jindřich: Jste vlastně, eh, ten jako venture capital jste raizovali v US, ale pak jste se rozhodli přesunout sem. jste to raizovali už jako s tou vidinou, že půjdete sem a případně jako z jakýho důvodu jsou to ty náklady?

Kamil: Ja, ja, ja, ja Raiseovali jsme v US a i v Evropě teda. Eh, z nějakýho důvodu jsme měli víc kontaktů v Evropě. To byla taková jedna, asi jeden ukazatel, značka proč, proč jsme tady. Ale druhá věc byla to, že jsme tady našli zákazníka. A to byla taková druhá vlastně takovej hint, jakože kterej nám jako navnadil Evropu. A potom máme tady velký, velkou síť, jako v-- já, oba jsme odsaď, takže máme tady MatFyz, ČVUT. Je tady hrozně moc talentů v Čechách a v Evropě. Náš vlastně největší investor je z Čech. Našli jsme jin-jiného investora z Evropy taky, máme nějaký z Ameriky, ale vlastně tady to, tady ty faktory, který nás přiblížily v Evropě, jako je ten investor, zákazníci a ten talent, co tady je, tak-- a ještě to, že jsme my vlastně z Čech, tak nás navnadilo k tomu, co kdybysme to udělali tady. A vlastně ty, ty peníze, co jsme vybrali, tak nám v Evropě s nima dosáhnem trošku dál než, než v San Franciscu v Kalifornii, kde vlastně všechno o-od nájmu po, po jako platy je dva-dvakrát dražší. Takže hvězdy se tak s-sehrály a tady ty faktory pro nás byly důležitý a řekli jsme si, že to zkusíme tady odsaď.

Jindřich: Tak jenom ještě, tomu správně rozuměl, tak ten okamžik, jak ty jsi, který ty jsi popisoval, když ti Brian volal, že založíte ten startup, tak vy jste ještě nevěděli, že ho budete stavět v Čechách?

Kamil: Ano, ano, to je pravda. Jo, vlastně plán byl spíš US, eh, celou dobu. Až, eh, teď jakoby řeknu první quarter tady toho roku, jakože jsme, se nám začala otvírat tady ta možnost nebo, eh, začali jsme přemýšlet nad tady tý možností, že bysme to udělali odsud, protože vždycky vlastně celej život náš jako v podnikatelství, podnikání máme z Ameriky, takže my jsme komfortní v Americe než v Evropě s podnikáním. Takže pro nás to bylo, pro nás by to bylo jednodušší udělat to v USA než tady. kvůli tady těm faktorům, co jsem zmínil, tak jsme si řekli, že, že je pro nás dobrej move aspoň tady začít ze začátku a udělat ten, ten výzkum a vývoj tady, než rovnou jít do Ameriky a vlastně utratit tam strašně moc peněz za něco, co můžeme dokázat tady

Filip: Ono se často říká, že vlastně Evropa má spoustu regulací a obecně je jako těžší tady začít podnikat. Tak za těch pár měsíců, jako všímáš si nějakejch rozdílů? Potvrdil bys tady tu myšlenku? Nebo tady je všechno v pohodě?

Kamil: Jo , jako ta byrokracie je neskutečná, no. Jakože v Americe založíš podnikání, najmeš někoho, zaregistruješ se na daně a všechno to máš hotový za dva dny a vlastně můžeš fungovat za dva dny. Tady v Čechách je to třeba čtrnáct až dvacet osm dní, než se jenom zaregistruješ na daně. Najímání lidí je hrozně moc byrokracie furt poznávám nový věci. Říkám: „No, ale tady tohleto a tohle.“ Jakože tady v podstatě máš překážku před překážkou a je to jako super. Já vím, že to je ochrana pro všechno, pro všechny, ale je, je to zbytečně těžký. Hrozně to blokuje ten roz-rozvoj a ten, ta rychlost teda, kterou jsme zvyklí z Ameriky a tu se snažíme udržovat a bojujem s tím, aby, aby nás to neovlivnilo. To je pro nás důležitý, aby vlastně to, co jsme se tam naučili a, a to myšlení, který jsme si tam vybudovali, tak chceme to přenést sem a furt to tak budovat tady, než abysme se zase jakoby vrátili do toho evropskýho mindsetu a, a řešili vlastně tohleto není možný, protože tohle nebo musíme udělat tohle, abysme mohli tohle a tohle. Ne, v Americe je to spíš jdem si za tímhle a pro tohleto je to možný. Tady je to spíš no, možná to nejde, protože tohle. Tady spíš lidi přemýšlejí nad tím, proč něco nejde. V Americe lidi přemýšlejí nad tím, jak to uděláme.

Filip: Tady možná dovolím takovou malou odbočku, ale zajímal by mě tvůj názor, když to teďka vlastně můžeš porovnat, tak často se i říká a nejenom v AI, ale že Evropa je jako i technologicky poměrně pozadu, byť vy to teďka s Revelem částečně jako se snažíte i vlastně jako měnit, tak jestli jako sdílíš tady ten názor, že jako kvůli těm regulacím a tomu, že všechno je takový jako složitější, tak ta Evropa jako zká-ztrácí ten náskok oproti tý Americe, kde jako Silicon Valley, tak tam se ty technologie a startupy valej jako jeden za druhým.

