Última actualización:
29
/
09
/
2026
Publicado:
01
/
10
/
2026

Seevia

Seevia, spin-off de la Universidad Carlos III de Madrid, desarrolla sistemas de percepción con inteligencia artificial para ciudades, automoción e industria. Su tecnología está en producción en el servicio de limpieza del Ayuntamiento de Madrid a través de FCC Medio Ambiente, donde los vehículos de inspección detectan residuos fuera de los contenedores y han reducido más de un 50% el tiempo de actuación.

Su valor diferencial está en resolver la falta de información continua sobre el estado de la calle: saber qué contenedor desborda, qué señal está deteriorada o cómo se usa un aparcamiento exige hoy inspecciones a pie o esperar al aviso vecinal. Seevia convierte los vehículos que ya recorren la ciudad y las cámaras de la vía pública en inspectores permanentes que detectan, localizan y registran cada incidencia. Para los servicios urbanos de un ayuntamiento, esto supone actuar antes de que llegue la queja y dimensionar cada servicio con datos reales.

Datos de la empresa

Año de fundación

2023

NIF/CIF

B56226707

Certificaciones

ENS - Bajo, RGPD
Todavía no dispone de certificaciones.

Nº de Empleados

7

Tipo de empresa:

Startup / Scaleup

Tipo de oferta

Servicio y Producto

Modelo de negocio

Licencias de uso de software o similar, Consultoría

Tecnologías

Anonimización, Artificial Intelligence, Asset Management, Automation, Business Intelligence, Computer Vision, Data Analytics, Deep learning, Digital Twins, Geospatial, Hardware, IOT, LLMs, Machine Learning, Remote sensing, Robotics, Software, Video analytics, VR/AR, WebRTC, GIS, Visión por computador, OCR, Cámaras IP, Edge/Local server, Inteligencia de localización

Premios

- Inteligencia Artificial y Tecnologías Avanzadas 2024 - Por el proyecto “Seevia City – Smart Waste Management Platform”

Aceleradoras

Parque Científico UC3M / C3N-IA - Centro de Innovación en Emprendimiento e Inteligencia Artificial

Análisis GovTech

Explora la información de las variables clave en las tres dimensiones de nuestra categorización Govtech.

Tracción pública

Volumen adjudicado
(último año)
11.200 €
Clientes públicos
(últimos 3 años)
3
Crecimiento en contratos públicos
(últimos 3 años)
0 %
Canales formales
Si
Certificación ENS
Bajo

Solvencia económica

Facturación
(último año)
630.000 €
Inversión total levantada
62.000 €
Crecimiento en facturación
(últimos 3 años)
548 %
Nº de clientes
(últimos 3 años)
8
Antigüedad de la empresa
3 años
Public Readiness (Tracción pública)

Valor total de contratos como entidad adjudicataria (último año)

11.200 €

Cantidad de contratos (último año)

1

Clientes públicos destacados

Ayuntamiento de Madrid,, Ayuntamiento de Zaragoza, Mercamadrid.

Canales y colaboraciones

Subcontratados y contratación directa.

Vendor Trust (Solvencia económica)

Facturación (último año)

630.000 €

Inversión levantada acumulada

62.000 €

Contrato mayor valor en los últimos 3 años

725.000 €

Inversores

Universidad Carlos III de Madrid (UC3M)

Clientes privados destacados

Renault, FCC Medio Ambiente, Sener, Applus, Bosch, Crisalion Mobility, Advisory Experts,

Ecosistema

Premios

- Inteligencia Artificial y Tecnologías Avanzadas 2024 - Por el proyecto “Seevia City – Smart Waste Management Platform”

Aceleradoras

Parque Científico UC3M / C3N-IA - Centro de Innovación en Emprendimiento e Inteligencia Artificial

Datos de la empresa

Año
Ventas
Empleados
EBITDA
Clientes
Ronda
Inversión
Inversores
Todavía no se han publicado datos de la empresa.
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Caso de uso

Detección inteligente de residuos y optimización de la recogida urbana

¿Cómo evitar contenedores desbordados y recorridos innecesarios, cuando la planificación de recogida se basa en horarios fijos y no en el estado real de la calle? Seevia usa visión por computador sobre cámaras urbanas para detectar en tiempo real residuos mal depositados y contenedores saturados, y envía alertas georreferenciadas para priorizar la recogida.

Contexto

El crecimiento urbano y los nuevos hábitos de consumo han incrementado el volumen y la complejidad de los residuos municipales, mientras los ayuntamientos deben cumplir objetivos exigentes de economía circular y reducción de emisiones. Al mismo tiempo, la ciudadanía reclama calles más limpias y una respuesta más rápida ante contenedores desbordados y puntos negros de vertidos. En paralelo, muchas ciudades están lanzando programas de innovación en inteligencia artificial y tecnologías avanzadas para mejorar sus servicios públicos, incluyendo la recogida de residuos urbanos. En este marco, disponer de herramientas que conviertan las escenas urbanas en datos accionables se vuelve clave para tomar decisiones informadas y anticipar problemas antes de que se hagan visibles en la calle.

