总部位于加州尔文的机器人初创公司FieldAI通过多轮先前未公开的融资筹集了4.05亿美元，用于开发其所谓的“基础具身人工智能模型”——本质上是为各类机器人设计的智能大脑，旨在帮助从人形机器人、四足机器人到自动驾驶汽车等各类设备适应新环境。
该公司于周三宣布了这笔融资，其中最近一轮于8月筹集了3.14亿美元，由贝索斯远征基金（Bezos Expedition）、Prysm和淡马锡（Temasek）共同领投。其他投资方还包括Khosla Ventures、英特尔资本（Intel Capital）和Canaan Partners等机构。
与处理文本或图像的传统人工智能不同，具身人工智能指的是控制物理机器人在真实环境中移动的人工智能系统。FieldAI打造的“Field基础模型”是基于物理原理的通用具身人工智能模型。公司创始人兼首席执行官阿里·阿加（Ali Agha）在接受采访时表示，这种方法使机器人能够在感知风险的同时快速学习并适应新环境。
“我们的使命是构建一个能够跨不同机器人类型和多样化环境泛化的单一机器人大脑，”阿加表示，“要实现这个目标，在进入新环境时需要管理风险和安全问题。这一直是机器人技术领域的根本性空白，传统模型和方法从未被设计来管理这些风险和安全。”
阿加指出，让机器人能够在新环境中安全学习的关键是在这些人工智能模型中增加物理层面。这一补充为机器人提供了第二套决策依据——尤其在新环境中——而不是像传统大语言模型那样仅仅根据模型指令作出反应。
他补充说，虽然少量人工智能幻觉在某些情况下并无大碍，但对于在危险环境中或与人类协同工作的机器人来说，这可能造成严重后果。
“突然间你开始产生这种意识：我知道多少？如果我不知道某些信息，或者正在做决策，我对这个决定有多大信心？”阿加解释道，“一旦网络开始获取这种认知，它就会做出更安全的选择。不仅仅是输出‘嘿，这是下一个动作’，而是会告诉你它的置信度有多高，作为客户你可以设定风险阈值，机器人就会相应作出反应。”
阿加在从美国国家航空航天局（NASA）到麻省理工学院（MIT）等多个机构的数十年工作中一直致力于这个想法。当他取得技术突破，使得一个机器人大脑能够跨不同机器人类型执行相同和独立动作时，他决定创立FieldAI。
自2023年成立以来，FieldAI已获得建筑、能源和城市配送等多个行业的合同。公司拒绝透露具体客户名称。本轮融资将支持研发工作，同时帮助公司扩大生产规模，将其模型部署给客户，并进一步拓展海外市场。
阿加将FieldAI的方法比作人类进化：“人类进化是为了能够在不同环境中执行各种不同任务，并且具备快速学习的能力。我们相信这是机器人技术的必然要求。当然，你可以为特定用例进行优化，但这并不是我们要追求的市场。”