Kamil: Hm. možný, že se to trošku dohání, že vlastně některý lidi i se odjíždějí z tý Ameriky a, a vracej se. Slyšel jsem, že v Polsku jsou docela příznivý podmínky a ve Švédsku je hodně startupů, ale máme, maj hrozně náskok má Amerika, je tam hrozně moc k-kapitálu, jo. Takže sice se nám tady podařilo vybrat stejný peníze, jako bysme vybrali v Americe, ale byl to mnohem větší boj tady a je to mnohem, mnohem těžší se k tomu kapitálu dostat tady. V Americe vlastně dáš si pár schůzek a máš peníze na to, na ten venture, co chceš budovat, pokud máš nějakou dobrou historii a, a seš jako zajímavej founder. je to velkej boj. Takže podle, podle mě je to kvůli tomu kapitálu. Je tam hrozně moc rizikovýho kapitálu, kterej, kterej lidi můžou použít na ty jejich šílený ideas a nápady a technologie, který chtějí vybudovat. A proto tam taky ty šílený ideas a nápady a technologie jsou vybudovaný. Tady vlastně musíš, musíš přesvědčovat někoho, jako že, že nejseš crazy a, a snažit se získat ty peníze. A když už, říká se take vtip, jako když už dostaneš peníze, jak ti daj deset tisíc euro a máš problém to budovat. No což jako není v realitě pravda, ale je to mnohem těžší prostě dostat se k tomu kapitálu

Jindřich: A ty jsi už, eh, zmiňoval, že jako zaměstnance nebo lidi k vám a inženýry z celého světa prakticky, že pak třeba relokujete a-a tak podobně. No a mě vlastně zajímá, je ta vaše konkurenční výhoda a jak přesvědčíš toho špičkovýho inženýra, proč, proč by třeba měl přijet do Prahy a jít pracovat do Revolut nevzít konkurenční nabídku ve Figure třeba?

Kamil: Jo, jo. největší po-podle mě výhoda je to, že ve Figure budeš zaměstnanec číslo pět set devadesát devět u nás budeš zaměstnanec číslo třicet jedna a máš opravdovej vliv na to, co se v tý firmě stane. To třeba pro mě bylo to nejvíc lákavý, by bylo to nejvíc lákavý je, že bych opravdu mohl něco tady změnit, vybudovat a něco, na něco si prostě dát svoje jméno a podepsat. Ve Figure by pak ten inženýr asi pracoval na něčem malým, neměl takovej vliv a byl zaměstnanec číslo pět set padesát pět. A vlastně v tý historii tý firmy by nikdy nic, nic velkýho neovlivnil a ne-nezapomněl by to vůbec ani nikdo. Takže to je pro nás to největší. A hlavně pohybujeme se rychle, máme skvělej kolektiv, ta culture je super. Když sem někoho pozvem, nějakého inženýra na, na interview, my děláme takový třídenní interview, pozvem si ho sem, ubytujeme ho tady a hned ho zapojíme do práce a uvidíme, jak v tom kolektivu a jak jako začne vlastnit nějakou tu věc toho, na čem, na čem pracuje ten jeho obor, tak hned, hned poznáme, jestli je to člověk, kterej tady, kterej by tady měl být, chce bejt. A musím říct devadesát pět procent z těch lidí, co sem takhle přijelo, tak viděj robota a, a zapojí se do toho kolektivu. Pracování s reálným robotem RideAway a chtějí tady zůstat. Je to, je to jakoby ne-neskutečnej a trhák pro ně, protože nejenom to, že vlastně oni něco dávaj do tý firmy, ale my vlastně jim dáváme prostředí, aby budova, aby pracovali s něčím, c-jako co ne-nemá, tak nemají takový možnosti v ostatních firmách, nemají prostě možnost pracovat s humanoidními robotama instantně hned.

Jindřich: Hm, jako osobně to asi vnímám jako takovou jako vaši value proposition, že máte prostě hardware, že jo, v robotiku za, nevím, stovky tisíc dolarů a vlastně ten inženýr už může přijet a jako sáhnout si na to, pracovat s tím. Ale ještě mě k tomu napadá taková jako drobnější koflová otázka. Jak se vám jako daří inženýry z celýho světa dostat do Český republiky, do Prahy a vlastně možná potažmo i do Hradce Králové? Jako mají vůbec zájem se stěhovat do Hradce lomeno do Prahy?

Kamil: Jo, byl jsem překvapenej, že normálně někomu třeba z Barcelony je to jedno, jestli jede do Hradce Králové nebo do Prahy.

Filip: Hm.

Kamil: to překvapilo. Nebo z Itálie, z Německa. Bylo jim to v podstatě jedno, jestli jedou do Hradce Králové nebo do Prahy. Oni sem jeli, jeli za tím, že jedou pracovat do robotickýho startupu a bylo jim to jedno. Naopak, když je někdo z Prahy, to bylo trošku těžší. Když jsme řekli někomu z Prahy, aby šel do Hradce Králové, tak to byla: „Oh, Hradec.“ Ale když to byl někdo z ciziny, tak jim to vůbec nevadilo. vlastně prá, jakoby ta Česká republika má trošku menší náklady na život a je pořád jako centra-centrálně lokalizovaná, takže je jednoduchý se sem dostat. Z Německa je to kousek vlakem, z Berlína je to kousek vlakem. máme tady nějak-několik lidí ze Švýcarska, ty sem letěj za dvě hodiny ze-ze Curychu, takže není to vůbec problém sem ty lidi dostat.

Jindřich: Co třeba jako mimo Evropskou unii, byť teď nemyslím Švýcarsko, ale třeba jestli máte někoho hodně z východu nebo třeba i někoho z US

Kamil: Jo, jo, jo, máme i někoho z US i z Anglie a tam je samozřejmě mnohem, mnohem větší náklad pro nás na ten relocation. Ale pokud ten člověk má hodně, hodně zkušeností v robotice, tak se nám to taky vyplatí. A teda, s-byl jsem trošku tím překvapenej, ale teď už to chápu, že hodně lidí teď trošku preferuje jít do Evropy a jít vlastně pracovat tady.

Filip: Mhm.

