Латвійська компанія Trace.Space представила платформу Trinity, призначену допомогти командам з робототехніки, аерокосмічної, автомобільної та оборонної галузей пройти шлях від прототипів до серійного виробництва. Система об'єднує вимоги до продукту, результати тестувань, параметри дизайну та варіанти виробів в єдиному середовищі, а також відкриває до цих даних доступ для AI-агентів.

Ідея стартапу народилася з проблеми, яку засновники — латвійці Яніс Вавере та Карліс Бродерс — намагалися розв'язати не один рік: інженерна інформація розпорошена між системами керування вимогами, таблицями, документами та іншими застосунками, через що складно відстежити, як зміна в одній частині складного продукту впливає на все інше.

Вавере бачив цю проблему з боку постачальника, працюючи в компаніях, що впроваджували системи керування вимогами в Jama Software, тоді як Бродерс спостерігав за нею зсередини підприємств, які ці системи використовували.

Обидва дійшли одного висновку: додавання чергової функції до наявних інструментів нічого не вирішить. Треба було змінити саму структуру та спосіб зв'язку інженерних даних.

Запуск Trinity став значним кроком уперед для латвійського стартапу, який починав із керування вимогами, а згодом розширився на тестування, параметри дизайну, керування варіантами продуктів та інженерію за допомогою ШІ.

Про деталі розповів виданню Tech.eu генеральний директор і співзасновник компанії Яніс Вавере. Trace.Space заснували 2022 року в Ризі, компанія має офіси в Латвії та США.

Шлях від керування вимогами до Trinity

Автор матеріалу познайомився з Trace.Space ще 2023 року, коли компанія зосереджувалася на переосмисленні керування вимогами — відправної точки для всіх інженерних даних. Будь-який продукт починається з вимог, що визначають його функції та характеристики, перш ніж еволюціонувати у нові покоління, версії та варіанти.

Тож навіть якщо спочатку це не очевидно, саме вимоги є тим, звідки все починається і де зберігається основна інтелектуальна власність.

Яніс Вавере, CEO Trace.Space

Ми почали з керування вимогами, бо знали це з власного досвіду, і хотіли утримати саме це ядро. Але план ніколи не полягав у тому, щоб залишатися лише у вимогах. Мета — охопити весь цикл інженерії та виробництва.

Яніс Вавере, CEO Trace.Space

Trace.Space прагне зрештою охопити до 80 відсотків усього циклу розробки продукту. За оцінками компанії, сьогодні Trinity покриває близько 40 відсотків цього циклу — порівняно з приблизно 10 відсотками на старті проєкту.

Крім керування вимогами та тестуванням, до Trinity додають керування параметрами дизайну й варіантами, а також інфраструктуру з детермінованими правилами, які дають змогу AI-агентам орієнтуватися в інженерних даних і оцінювати вплив змін.

Упродовж наступного року Trace.Space планує рухатися далі — у бік моделювання, симуляцій і виробництва, зокрема специфікацій матеріалів (BOM), ERP-систем та ланцюгів постачання.

Вавере бачить майбутнє, у якому інженерні дані пов'язуватимуть компанії з їхніми постачальниками безпосередньо, а не через обмін документами.

Нинішній обмін даними між постачальниками та ланцюгами постачання — це тижні пересилання PDF-файлів. Ми вважаємо, що агенти проходитимуть такими графами даних, і Trace.Space стане ядром, яке утримуватиме цю інженерну інформацію.

Яніс Вавере, CEO Trace.Space

Таке розширення відбувається на тлі стрімкого зростання інвестицій у галузі, з якими працює Trace.Space, — хоча, за словами Вавере, інженерна інфраструктура не встигає за цим темпом.

Будувати стає швидше. Масштабувати — ні

Інвестиції в галузі, пов'язані з фізичним ШІ, б'ють рекорди. Компанії з робототехніки залучили 18,8 мільярда доларів за першу половину 2026 року — вже більше, ніж 15 мільярдів доларів за весь 2025-й. Оборонні технологічні стартапи до початку червня зібрали 14,6 мільярда доларів, компанії космічної галузі залучили понад 12 мільярдів доларів за 2025 рік. Стартапи, що розробляють автономний транспорт, до середини квітня 2026 року вже встановили рекорд у 21,4 мільярда доларів залучених інвестицій.

Проте перетворити цей капітал на продукти, виготовлені у промислових масштабах, значно складніше. Командам доводиться переходити від кількох прототипів до виробництва цілих парків техніки, варіантів виконання та регульованих продуктів.

Значна частина інженерної інфраструктури досі тримається на таблицях, статичних документах, застарілих платформах і знаннях, які існують лише в головах окремих людей. Проблема посилюється, коли програмно-кероване обладнання генерує дані з реальної експлуатації, які інженери мають враховувати при створенні наступного покоління продуктів.

