כשליש מהמזון בעולם תלוי בהאבקה, ורובה נעשה בידי כוורות מסחריות שמובלות משדה לשדה. הבעיה המרכזית של הכוורן היא זמן-תגובה: הוא מבקר בכוורת אחת לכמה שבועות, ועד שהוא מגלה נגיעות בקרדית ורואה, רעב או קריסה — כבר מאוחר. Beewise, שנוסדה ב-2018, בנתה מכשיר שנועד לסגור בדיוק את הפער הזה.
BeeHome הוא מכולה המכילה עשרות חלות, ובתוכה מצלמות, זרוע רובוטית, בקרת-אקלים ומערכת-טיפול. מודל ראייה-ממוחשבת סורק את החלות ברצף ומזהה מצב-הגידול, מזון, מלכה, נגיעות בטפילים או סימני-נחיל, והמערכת פועלת בעצמה — מאכילה, מחממת או מקררת, מטפלת בקרדית בשיטה תרמית ללא חומרי-הדברה, ומפרידה נחיל לפני שהוא עוזב. הכוורן מקבל את התמונה בטלפון ומתערב רק כשצריך.
החברה מדווחת על הפחתה ניכרת בשיעורי-התמותה של כוורות המותקנות במערכת שלה — לפי פרסומיה, סדר-גודל של עשרות אחוזים. חשוב לציין שזהו נתון של החברה עצמה, שדווח בתקשורת המקצועית, ולא ממצא של מחקר עצמאי שעבר ביקורת-עמיתים.
הגיוסים: עשרה מיליון דולר בסבב A (2020), 80 מיליון דולר (2022) ו-50 מיליון דולר בסבב D (2025). הפריסה המרכזית היא בקליפורניה, שם תלויים גידולים כמו שקדים בהאבקה מסחרית בקנה-מידה עצום, ועיתון לוס אנג'לס טיימס סיקר את הפעילות בשדה ב-2025. זהו מקרה מובהק של רובוטיקה חקלאית שנועדה לפתור בעיה אקולוגית ולא רק לחסוך עבודה.
מעבר לתועלת הישירה לכוורן, המכשיר יוצר משהו שלא היה קיים קודם: נתונים רציפים על מצב הכוורת. עד היום התבסס הידע על קריסת-מושבות בעיקר על סקרים שנתיים ועל דיווח בדיעבד, ואילו ניטור יומיומי מאפשר לזהות אילו סימנים מקדימים מופיעים לפני קריסה ובאיזה סדר.
עם זאת, הפתרון ממחיש גם את מגבלותיה של הגישה הטכנולוגית. קריסת-מושבות מיוחסת בספרות המדעית לשילוב של טפילים, חומרי-הדברה, מחלות, תזונה לקויה ואובדן בתי-גידול. כוורת חכמה מטפלת בחלק מהגורמים בתוך הכוורת עצמה, אך אינה משנה את הסביבה שמחוצה לה — ולכן היא מקטינה נזק ולא מסירה את הסיבה.