Kamil: ne-není to vůbec pro ně problém vlastně jet z USA do Evropy. menší náklady na život, zdravotnictví, školství, všechno je tady skvělý. Takže myslím, že možná díky je to tý politický situaci v Americe, ale to jak tam jsou všichni teď takoví protipóloví, tak to vůbec není problém jako navnadit toho člověka na to, aby byl tady, protože už hodně lidí nad tím přemýšlí už tak sami o sobě. A já to musím, já to mám z vlastní zkušenosti, protože lidi kolem mě, když jsem byl ve Vegas, když jsem tam žil, tak vlastně za těch posledních čtyři roky jsem několikrát slyšel: „O ty jo, já asi, já asi pojedu do Evropy, já asi na to kašlu tady, já asi.“ Takže

Jindřich: No sé, mami

Kamil: Je-není to, není to těžký sem někoho dostat. Je to takový lákavý i pro Američany, aby, aby šli do Prahy

Jindřich: Ok. kolik teda máte-- jaký máte teď poměr těch jako Čechů nebo českejch lidí vůči těm ze zahraničí?

Kamil: Teď je to tak padesát na padesát, protože ho-hodně robotických inženýrů není z Čech, takže kvůli to-- hlavně kvůli tomu máme, máme hodně lidí z, z Evropy a z ostatních částí

Filip: Ty jsi mi těma robotama nahrál, tak se pojďme na ně zaměřit. Teďka mě by zajímalo, jsi zmiňoval, že děláte vlastně jako specializovaný roboty, specializovaný humanoidní roboty, ale když jsi mi ukazoval nějaký vaše výtvory, tak vy tam nemáte roboty jenom, který maj jako celý tělo, mají třeba jenom jako ty vrchní části nebo můžou mít vlastně jako různý podoby, třeba nemusí mít hlavu. Tak jako jak se rozhodujete? Vždycky prostě podle toho zákazníka a vy mu stavíte toho robota na míru? Nebo jak tady to jako funguje?

Kamil: Přesně. Začíná to u toho zákazníka, u toho nějakýho úkolu, co ten robot má dělat. Takže nepotřebuje nikde chodit. Když ten, ten, ten robot jenom bude sedět, řeknu sedět, ale on vlastně ne-nemá ani zadek, že jo. On má jenom

Filip: I

Kamil: ruku nahoru, nejsou potřeba nohy a hrozně ušetříš, jako komplikace, ale i peníze, ale i hardware.

Filip: Hm.

Kamil: Když nemusí se nikde pohybovat, nepotřebuješ ani baterii a hrozně to ušetří peněz, protože pak ten, ten compute tam můžeš mít vedle toho robota vlastně v tý takový station. A po-- když potřebuje five fingers, tak mu dáme five fingers. Když potřebuje tři, tak má tři. Když potřebujeme nějakej gripper, můžeme mít jenom gripper. Takže začíná to u toho zákazníka a u toho úkolu. A udělat vlastně toho robota nejefektivnějšího na ten specifickej úkon, kterej má dělat

Filip: Co se týče těch hardwarových částí, já se vlastně v tomhle oboru moc jako nepohybuju, tak vy ten hardware řešíte jako úplně sami nebo jako existujou specializovaný firmy, který vám dodávají, že to řeknu jako nějaký ruce, potom nějaký části a vy to jako skládáte dohromady jako takový velký Lego a dáváte tomu ten mozek?

Kamil: Není to úplně jako Lego. Některý části, jako třeba ty elektromotory, tak ty si necháváme vyrobit, protože na to by, na to bysme potřebovali hodně, vývoje a hodně jako velkou facility, ale-- a je to hrozně drahý vyrábět ty, ty motory. To je vlastně ta nejdražší část na tom robotu jsou motory. Když máš třeba rameno, tak tam jsou tři, protože to rameno se hejbe třema, třema směrama. tady ty obzvlášť ty velký jsou drahý, takže to třeba máme, dodáváme z third party. když, když je potřeba nějaká hodně dexteritní ruka na tu práci, tak tu máme taky dodavatele na to. A když je potřeba nějaká menší, tak dokážeme i ty ru-ruce vyrobit sami. Jde o to, j-jakej je ten task a vlastně jakej na to budget.

Filip: A, hm, tys zmiňoval, že ty elektromotory jsou tak jako nejdražší součástka, tak kolik se to jako řádově může pohybovat? Protože já třeba nemám vůbec představu.

Kamil: Třeba tisíc dolarů za, za ten jeden, jeden elektromotor

Filip: takže tři tisíce dolarů máš pak za rameno, máš dvě, takže šest tisíc dolarů a už to skáče

Kamil: Jo, jo a to, to je jakoby, jako málo ještě jako. může ten elektromotor stát mnohem víc, protože má jako větší kapacitu.

Filip: Yes,

Kamil: si představ, že ta, ta ruka jich může mít třeba dvacet

Filip: No jasně, ještě jakoby loket, že jo, prsty a spousta dalšího. No a pak ten výslednej compute, tak to běží na nějakým počítači jako mimo nebo děláte i vyloženě, že jako je to ten jako edge AI, kdy prostě ten robot má ten vlastně jako výpočet přímo v sobě?

Kamil: Mhm. A tohleto mi připomíná vtipný. Mně došlo, že v těch kasínech my jsme tam měli Edge AI na těch kamerách a vlastně budovali jsme tam takový embedded systém a robot je v podstatě takový embedded systém taky, kterej ty, kterej ti aktuje se někde its own. naši current roboti používají Jetson Thor a momentálně to máme v tý hlavě toho robota, což je takový, takový symbolický, protože to je jako jeho mozek. Ale, ale nemusí to bejt v tý hlavě, může třeba ten robot, kterej se nepotřebuje pohybovat a jenom takhle sedí jako já teď, tak ten může mít počítač, může mít jako pod nohama, i když nemá nohy. Takže

Filip: Hm.

Kamil: to je potom levnější, když ten hardware nemusí bejt tak malej, tobě záleží na tom, jako energie spotřebuje ten hardware, pokud máš baterii, teda ten compute, protože nech-- jako chceš, aby ti baterie vydržela co nejvíc. A to je stejný s těma elektromotorama taky. máme vlastně většinu našeho compute je teď od Nvidie, mají Nvidia Jetson Thor a Jetson Orin a podle toho, jak moc, jak moc velkej model běží na tom, na tom tak podle toho si můžem vybrat, jestli použijem Jetson Orin nebo Jetson Thor

Jindřich: Jak vy to vlastně vyhodnocujete, jako kterej ten jazykovej model, běží jako v tom robotovi? Jako jak to třeba jako testujete, kterej toho stačí jako na tuhletu úlohu? Nebo jak se vlastně tohleto rozhodne?

