.lumen și ochelarii cu AI: cum arată inovația românească pentru incluziune

AI în Industria IT din România: Servicii și Produse••By 3L3C

.lumen arată cum poate un startup românesc să construiască un produs global cu AI și impact social. Ce pot învăța companiile IT din România din acest exemplu.

AI în businessstartup românescdeep-techmobilitate urbanăincluziune digitalăproduse IT cu AI
Share:

Cum arată, în practică, o afacere românească construită pe AI

În 2025, o singură decizie de investiție spune multe despre direcția în care merge tehnologia în România: startup-ul deep-tech .lumen atrage o nouă rundă de finanțare de la EIT Urban Mobility pentru a scala ochelarii cu inteligență artificială dedicați persoanelor nevăzătoare.

Nu vorbim doar despre încă un gadget „smart”, ci despre un produs de inteligență artificială aplicată, construit în România, care adresează o problemă socială uriașă: accesul la mobilitate și autonomie pentru nevăzători în mediul urban. Iar pentru companiile IT locale, exemplul .lumen e un studiu de caz foarte clar despre cum poate arăta un produs scalabil, cu AI în centrul modelului de business.

În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, povestea .lumen e relevantă din două motive:

  • arată cum poți construi un produs SaaS/hardware + AI cu potențial global;
  • demonstrează că există apetit de finanțare pentru soluții de AI cu impact real, mai ales pe zona de mobilitate și incluziune.

În continuare, trecem prin ce face concret .lumen, de ce această investiție contează pentru ecosistemul local și ce pot învăța companiile românești care vor să implementeze AI în produse și servicii.

Ce este .lumen și de ce contează pentru AI-ul românesc

.lumen este un startup deep-tech românesc care dezvoltă ceea ce compania numește primii ochelari din lume cu AI pentru nevăzători. Practic, ochelarii încearcă să înlocuiască funcțional rolul unui câine-ghid, dar printr-o combinație de senzori, algoritmi de computer vision și inteligență artificială.

EIT Urban Mobility – comunitatea europeană de inovație axată pe mobilitate urbană sustenabilă și incluzivă – a ales să investească în .lumen. Suma nu a fost făcută publică, dar semnalul este clar: mobilitatea urbană viitoare va fi profund legată de AI, iar soluțiile care cresc incluziunea au prioritate.

De ce contează asta în peisajul AI din România?

  1. Validare internațională pentru un produs românesc de AI – nu e doar un POC făcut într-un laborator, ci un produs suficient de matur încât să atragă capital european specializat.
  2. Focus pe incluziune, nu doar pe eficiență – multe proiecte de AI românești vânează optimizări de costuri sau automatizări interne; .lumen merge direct către o problemă de societate.
  3. Exemplu clar de deep-tech local – combină hardware, software, AI, cercetare și design de produs. Exact genul de combinație de care ecosistemul IT românesc are nevoie dacă vrea să iasă din zona de outsourcing.

Cum funcționează, în esență, un produs ca ochelarii .lumen

Nu avem toate detaliile tehnice publice, dar putem reconstrui arhitectura de principiu a unui astfel de produs, folosind ce știm din proiecte similare și din poziționarea companiei.

1. Senzori și percepție a mediului

Ochelarii pentru nevăzători au, de regulă, un set de senzori integrați:

  • camere video pentru computer vision;
  • eventual LiDAR sau alți senzori de distanță pentru detectarea obstacolelor;
  • accelerometru și giroscop pentru orientare;
  • GPS (în mediul urban, pentru navigație macro).

Datele brute nu ajută pe nimeni. Valoarea vine din faptul că AI-ul le transformă în informație contextuală: unde sunt obstacolele, cum se mișcă oamenii, ce rute sunt sigure, cum se corelează totul cu harta orașului.

2. Stratul de inteligență artificială

Aici apare diferența între un gadget „smart” și un produs de AI serios.

Un sistem ca .lumen are, foarte probabil, mai multe componente:

  • modele de detecție de obiecte (mașini, trotuare, treceri de pietoni, scări);
  • segmentare semantică pentru a înțelege unde e drumul, unde e bordura, unde e obstacolul;
  • modele de predicție a traiectoriilor (cum se vor mișca pietonii și vehiculele din jur);
  • un modul de planificare a traseului adaptat persoanelor nevăzătoare.

