Cum folosește .lumen AI pentru a schimba vieți și orașe

Puține companii românești pot spune că produsul lor de AI a fost prezentat în discursul despre Starea Uniunii Europene. .lumen, un startup deep-tech din Cluj-Napoca, a reușit asta cu o pereche de ochelari inteligenți pentru nevăzători – și tocmai a atras o nouă investiție de la EIT Urban Mobility.

Acest exemplu e important pentru orice manager de IT, fondator de startup sau director de inovație din România care se întreabă cum poate transforma AI-ul din buzzword în produs real, scalabil, cu impact global. .lumen este o dovadă clară că se poate construi, testa, finanța și crește un produs de inteligență artificială „made in Romania” care rezolvă o problemă serioasă și atrage capital european.

În articolul de față analizăm cazul .lumen ca studiu practic în seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”: ce fac tehnic, cum s-au finanțat, de ce i-a ales EIT Urban Mobility și ce poți învăța pentru propriul tău proiect AI.

---

1. Ce este .lumen și de ce contează pentru ecosistemul AI din România

.lumen este un startup deep-tech din Cluj-Napoca care dezvoltă ochelari cu AI pentru nevăzători, bazându-se pe un concept numit Pedestrian Autonomous Driving (PAD AI). Pe scurt, produsul funcționează ca un „câine ghid digital”: folosește inteligență artificială, computer vision și feedback haptic pentru a ajuta persoanele cu deficiență severă de vedere să se deplaseze în siguranță, independent.

De ce e relevant pentru businessul tău, chiar dacă nu lucrezi în healthtech sau asistență pentru persoane cu dizabilități?

• arată cum poate fi aplicată AI-ul în produse fizice, nu doar în software pur;
• demonstrează că o problemă socială mare (338 de milioane de persoane cu deficiențe de vedere la nivel global, conform estimărilor companiei) poate fi baza unui produs scalabil, nu doar a unui proiect de CSR;
• validează faptul că investitorii europeni caută activ startupuri de AI din Europa Centrală și de Est, atunci când acestea au o teză clară de impact și un model de scalare.

În 09.2025, ochelarii .lumen au fost prezentați chiar de către Ursula von der Leyen în discursul său anual, ca exemplu de inovație europeană cu impact social tangibil. Pentru un startup românesc de AI, acesta este tipul de validare pe care bani mulți nu-l pot cumpăra.

---

2. De ce a investit EIT Urban Mobility în .lumen

EIT Urban Mobility este comunitatea de inovare a UE axată pe mobilitate urbană sustenabilă și incluzivă. Misiunea lor este clară: „să facă orașele mai incluzive, accesibile și locuibile” – de la reducerea congestiei, la străzi echitabile pentru toți.

.lumen bifează toate aceste criterii:

• abordează o problemă de mobilitate: cum se deplasează un nevăzător prin oraș, printre trotuare rupte, mașini parcate aiurea și intersecții prost gândite;
• are un produs AI deja funcțional, nu doar un slide-deck cu promisiuni;
• creează impact direct asupra calității vieții: mobilitatea nu e un moft, e drept fundamental. Fondatorul Cornel Amariei spune clar:

„Mobilitatea este un drept al omului. Cu EIT Urban Mobility, scalăm impactul de la trotuar la oraș.”

Noua rundă de investiții (valoarea nu a fost făcută publică) se adaugă unui an foarte plin pentru startup, în care au atras capital de la:

• Catalyst Romania;
• SeedBlink;
• European Innovation Council Fund;
• Tigrim (Suedia);
• VR HealthTech.

Pentru un fond sau corporație care se uită la AI în România, .lumen transmite un mesaj puternic: nu suntem doar furnizori de outsourcing și servicii, putem construi și propriile produse deep-tech.

---

3. Cum funcționează produsul: Pedestrian Autonomous Driving (PAD AI)

Dincolo de storytelling, succesul .lumen se bazează pe un nucleu tehnic clar și repetabil ca model de implementare pentru alte companii:

1. Percepție a mediului (computer vision + senzori)
Ochelarii „văd” mediul urban prin camere și senzori, identifică obstacole, trasee posibile, treceri de pietoni, borduri, oameni, vehicule în mișcare.

2. Decizie (algoritmi de AI inspirați din self-driving cars)
Tehnologia PAD AI preia idei din conducerea autonomă aplicate pietonilor: planificare de traseu, evitarea coliziunilor, reacție la schimbări în timp real. Nu vorbim de un simplu obiect-detection, ci de modele de decizie secvențială.

3. Interacțiune cu utilizatorul (haptic & audio)
Utilizatorul primește instrucțiuni prin vibrații și/sau sunete: încotro să meargă, ce obstacole are în față, cum să ocolească mașina parcată pe trotuar. Interfața e gândită să fie discretă și utilizabilă în viața reală, nu doar în laborator.

Pentru orice companie IT din România interesată de AI, schema tehnică e extrem de utilă ca model:

• colectezi date (video, senzori);
• antrenezi modele de percepție și decizie;
• integrezi AI-ul într-un flux complet care se închide cu feedback spre utilizator.

Asta înseamnă produs AI, nu doar un algoritm izolat.

---

4. Lecții pentru companii românești care vor să implementeze AI

4.1. Pornește de la o problemă reală, nu de la model

Majoritatea companiilor cad în capcana „vrem să folosim AI, hai să vedem pe ce”. .lumen a pornit invers: o problemă clară – mobilitatea persoanelor cu deficiență de vedere – și apoi a decis ce tehnologie e potrivită.