Kamil: on tam jazykovej model tam není vůbec, protože vlastně ten robot ne-nepotřebuje mluvit na tom, eh, v tý, řekněme tomu na, na tý production line. Takže tam máme VLA Vision Language Action Model a, a v dnešní době experimentujem s World Models.

Filip: Mhm.

Kamil: a jak velkej, jde o to, kolik dat nasbíráme a jak moc je složitej ten task, na kterým pracujem. Takže když máš nějakej simple pick and place, tak na to stačí menší model, ale když máš nějakou zručnost, která má hodně degrees of freedom, potom potřebujeme větší

Filip: Možná k tomu world models, jestli bys to mohl rozvést, protože mi přijde, že je to teďka jako dost zajímavý téma a i možná mě voď somlu, jestli to chápu správně nebo špatně, ale je to vlastně jako ta premisa je taková, že ty máš vlastně jako spoustu trénovacích dat, že jo, a ten model na ten jakoby naučíš mimo těch to, jak jakoby ten svět funguje, že tam jsou nějaké jako fyzikální vlastnosti a tak dál. Ale jako není to o tom, že ty bys mu programoval, když máš, já nevím, lahev s vodou, tak ta voda pak bude mít takovouhle vlastnost, že musíš čekat, než vyteče a tak dál. Ale že to vlastně jakoby ten model implicitně pochopí z těch trénovacích dat. Je to tak?

Kamil: Jo, je to tak a je to hrozně, eh, užitečný, protože v robotice ti jde o to předpovědět, jakejch udělá dalších kroků toho robota. A ty můžeš použít ten world model, abys věděl, co se stane, když uděláš těch dvacet kroků a můžeš si vybrat ten nej, ten nejlepší scénář pro toho robota, aby udělal ten úspěšnej, eh, úkon. To znamená, když mám tady to víčko, já můžu použít ten world model a zjistit, jakej ten pohyb mi udělá ten úspěch.

Filip: Mhm. A ten trénink těch World Models to jako předpokládám, že je asi jako mnohem náročnější než u těch klasických modelů, který jsou trénovaný na tu jednu činnost. Nevím, něco zvednout nebo-- ty jsou vlastně jako obecný, ne, ty World modely?

Kamil: Jo, jo jsou a naštěstí jsou firmy jako NVIDIA, která vlastně dělá takový v-vobří, generální modely, který se pak dají použít. Stejně jako když děláme LLMka a post-trainujeme nějakej GPT-3, tak, tak stej-to stejný dneska v těch world models nebo i, i, eh, v robotických modelech, v těch VLAčka, ty Vision Language Action Model, taky NVIDIA například má Groot, kterej, kterých vlastně z-- utratili hrozně moc peněz a může to bejt takovej baseline jako začátek pro nějakou firmu novou

Jindřich: Jaký to jsou hardwarový požadavky třeba na tohleto? Nebo, eh, čeho se jako snažím dopátrat, předpokládám, že ten samotnej jako compute, prostě ty grafický karty, na kterých to běží, tak samo o sobě je možná jako úplně ten největší náklad na tom celým, eh, robotovi, není?

Kamil: Eh, předpokládá se, že bude. Teď momentálně ne. Ten Jetson Thor třeba stojí tři tisíce dolarů. Některý ty roboti mají dva, takže máš pak třeba šest tisíc dolarů za ten compute. A myslím, že jsi říkal, že jo, ty elektromotory třeba jsou tisíc, dva tisíce jeden. Takže teď momentálně ne, ale myslím, že to tak bude. V budoucnu to bude o tom vlastně, kdo má ten nej-nejlepší compute v tom robotu.

Jindřich: Bude

Kamil: A

Jindřich: máš na mysli, že ten kompůl bude dražší nebo se vám podaří jakoby dostat nižší výrobní náklady na toho samotnýho robota?

Kamil: Oboje. Myslím, myslím, že oboje. Myslím, že oboje, protože compute vlastně ve všem v našem životě bude ta nejdůležit-- ta nejdůležitější věc i v tý, i v tý robotice. A naštěstí, eh, my jsme zvyklí, eh, z LLMek, že jo, tam máš nějakej model, co má, eh, tři sta, eh, bilionů parametrů, tak v robotice nejsou tak velký ty modely. ten může běžet na takovým tom menším hardwaru a spotřebovává mnohem míň energie a dokáže ten, vydržet ta baterka mnohem dýl

Jindřich: A možná dokážeš nám popsat ještě nějakej třeba typickej use case toho robota, kterýho aktuálně třeba trénujete. Jakou práci vlastně bude vykonávat a případně jestli máš nějaký prognózy, kdy bude nasazenej v produkci?

Kamil: Jo. Eh, nevím, kolik našich POC jsou veřejný. Máme tři různý POC z třech různých industry. manufacturing, máme zákazníka dokonce z Čech, kde je právě taková výrobna, kde je specifická práce, která je hrozně moc opakovatelná. Je to manipulace, obouručná manipulace kovových, eh, součástek. Potom máme taky POC v, kuchyních. Máme výrobce německýho, kterej vyráb-vyrábí domácí přístroje, kuchyňský přístroje a vlastně spolu s náma se snaží vyvíjet budoucnost, domácí budoucnost, budoucnost kuchyně. A vlastně náš robot bude spolu s tím jako klasickým robotem, když si řeknete, oni říkali mixéru nebo lidi možná i teď říkají robot, že jo. Což v dnešní,

Filip: je v

Kamil: v dnešní době podle mě nemá, nedává vůbec smysl, že jo. To vlastně jenom, jenom, jenom točí, eh, vrtulí. Tak ten, ten náš robot vlastně by vařil s tím, s tím klasickým robotem, což je jenom mixér a vlastně dokázal by uvařit nějaký jídlo nebo aspoň, aspoň namixovat. A ještě máme vza-v lékařství máme taky POC, kde vlastně spolu developujeme zařízení, který by mohlo pomáhat při, eh, operacích. Eh, catheter, já nevím, jak se řekne v češtině, catheter.