Tot acest „stack” AI trebuie optimizat pentru:

  • timp real (decizii în fracțiuni de secundă);
  • consum redus de energie (hardware portabil);
  • fiabilitate în condiții urbane variate (noapte, ploaie, aglomerație, zăpadă – relevant mai ales în România în decembrie-ianuarie).

3. Interfață cu utilizatorul – partea pe care majoritatea o subestimează

Ochelarii cu AI nu au valoare dacă utilizatorul nu se simte în control. Aici intră în joc designul de interacțiune:

  • vibrații direcționale pentru a indica obstacole sau direcții;
  • feedback audio (de exemplu, prin căști bone-conduction) pentru instrucțiuni de navigație;
  • comenzi vocale simple (start/stop, destinație, repetare instrucțiune).

Ce face .lumen interesant este tocmai această îmbinare între AI, hardware și experiența utilizatorului. Orice companie românească ce vrea să construiască produse cu AI ar trebui să studieze acest tip de integrare, nu doar modelul de machine learning în sine.

De ce investește EIT Urban Mobility în .lumen

Răspunsul scurt: pentru că o astfel de soluție se aliniază perfect cu două teme cheie la nivel european:

  1. mobilitate urbană sustenabilă;
  2. incluziune și acces egal la oraș.

Orașele europene, inclusiv București, Cluj, Timișoara sau Iași, au aceeași problemă structurală: infrastructura urbană nu este gândită de la zero pentru persoanele cu dizabilități. Modernizările merg greu, bugetele sunt limitate, iar schimbările de infrastructură cer ani de zile.

AI-ul, în schimb, permite o abordare diferită:

  • în loc să aștepți ca orașul să devină perfect accesibil,
  • poți construi un strat digital de inteligență care „traduce” orașul actual pentru persoanele nevăzătoare.

EIT Urban Mobility investește în .lumen tocmai pentru că:

  • produsul poate fi scalat în mai multe orașe și țări;
  • colectează date (anonimizate) care pot ajuta autoritățile să înțeleagă unde sunt blocajele de accesibilitate;
  • arată concret cum poate fi folosită AI în mobilitatea urbană, nu doar pentru mașini autonome, ci și pentru pietoni vulnerabili.

Pentru ecosistemul IT românesc, mesajul este clar: dacă ai o idee de AI care rezolvă un pain point urban, nu te limitezi la piața locală. Există capital și programe europene care caută astfel de soluții.

Ce pot învăța companiile IT din România din cazul .lumen

.lumen nu este doar o știre de tip „startup românesc primește finanțare”. Este, practic, un manual comprimat despre cum să gândești produse și servicii cu AI într-o companie tehnologică din România.

1. Pornește de la o problemă clară, nu de la tehnologie

Majoritatea firmelor IT care „vor să facă ceva cu AI” pornesc așa:

„Hai să folosim un model de limbaj mare / computer vision / RAG, sigur găsim noi o aplicație.”

.lumen face exact invers:

  • problema: nevăzătorii au acces extrem de limitat la câini-ghid, infrastructură urbană și autonomie;
  • constrângerea: soluția trebuie să fie purtabilă, sigură, acceptată social;
  • răspunsul: ochelari cu AI care simulează comportamentul unui câine-ghid.

Dacă ești o companie de dezvoltare software, testare automată sau DevOps în România și vrei să intri pe zona de „AI services”:

  • uită-te întâi la procesele și blocajele clienților tăi;
  • abia apoi decide ce tip de AI se potrivește.

2. Gândește produs, nu doar proiect

Mulți integratori și firme de software locale tratează AI-ul ca pe un „feature” într-un proiect custom. .lumen îl tratează ca pe centrul unui produs scalabil.

Ce înseamnă asta practic:

  • ai un roadmap pe termen mediu-lung, nu doar un sprint de 3 luni;
  • lucrezi cu cicluri de învățare (feedback de la utilizatori, îmbunătățire a modelelor, noi versiuni de hardware/software);
  • construiești un brand în jurul produsului, nu doar un repo de cod.

Pentru un SaaS românesc bazat pe AI (de exemplu, pentru testare automată, observability DevOps, analiză de cod sau asistenți virtuali), lecția e clară: tratează modelul de AI ca pe un asset strategic, nu ca pe un plugin.

3. Conectează-te la ecosistemul european de inovare

.lumen nu a crescut într-o bulă izolată. S-a conectat la:

  • fonduri europene și programe precum EIT Urban Mobility;
  • rețele de orașe și comunități de mobilitate;
  • mentori, laboratoare și parteneri internaționali.