Серед клієнтів Trace.Space — інженерні команди Lucid Motors, Serve Robotics, Xiphos, TMAP Mobility та StandardX.

Обмеженням більше не є те, чи можуть амбітні команди отримати фінансування.

Яніс Вавере, CEO Trace.Space

Питання в тому, чи можуть вони достатньо швидко проєктувати, перевіряти й виробляти продукти, щоб перемогти в конкуренції. Донедавна інфраструктура, необхідна для такої швидкості та точності, існувала лише всередині жменьки найпередовіших hardware-компаній світу, і її будували та підтримували спеціальні внутрішні інженерні команди. Trinity робить цю можливість доступною для всіх.

Яніс Вавере, CEO Trace.Space

Trinity пов'язує вимоги з тестами, параметрами дизайну та варіантами продуктів. Замість того, щоб створювати нову копію щоразу під час розробки нового автомобіля, робота, супутника чи конфігурації, команди визначають, що є спільним, а де версії відрізняються. Коли щось змінюється, Trinity показує, на що ще це вплине. Саме така пов'язана структура робить корисними AI-агентів в інженерії.

Платформа для світу, де інженерія працює разом з агентами

У Trace.Space стверджують, що архітектура Trinity дає змогу робити речі, які були недоступні на момент створення попередніх поколінь інженерних платформ.

Платформа побудована за принципом API-first, що дозволяє розробникам підключати її до наявних середовищ розробки й тестування. В основі лежить налаштовуваний граф, здатний приймати різні типи інженерних даних, із вбудованою підтримкою параметрів дизайну та керування варіантами.

Trinity також створена з розрахунком на роботу AI-агентів. За словами Вавере, клієнти вже використовують власних агентів у парі з платформою:

Вони також використовують Trace.Space як своєрідну обв'язку (harness), працюючи через її API та запускаючи агентів — зокрема власних — для проведення аналізу.

Яніс Вавере, CEO Trace.Space

Коли швидше прототипування створює більше інженерних ризиків

Говорячи про прискорення розробки обладнання завдяки ШІ, Вавере зазначив, що найпомітніший ефект спостерігається саме в програмно-керованих машинах і програмно-керованому обладнанні.

Команди тепер можуть генерувати ідеї та будувати прототипи значно швидше, ніж раніше, маючи таку саму або навіть меншу кількість інженерів. Вони можуть створити базовий апаратний продукт, а потім досліджувати різні варіанти, версії та тести в програмних середовищах.

Яніс Вавере, CEO Trace.Space

ШІ дозволяє командам швидше генерувати код, інтегрувати його в середовища моделювання, симуляції та CAD, а також оперативно тестувати різні версії продукту. Це спрощує прототипування, пришвидшує випуск ранніх версій і дає змогу одразу використовувати тестові й польові дані в розробці.

Утім, за словами Вавере, таке прискорення породжує й нову проблему: традиційна системна інженерія не встигає за обсягом даних, що генерують дедалі швидші цикли розробки.

Кожен новий реліз накопичує ризики, бо інженери систем не встигають опрацьовувати такий обсяг даних. Команди вже по-справжньому не знають, чи створюють вони правильний продукт.

Яніс Вавере, CEO Trace.Space

Ризики накопичуються, якість може падати, а деякі вимоги можуть залишитися непоміченими — і це потенційно призводить до того, що клієнту відвантажують не той продукт.

Яніс Вавере, CEO Trace.Space

Саме тут у гру має вступати Trinity. Зі зростанням кількості прототипів, варіантів і продуктів у реальній експлуатації платформа покликана аналізувати накопичені інженерні дані та стежити за тим, чи продовжують виконуватися початкові вимоги. За словами Вавере, це дедалі важливіше, коли компанії переходять від прототипів до потенційно мільйонів одиниць продукції в полі.

Від AI-агентів до фізичного ШІ

У лютому Trace.Space випустила Space Agent — свій агентний ШІ-інструмент для системної інженерії. Trinity поширює цей підхід на значно ширшу частину інженерного процесу.

Вавере розповів, що клієнти, які раніше працювали в SpaceX, відзначали: Trinity нагадує те, як вони працювали з інженерними даними там.

Це означає, що ми побудували й вивели на ринок платформу, яку деякі з найкращих компаній світу змогли створити лише завдяки тому, що кидали своїх найкращих інженерів на розробку внутрішніх інструментів.

Яніс Вавере, CEO Trace.Space

Trace.Space розраховує, що в міру переходу таких машин від прототипів до масштабного розгортання інженерні системи позаду них також муситимуть масштабуватися. Trinity — це відповідь компанії на цей виклик: оскільки ШІ прискорює створення й тестування обладнання, наступним вузьким місцем може стати саме відстеження того, що будується, що змінилося, чи воно працює і як налагодити серійне виробництво.