Filip: no.

Kamil: to stejný.

Filip: Já si myslím, že jo

Kamil: Takže máme jakoby různý industry, největší pro nás jako nejvíc lákavý a nejvíc s-soustředěný je ta industry manufacturing a to, ty, prozatím to CNC a, a vlastně snažíme se tak trochu zapojit do tý 4.0 and a jakoby ta silná, push na to evropský, evro-evropskou výrobu, aby se vrátila tam, kde by měla bejt.

Jindřich: Vnímáš třeba nějaký industry jako v dnešní době, kde je ta robotika nejvíc advanced? Protože jako z mýho úhlu pohledu, když se jako řekne robotika nebo roboti, tak si myslím, že jako spoustu lidí si představí automotive a takový ty svářecí m-- eh, roboty tam, že jo. Nebo třeba ty, který jako lakujou ty auta a tak, tak

Kamil: No

Jindřich: Tak jestli je to ten obor třeba, kde je ta robotika jako nejvíc pokročilá?

Kamil: Tam je nejvíc pokročilá taková automatizace robotická. A rozdíl je v tom, že vlastně v dnešní době se, se pracuje a bojuje za něco, co je autonomous, not just automatic. Jakože není to předprogramovaný jako třeba v tý automobile industry, ale dokáže to nějak vnímat, rozumět, vidět a dělat něco au-autonomně, to znamená rozhodovat. Jestli v jaký industry je to teď, v těch hm, skladový systémy jako třeba Amazon na tom pracuje hodně. Ty jsou takový behind the scenes, že o tom vlastně nevíme, ale oni dělají spíš pro sebe a mají už sklady, který jsou automa, jako totálně zautomatizovaný a některý věci i autonomní a mají vlastně takovou vel-obří robotickou firmu, o který ani nevíme, protože oni to používají sami pro sebe. A v lékařství jsou roboti Neřeknu ti teď, jaká je specificky nejrozšířenější industry, vím, že stoprocentně jako ten budoucí produkt bude ten humanoid a bude vlastně používat ruce k tý práci jako my, protože, eh, my používáme ruce, úplně ovládáme všechno ve světě těmahlenctěma rukama a tohleto bude největší produkt, největší, eh, budoucí use case pro ty roboty

Jindřich: Myslíš, že třeba ty společnosti jako Figure, jsou někdy takhle jakoby ty domácí roboti, tam je ta budoucnost, což je někdy třeba my budeme mít jako každej doma svýho humanoida, kterej nám bude uklízet dům a jako vyklízet myčku. Jako je to vůbec reálný? Protože ten jakože běžnej život je jako tak dynamickej, že jako naučit ho nějakou jako specifickou akci velmi, velmi obtížný.

Kamil: Stoprocentně to bude myslím, že to bude mnohem dřív, než si myslíme.

Jindřich: OK

Kamil: Řekněme, řekněme v nějakejch pět až deset let, tak budeme mít doma toho robota, kterej tam bude uklízet, zametat, ládovat věci do tý myčky. To už dokážou teď, ale ne-není to opakovatelný. Není to ready na production. To znamená, nemůžeš ho teď mít doma, protože to, to je takový spíš demo prozatím, ale už brzo, brzo budou venku vypuštěný, protože už teď jako ten pokrok je tak velkej ten state of the art, některý ty modely, který jsou vytrénovaný na hodně, hodně dat, tak mají takzvaný shot učení. To znamená, že něco ukážeš tomu robotovi nebo ty ho vlastně promptuješ tím, že mu něco ukážeš nějakej task, jako že třeba tady mám tohle víčko a můj prompt místo toho jako v LLM napíšeš: „Udělej pro mě tohle, napiš mi tohle, tohle, tohle.“ Tak já mu jenom ukážu tohle víčko, zvednu a tady zašroubuju lahve, tak on to ten robot potom dokáže už. A tohlencto, to už je ten state of the art dneska, teď. Takže určitě za pět až deset let budeme, budeme mít ty roboty doma, jestli ne mnohem, mnohem dřív.

Filip: Jak tady to vlastně to učení toho robota funguje? Že teď jsi říkal, že vlastně ty mu to jenom ukážeš a on je schopnej to po tobě zopakovat. Tak je to, jak si to máme jako představit? Je to, že ten model se vyloženě nějak jako dotrénuje nebo už má ten word model a vlastně jako principiálně chápe, že víčka se šroubují a jenom to jako aplikuje? Nebo to je něco jako u LLM, kdy si prostě jako odkládáš nějakej kontext někam a on si ho pak natáhne? si tohle představit?

Kamil: Tenhle model třeba ten, co, ten co má ten, to one shot učení, tak ten byl vytrénovanej na, řekněme tomu milion, videí různých, milion hodin videí, jak někdo tohleto ne zrovna s tímhle víčkem nebo s tady tou flaškou, ale někdo tohleto dělal, jak říkáš, to, to šroubování. za s-protože má tolik, tolik dat, tak když ho pak promptuješ a rozložíš vlastně ten task, který jsi udělal, mám víčko a používám flašku, kroutím s tím, tak on dokáže v podstatě improvizovat

Filip: No a hele, č-č-čím si jako vysvětluješ to, že tenhleten pokrok v robotice nastává teďka jako v posledních letech? Že já jsem byl jako historicky třeba v Americe, eh, na Floridě, kde taky dělali vlastně jako roboty, ale bylo to takový jako velký experimentování, že jako ty vrcho-ten vrchol toho byl, že ten robot dokázal třeba jako chodit nebo třeba si jako sednout do auta a dělat takovýdle jako motorický pohyby, který byly jako složitější nebo třeba otevřít ty dveře. Ale jako přijde mi, že v posledních letech zažíváme jako nejenom na poli těch LLMek, ale právě i na poli robotiky jako obrovskej boom. Tak je to jako kombinace tý inteligence nebo je to nějakej pokrok v hardwaru? Čím to je?