Orice companie IT românească ce vrea să iasă din outsourcing clasic și să intre în product & AI are câțiva pași clari:

  1. participare în programe de accelerare axate pe AI și deep-tech;
  2. validare timpurie cu clienți pilor (de exemplu, un oraș, un retailer, un operator logistic);
  3. pregătirea pentru investiții (cap table curat, ownership clar pe IP, plan de scalare).

4. Măsoară impactul, nu doar vanity metrics

.lumen este, prin definiție, un produs de impact social. Valoarea lui nu se măsoară doar în MRR sau număr de utilizatori, ci în:

  • câți nevăzători pot deveni independenți în oraș;
  • câte incidente sau situații periculoase sunt evitate;
  • cum se schimbă percepția lor asupra mobilității și siguranței.

Pentru produsele de AI orientate business, echivalentul ar putea fi:

  • ore de muncă economisite lunar pentru echipe;
  • procent de erori redus în procesele critice;
  • creșterea veniturilor per client activ.

Dacă nu poți defini 2–3 metrici clare de impact, probabil încă nu ai un use case solid de AI.

Cum poți începe să implementezi AI în compania ta, inspirat de .lumen

Realitatea e simplă: nu toate firmele își vor construi propriul „ochelari pentru nevăzători”. Dar lecțiile de structură se aplică perfect și la companiile care fac software, testare sau DevOps în România.

Iată un cadru de start, inspirat de exemplul .lumen:

  1. Definește un domeniu clar unde AI-ul poate avea impact (de exemplu: suport clienți, analiză de loguri, testare automată, recomandări de produse).
  2. Mapează datele la care ai acces și vezi ce modele se potrivesc (LLM, computer vision, predicții, clasificare).
  3. Construiește un prototip orientat pe o singură problemă, dar cu gândul la produs (nu doar la demo intern).
  4. Testează cu utilizatori reali, colectează feedback și rafinează interfața (nu doar acuratețea modelului).
  5. Pregătește-te pentru scalare: infrastructură cloud, MLOps, securitate și guvernanța datelor.

Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” arată fix această tranziție: de la servicii IT tradiționale, la produse și platforme cu AI integrate, construite aici, dar vândute global.

.lumen doar confirmă că direcția este corectă – și că nu e nevoie să fii în Silicon Valley ca să construiești tehnologie de vârf cu impact real.

De ce momentul .lumen este important acum, nu „cândva în viitor”

Suntem la final de 2025, cu presiune pe costuri, inflație ridicată și competiție acerbă în IT. Multe companii românești ezită să investească în AI de teamă că „nu e încă momentul” sau „nu avem suficient buget pentru R&D”.

Exemplul .lumen contrazice direct aceste ezitări:

  • există capital pentru produse de AI bine gândite;
  • există cerere pentru soluții care rezolvă probleme reale (nu doar „feature-uri smart”);
  • există talent tehnic în România capabil să ridice deep-tech serios.

Dacă ești fondator, CTO sau manager într-o companie IT românească, întrebarea reală nu mai este „merită să intrăm în AI?”, ci „ce tip de produs sau serviciu cu AI construim, pe ce problemă clară și cu ce plan de scalare?”.

Iar dacă îți lipsește încă direcția, cazuri ca .lumen sunt un bun punct de pornire pentru discuții interne: cum ar arăta „ochelarii noștri” pentru domeniul în care lucrăm acum?

Concluzie: AI în România – de la outsourcing la produse cu impact

.lumen arată o Românie IT care nu doar scrie cod pentru alții, ci își asumă risc de produs, proprietate intelectuală și impact social. Pentru seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, e un exemplu clar că următorul nivel nu înseamnă doar proiecte mai mari, ci produse proprii construite pe AI.

Dacă vrei ca firma ta să facă parte din acest val, nu ai nevoie de un plan perfect de 5 ani. Ai nevoie de un prim produs sau modul de AI bine ales, de utilizatori reali și de curajul de a trece de la „servicii la oră” la valoare bazată pe proprietatea tehnologiei.

AI-ul nu e doar pentru giganți sau pentru laboratoare corporatiste. .lumen demonstrează că și un startup românesc poate livra tehnologie de nivel internațional, finanțată european, cu impact asupra vieții de zi cu zi. Restul ține de deciziile pe care le luați în compania voastră în următoarele luni.