Esfuerzo de implantación

Alto

Región de alojamiento de datos

España

Modelo de despliegue

On-premise

APIs e Integraciones

Capacidad de acceso a flujos de vídeo o imágenes de cámaras urbanas ya desplegadas, o incorporación de cámaras y otros dispositivos IoT en puntos estratégicos.

Conectividad segura entre los dispositivos y la plataforma en la nube de Seevia, mediante APIs y canales cifrados.

Integración API con sistemas municipales de gestión de incidencias, plataformas de recogida y herramientas de reporting para servicios urbanos.

CPVs

Paquetes de software y sistemas de información - 48000000, Servicios medioambientales – 90700000, Servicios de desarrollo de software de inteligencia artificial — 72262000

Impacto

Eficiencia y sostenibilidad
Reducción de recorridos innecesarios al concentrar los recursos en contenedores e incidencias detectadas como críticas, disminuyendo kilómetros recorridos y emisiones asociadas a la flota de recogida.

Menos incidencias visibles en calle
Disminución de episodios de contenedores desbordados y bolsas fuera de contenedor al activar alertas antes de la saturación, mejorando la limpieza percibida por la ciudadanía.

Decisiones basadas en datos
Mayor capacidad para rediseñar rutas, dimensionar contratos y ajustar frecuencias en función de patrones reales de generación de residuos y puntos negros recurrentes identificados por la plataforma.

Confianza y transparencia
Refuerzo de la confianza ciudadana al poder demostrar, con datos objetivos, dónde se actúa, con qué frecuencia y con qué resultados, alineando el servicio con las metas de sostenibilidad urbana.

Implementado en:
Ver caso de uso
Caso de uso

Trazabilidad vehicular y peatonal con visión artificial y LiDAR

¿Cómo gestionar la congestión de camiones en un mercado mayorista sin instalar dispositivos en los vehículos ni alterar su operativa diaria? Seevia combina cámaras y sensores LiDAR para seguir cada vehículo desde su entrada hasta su salida, detectar colas y ocupación indebida, y recomendar accesos o rutas alternativas. 

Contexto

Los grandes centros mayoristas y logísticos concentran en pocas horas miles de desplazamientos de vehículos pesados, lo que tensiona accesos, viales internos y puntos de carga y descarga. A la vez, las administraciones y gestoras de estos recintos están sometidas a una creciente presión para mejorar la eficiencia logística, reducir emisiones y garantizar tiempos de operación competitivos. Estrategias urbanas de movilidad sostenible y proyectos europeos de innovación impulsan la implantación de tecnologías avanzadas para gestionar el tráfico en tiempo real y preparar estos espacios para la movilidad conectada y autónoma. En este contexto, disponer de datos fiables y continuos sobre cómo se mueven los vehículos dentro del recinto deja de ser un lujo y pasa a ser una necesidad estratégica.

Esfuerzo de implantación

Alto

Región de alojamiento de datos

España

Modelo de despliegue

On-premise, Nube privada

APIs e Integraciones

Conectividad IP con cámaras existentes y posibilidad de añadir nodos LiDAR en accesos y viales clave.
Enlace seguro con la plataforma cloud/edge de Seevia para el envío de vídeo y datos en tiempo real.
Integración mediante APIs abiertas con sistemas de control de accesos, peajes internos, plataformas logísticas y sistemas de seguridad del recinto.

CPVs

Paquetes de software y sistemas de información - 48000000, Diseño y ejecución en materia de investigación y desarrollo — 73300000, Servicios de desarrollo de software de inteligencia artificial — 72262000, Sensores – 35125100-7

Impacto

Eficiencia operativa
Reducción de los tiempos de espera en accesos y áreas de espera, gracias a la monitorización continua de colas y tiempos de permanencia y a la reconfiguración dinámica de rutas internas.

Uso optimizado del espacio y de la infraestructura vial
Mejor aprovechamiento de carriles, rotondas y zonas de estacionamiento al disponer de métricas objetivas sobre densidad, ocupación indebida y recorridos más frecuentes.

Decisiones basadas en datos
Mejora de la planificación logística y de la programación de franjas horarias críticas, apoyada en indicadores históricos y en mapas de calor del tráfico interno.

Sostenibilidad y reducción de emisiones
Disminución de recorridos innecesarios y tiempos de motor al ralentí en colas, gracias a la recomendación de accesos y rutas alternativas más eficientes.

Mejor experiencia para transportistas y operadores
Menos incertidumbre en accesos, mayor previsibilidad de los tiempos de operación y posibilidad de integrar el cobro automático de entrada, reduciendo fricción en la relación con la administración gestora del recinto.

Implementado en:
Ver caso de uso