Kamil: Máme mnohem, mnohem víc dat.

Filip: Угу

Kamil: Jo, jakože se smířili s tím, že nejde scrapenout internet a udělat, vytrénovat z toho robotický modely. Na to jde, šlo s LLM, protože to je přesně to, co oni potřebujou. Text, hrozně moc textů. Všechno, co jsme vlastně napsali, ty kraviny na Redditu, co tam kdo napsal, knížky a bohužel v robotice nedokážeš z toho přečíst ty přesný pohyby těch kloubů a těch, těch elektromotorů pro toho robota. A nevíš tam přesně tady tu sílu a tu zručnost. Nevíš, jak moc to máš tohleto sebrat, jako uchopit. A proto poslední dobou, když lidi se začali na tom se-sbírat co nejvíc dat z reálnýho života, jo, a teď v Human Sensoric Data vlastně sbíráme data přímo od lidí, jako dělá, jako to děláme my, tak až potom začal ten velkej pokrok. A už vidíš, jak robot vlastně třeba od Figure pracoval nějakejch sto hodin v kuse, někde tam sice jenom nebyla ta žádná zručnost, jako takhle házel balíčkem tam zpátky, dokázal to v kuse a celkem přesně udělat přes sto hodin

Jindřich: Co mě ještě, eh, vlastně k tomu napadá, tak, eh, ono je to možná jako trošku logicky, řekl by si to možná každej, ale obecně i dle těch jako dostupnejch dat, tak, eh, jako Čína dodává přes nějakejch devadesát sedm procent všech jako humanoidních robotů na světě unitry, že jo, což jako čínský, tak ty se dokážou dostat vlastně pod nějakých jako šest tisíc dolarů. je opravdu v tomhletom industry ještě jako prostor pro evropskou firmu tak, aby jako tý Číně mohla konkurovat?

Kamil: Jo, jo. Třeba teď nedávno vlastně ty čínský roboti byly zakázaný v Americe, takže je tam jako silnej push na to vybudovat, jako vyrovnat se tý Číně. A já těch devadesát sedm procent, který má Čína, vidím jako náš addressable market. Víš, že můžeme, můžeme sebrat ty Číně, Číně tady ty čísla, protože budeme mít tady toho evropskýho nebo americkýho robota, kterej byl vyrobenej tady, data byly vysbíraný tady, vytrénovanej ten AI model byl tady. Je to všechno vlastně uzavřený tady a nemáš žádnou šanci, že ty data odcházej někam do Číny, že jo, což je prokázaný, že, že z těch čínskejch robotů tam se posílaj data pryč.

Filip: Ještě často se mluví o tom, že ten humanoidní tvar těch robotů, takže to je jako nějaká snaha jako to přiblížit nám lidem a že to má jako dobrej psychologickej efekt, že to vlastně není ten jako nejefektivnější tvar. Mně to třeba jako přijde logický, že jako náš svět je přizpůsobený pro lidi, tak vlastně jako to nejjednodušší je nasadit robota, kterej bude vypadat jako člověk, protože může jako přizpůsobovat tomu prostředí, který je uzpůsobený pro nás lidi. Tak jako vidíš to stejně? Nebo vidíš tu budoucnost víc v tom, že budeme mít ty nějaký jako specializovaný roboty, já nevím, třeba v té kuchyni, jo, že to nebude prostě ten generalista humanoid, který jako pobíhá po celém bytě a po tom, co se vrátil se psem, tak ti jde jako udělat ten oběd, ale že tam budeš mít toho třeba integrovanýho nějakýho jinýho robota, třeba jenom ty ruce v tý kuchyni.

Kamil: Jo. Já myslím, že jednou budeme mít všechno specializovaný, ale už teď máme některý věci jako třeba sekačku na zahradě specializovanou, vysavač doma, to je specializovaný robot, ale v nějakým medium term jako těch pět až deset let, tak to budou ty humanoidi, protože jak říkáš, ten svět je na ně připravenej. My jsme na ně připravený, svět je na ně připravenej. Ty data vlastně co sbíráme, tak se sbíraj z lidí. Trénujou se ty modely vlastně podle toho, jak lidi tu dělají tu činnost. Takže v nějakým mi-medium term tady bude hrozně moc, miliony, miliony robotů, možná bilion robotů, který budou pracovat. A náš takovej cíl, motto je to, že vytvoříme world of abundance. Všichni budeme mít moc všeho a budem si s omlu-s omluvením žít jako prasata v žitě.

Jindřich: Ty jo, co mě vlastně teď v poslední době zaujalo, tak já jsem viděl video i těch jako humanoidů, jak hrajou tenis a to vlastně bylo hrozně působivý, že jo. Jako jasně, samozřejmě to zdaleka není na tý úrovni jako, jako člověk, ale normálně držel tu raketu, takže jako on dokázal odhadnout zhruba, že jo, kdy udeřit ten míček, pod jakým úhlem, jakou silou, tak aby to letělo na tu soupeřovu půlku, že jo, přes tu síť a tak. Takže tady možná to asi trošku jako reprezentuje, že jo, ten technologickej jako pokrok v tý robotice.

Kamil: Jo, jo, jo. A hlavně ten to ukazuje hodně ten hardware. A vlastně to bylo na těch olympijských hrách, že jo. Teď měli, teď měli nedávno fázi.