Întrebarea corectă pentru un business românesc nu este „ce facem cu AI?”, ci:

• Ce ne doare cel mai tare în operațiuni, relația cu clienții sau produs?
• Există date pe care deja le avem și nu le folosim?
• Unde avem blocaje repetabile, care pot fi automatizate sau asistate de AI?

Abia apoi alegi între computer vision, NLP, predictive analytics, agenți AI etc.

4.2. Construiește un produs, nu un POC etern

Multe proiecte de AI se blochează în „proof-of-concept” care nu ajunge niciodată în producție. .lumen a făcut invers: a tratat AI-ul ca parte dintr-un produs finit:

• hardware proiectat pentru utilizare zilnică;
• software și modele AI optimizate pentru rulare în timp real;
• flux de testare cu utilizatori reali (nevăzători), nu doar ingineri.

Pentru companii IT care livrează servicii, asta e o direcție strategică:

• construirea de produse SaaS cu AI integrat;
• transformarea IP-ului intern într-un produs repetabil, nu doar proiect custom.

4.3. Gândește-te la scalare încă din faza de MVP

Faptul că .lumen atrage succesiv investiții europene nu e întâmplător. De la început au vizat o piață globală: sute de milioane de potențiali utilizatori, problemă universală, produs scalabil.

Pentru un startup sau departament de inovație, asta înseamnă:

• arhitectură cloud-ready pentru componentele AI;
• DevOps cu AI: pipeline-uri de model training și deployment clar definite;
• proces de feedback loop: datele din utilizare reală re-intră în antrenarea modelelor.

Companiile românești care astăzi fac doar outsourcing pot folosi această abordare pentru a lansa produse proprii, fie în nișe industriale (manufactură, energie), fie în zone de servicii (asigurări, banking, e-commerce).

---

5. Impact social real: de ce contează pentru business

Unii directori se uită la proiecte de tip .lumen și le pun direct în zona de „impact social / CSR”. E o greșeală strategică.

În Europa, special în programele finanțate prin Horizon Europe și EIT, inovația cu impact social este exact locul unde se află banii și parteneriatele mari.

Pentru companii românești, asta deschide câteva direcții clare:

• produse AI pentru accesibilitate digitală (site-uri, aplicații, platforme interne);
• soluții de smart city care includ explicit nevoile persoanelor cu dizabilități;
• platforme SaaS cu AI orientate pe compliance, ESG și raportare de impact.

AI-ul nu este doar despre eficiență internă și reducerea costurilor. E tot mai mult despre:

• cum respecți drepturile omului în produse digitale;
• cum faci orașele și serviciile tale mai accesibile;
• cum te poziționezi ca jucător responsabil în Europa.

.lumen a prins exact acest val: mobilitate ca drept fundamental, orașe incluzive, tehnologie europeană.

---

6. Cum poți adapta modelul .lumen la compania ta

Nu ai un produs hardware? Nu lucrezi cu persoane cu dizabilități? Modelul .lumen tot e aplicabil, dacă îl traduci în contextul tău.

6.1. Pentru companii de software și outsourcing

• Identifică un vertical unde ai deja clienți (financiar, logistică, energie).
• Alege o problemă clară și recurentă (fraud detection, optimizare rută, forecast cerere).
• Construiește un produs SaaS cu AI deasupra competențelor tale actuale.
• Folosește proiectele clienților actuali ca laborator controlat pentru antrenarea și rafinarea modelelor.

6.2. Pentru corporații non-IT din România

• Uiți-te la fluxurile cu cel mai mare volum de date (relația cu clienții, mentenanță, logistică).
• Pornește un proiect pilot de AI cu un partener tehnic local, dar cu obiective de business foarte clare (de ex. reducere SLA, creștere NPS, reducere rata de retur).
• Construiește treptat competență internă: AI nu poate rămâne complet „outsourced”.

6.3. Pentru startupuri early-stage

• Nu te grăbi să intri în „AI for everything”. Alege un niched pain cât mai clar.
• Fă-te eligibil pentru granturi și programe europene (gen EIC, EIT) încă de la început:
  • problemă reală, bine documentată;
  • componentă de impact social sau sustenabilitate;
  • plan clar de scalare în Europa.

Cazul .lumen arată că fondurile europene se uită serios la România, atâta timp cât povestea tehnologică și de impact e solidă.

---

7. De ce acest studiu de caz este relevant acum, în decembrie 2025

Ne aflăm la final de an, perioada în care bugetele pe 2026 se decid și roadmap-urile de produs se închid. Dacă e un moment bun să pui AI-ul la loc central în strategia ta, acesta e.

.lumen nu e doar o știre frumoasă din presă. Este un benchmark pentru ce poate livra o echipă românească atunci când:

• tratează AI-ul ca produs, nu ca experiment;
• îmbină cercetarea serioasă cu designul centrat pe utilizator;
• caută activ finanțare și parteneriate europene.

Dacă lucrezi în IT, în inovație sau conduci o companie care vrea să intre în zona de „AI-ready”, merită să te întrebi direct:

• Care este „.lumen-ul” din industria mea?
• Ce problemă reală pot adresa cu AI, într-un mod atât de clar încât să atrag și clienți, și investitori?
• Ce trebuie să fac în 2026 ca să nu rămân la nivelul de prezentări PowerPoint despre AI?

Realitatea este mai simplă decât pare: AI-ul în business nu înseamnă magie, înseamnă procese, date și curaj să alegi o problemă dificilă, dar relevantă. .lumen a făcut asta pentru mobilitatea nevăzătorilor. Următoarea poveste de succes poate fi a ta.