Jindřich: jasně no

Kamil: Bě-běžej rychlejc než lidi, skáčou vysoko. Je to jako neskutečný. Ten hardware z mýho názoru je teď před tím softwarem, takže dokážou ty, ty, ty roboti fyzicky udělat mnohem víc než, než ten hardw-- než ten software momentálně. Ale hrozně rychle ten software to dohání, takže stačí, když do-doženeme vlastně to, kde je ten hardware. Teď máme robota, kterej, kterej běží rychleji než Usain Bolt, tak potom ty roboti budou hrozně moc použitelný

Jindřich: A dokáže si třeba představit tyhlety roboty jako i v nějaký jako heavy industry? vlastně kam tím mířím je, že já nevím, ten robot váží sto kilo třeba možná jako odhaduju. kde jsou myslíš třeba ty jako fyzikální limity, co on jako dokáže zvednout? Protože řekněme, že nevím sto ki-- že jo, kdyby to byl člověk stokilovej, tak dokáže zvednout, nevím, sto kilo třeba taky. jde tohle to nějak škálovat? Třeba dokáže ten robot zvednout dvě stě, nevím, tři sta víc?

Kamil: na těch hrách myslím, že měli i vzpírání v tý, v tý Asii, takže tam i testovali, kolik nejvíc ten robot ukáže. Nevím, nevím, kolik to bylo, ale dělal tam mrtvej tah s robotem a byla to docela slušná váha. dá se to škálovat. A vlastně ten robot, to je naše taky specializace, je to, že když potřebuje větší payload takzvaně ten zákazník, že potřebuje něco, něco těžšího zvedat, tak my tam dáme větší a, a schopnější aktuátory, ty motory a dokáže zvednout potom ten robot víc. Takže je to vždycky na tom nějakým to nejs- nejslabším čásku, na tom-- na tom systému. A ten robot teoreticky může bejt jako obří, jak se, jak se jmenovali, kdysi ty Transform-Transformers. Jakože může to být prostě, může ten robot bejt obří. A už i ta Unitree firma vlastně to ukázala, že udělali takovýho robota jako ze sci-fi filmu, kterej je vlastně velkej jako dům.

Jindřich: Hm. A abych k tomu šel zase trošku odlehčit, tak já jsem, eh, přesně koukal na pár videí z těch jako olympijských her, nebo to byly ty technologický hry, že jo, ne jako olympijský hry těch jako robotů. A já jsem viděl ten takovej jako sestřih těch failů. takže přesně když tam-- oni tam měli i různej box, že jo. Takže třeba když, nevím, si ukopli hlavu nebo nějakej kickbox takhle, nebo když se někde hrozně rozbili, t-ten celej robot se jako rozletěl. Jako tam na jednu stranu furt bylo vidět, že tam je jakoby trošku experimentální, eh, že jo, ta situace obecně jako v rámci tohohle toho industry, to bylo fakt jako působivýho bylo, že jo. A to bylo přesně třeba to, to spínání. Já jsem teda neviděl ten mrtvej tah, ale já jsem viděl, jak někdo dal lučinku nad hlavu. Ta asi takovou jako váhu nemělo, ale už vlastně jenom to, že ty roboti fakt jako byli autonomní, tak to je vlastně dost působivý

Kamil: No vlastně oni tam pushujou, jak my na olympijských hrách lidskejch, že jo, pushujem prostě za, za limity toho, co člověk dokáže, tak oni tam pushujou za limity, co tam ty roboti dokážou. Proto tam, tam jsou faily, protože se s-- musej vlastně za to, co ten robot dokáže, aby dokázali vyhrát nad těma ostatníma tam. Takže je to sk-- podle mě skvělá, skvělá činnost, co dělaj, protože tohleto posouvá tu robotiku dál.

Filip: Ty vlastně i zmiňoval ohledně těch robotů, když se vrátím k tomu Ironmanu, když jsme se bavili předtím, takže lidi na ty roboty, který jste tam vzali, tak jenom možná pro kontext, tak vy jste, že jo, s Brianem vlastně soutěžil v tom Ironmanu, co byl tady v Hradci Králové, to jsme zmínili, ale vy jste tam měli s sebou i ty humanoidní roboty a že lidi na ně reagovali vlastně jako zajímavě, jako s nadšením, protože to bylo něco jako novýho. Tak co si myslíš, že jako lidi mají o současných robotech nebo humanoidních robotech jako zakořeněný jako špatně? Vyloženě jako s nějakou věcí, se kterou se setkáváš, s nějakým, říct jako bludem nebo no, asi chápeš.

Kamil: No, když, když někdo možná poprvé vidí toho robota, tak asi první věc, co si řekne, jako že to je Terminátor, jako, jako nebo, nebo R-U-R. Jako věc asi, co tě napadne, je: „Ú, tohleto je velký jako já. Je to z kovu. Ono to dokáže teď už mluvit, vidí to a chodí to.“ Takže jako může to bejt na první pohled strašidelný, no. myslím, že hned první myšlenka je taková, že můžou ovládnout svět. A je to, je to, je to správná myšlenka, protože teď už ty, i ty LLMka, který vlastně ovládají náš digitální svět, což pro nás v tuhle tu dobu je vlastně půlka našeho života je digitální, možná i víc, tak je to trošku strašidelný a měla by podle mě bejt nějak aspoň nějaká, nějaká brzda na tom, protože si dokážu představit, jak možná s pomocí těch LLM, LLMe, který jsou mnohem před robotikou, tak by se mohl vytvořit nějakej problém, kdy už budou buďto, anebo nějakej špatnej actor jako nějaká zem nebo organizace vlastně bude používat tu, to LLMko nebo ty roboty k něčemu špatnýmu.

Filip: No to je vlastně jako dobrý přirovnání, že jo, protože dneska s agentama se to hodně řeší, že jo, že teďka OpenAI je taky ten jeden agent jakoby utekl ze sandboxu, že jo. Dostal si ty data z Hugging Face, že našel takový ty jako zero day zranitelnosti a jasně, můžeme se bavit o nějakém jako PR a jak to jako bylo. Nicméně jako ty agenti dokážou udělat jako chyby a jít si za tím cílem jako docela, jak to říct, jakože sebejistě. A teď jako když to přesně spojíš, že ty nástroje nejsou digitální, ale nástroj je vlastně jako ten robot, že jo, to tělo, tak je pravda, že to může mířit jako zajímavým směrem.

Kamil: A ještě k tomu máš sto kilo a seš kovová, jo, z kovový struktury, takže je to trošku strašidelný

Jindřich: Hlavně taky jsme všichni vyrůstali na těch akčních filmech, že jo, kde přesně to bylo, jako jak roboti ovládli svět. Takže člověk možná někde tady vzadu v hlavě jako to má, viď, z těch, z těch filmů.

Filip: Film Westworld, jestli jste viděli, to je, to mně vždycky jako přijde velmi zajímavý, jako a krásně to jako nastavuje tu polemiku toho, jako je to neživá bytost, ale vlastně má ten mozek, což by se dalo z dnešního pohledu dát, že je tam nějaký to pokročilý LLMko, že jo, byť je jako mnohem rychlejší a teď jakoby je to není, jak se bude chovat? No, zajímavý, doporučuju.

Jindřich: nemá to vědomí?

Filip: Jo jo jo, my jsme tady byli do rána.

Jindřich: Jo, je, je to tak.

Kamil: No a ještě to, to bude trošku zajímavější, když budou mít lidi vztahy k tě-- s těma robotama, což se stane stoprocent. Když budeš mít doma robota, kterej ti tam pomáhá, baví se s tebou, utěšuje tě, je to v podstatě ter-- tvůj terapeut možná, stará se ti, stará se ti o děti, rozumí ti, tak potom ty lidi budou s nima mít vztahy taky.

Filip: Hm.

Jindřich: O tom jsme se

Filip: A

Jindřich: tady už taky, že jo, párkrát bavili, jak byl ten první chatbot Eliza někde asi před padesáti lety, že jo, takovej ten klasickej if else, if, if then, then

Filip: Ja, ja, ja.

Jindřich: a, a podobně. Tak vlastně to, takovej ten první efekt, že jo, kterej jako ty věci pozorovaly, tak přesně byl ten, že lidi pak jako s nima, s tím tím chatbotem jako začali navazovat emoce, že jo. A začali jako popisovat svoje problémy a vlastně ptát se, jak se má, jo a jako takovýdle věci. Takže třeba takovýhle jako podobnej fenomén vlastně pak přijde i v tý samotný robotice

Kamil: Já už teď, už teď mám jakoby v mým Claudu hodně projektů a některý je můj Claude terapeut a Claude coach na todlencto, takže, takže si dokážu představit, jak já budu mít taky nějakej takový aspoň přátelství s tím mým robotem

Jindřich: Hele, eh, my jsme prakticky na konci. Eh, jako díky moc, že sis udělal čas. A jedna taková otázka jako na závěr, která mě vlastně jako napadla a přišla mi docela zajímavá, tak když jsem jako prošel tvůj YouTube, tak ty tam máš jako spoustu videí. Už točíš vlastně dlouho jako na YouTube, ale s-když porovnáme jako ty poslední série, tak jedno z těch nejúspěšnějších videí je o tom, se vracíš do Čech. Jako jak si třeba vysvětluješ to, že zrovna todleto video je úspěšný?

Kamil: Takže myslím si vlastně na, na, na tý mý celý cestě ta věc, která hejbe s tím, s-- nejvíc hejbe s tím, s tou timeline nebo s mým životem je to, že jsem odjel a teď se vrátil. To je taková největší změna vlastně když na úplně jiným kontinentu. A proč nejvíc lidí na to kliklo, je podle mě to, že chtěli zjistit, jestli jsem se vrátil sem, protože něco špatnýho se stalo. To je určitě to. Lidi mají rádi kontroverzi, takže určitě klikli na, hodně lidí na to kliklo z toho způsobu, z toho důvodu. Ale podle mě to video taky je nejvíc úspěšný kvůli tomu, že to byla nejvíc jako životní, největší životní událost, která vlastně mě hodně ovlivn-mě hodně ovlivnila

Filip: A když jsme u těch, eh, výhledů, tak Revel tady není vlastně jako dlouho, je tady skoro jako rok. Eh, tak kde si myslíš, že bude za další rok a co jsou vlastně ty cíle?

Kamil: Za rok? Za rok nás bude stoprocentně víc než sto, náš tým. A budeme mít hodně robotů už deploynutých po Evropě. A teď vlastně dokončujem naše, naše první POC, proof of concept projekty a za rok už budeme deploynutí po Evropě. Budem se možná i rozrůstat i do Ameriky, což byl jako vždycky takovej originální plán, že vybudujem to R&D tady a půjdeme do Ameriky. A Jsem-- těším se, že nejvíc se těším na to, že, že půjdu někam k zákazníkovi a tam bude náš robot. Tam bude Revol robot, který už bude možná verze R, R3 a R4

Jindřich: My se taky těšíme. Budem držet palce, ať se to rozhodně podaří a ať to jenom roste. Budeme moc rádi samozřejmě, když my tady v Čechách budeme mít ty roboty, eh, tady od Kamila a od Briana stejně tak, když budou jako po světě. Ještě jednou díky moc, že ses našel čas, bylo to fakt skvělý. Zase bysme tady mohli strávit x hodin a doptat se tě ještě na spoustu dalších otázek, ale třeba zase někdy příště. Díky moc a ať se daří.

Kamil: Díky moc kluci, bylo to super. Užil jsem si to

Filip: Moc díky Kamile. Děkujeme i vám divákům, že nás posloucháte nebo se díváte. Pokud byste měli jakýkoliv dotazy, tak se neváhejte zeptat v komentářích. Buďto my nebo určitě rádi i Kamilovi předáme dotaz, aby vám ho zodpověděl. No a aby vám neunikly podobný epizody s velmi zajímavýma hostama, tak nás nezapomeňte odebírat. Ještě jednou díky, že jste poslouchali a budem se na vás těšit zase příště. Tak se mějte krásně a ahoj.

Jindřich: Y que chao