首頁前Meta研究人員旨在將視覺AI引入工廠車間
人工智慧正在重塑我們的世界，但它主要仍侷限於數字邊界。如今，新一波初創企業正將這些能力帶入物理世界。
由兩名前 Meta 研究人員創立的 Perceptron 正在引領這一轉變。該公司成立於 2024 年 11 月，致力於構建先進的視覺模型，使機器能夠更有效地與物理環境互動。
本週，Perceptron 推出了 Isaac 0.5，這是一款旨在賦予機器在工業環境中“感知、推理和行動”能力的模型。該軟體賦能視覺引導機器人，使其能夠導航工廠和倉庫等複雜空間，同時允許企業從這些機器人捕獲的影片中提取有價值的視覺洞察。
Isaac 0.5 以開放權重模型的形式提供，其引數和訓練資料可供公眾審查。
Perceptron 由 Armen Aghajanyan 和 Akshat Shrivastava 聯合創立，兩人均為 Meta 基礎人工智慧研究（FAIR）團隊的前成員。該公司最近獲得了由 Bessemer Venture Partners 領投的 2100 萬美元融資。創始人將他們的軟體視為工業自動化的下一步。
“當前的物理人工智慧提出了一個錯誤的兩難選擇：要麼是需要每個例項配備多個專用雲 GPU 的通用基礎模型，要麼是僅處理感知或控制但很少同時處理兩者的窄模型，”公司解釋道。
Aghajanyan 和 Shrivastava 認為，他們的工具與現有解決方案的不同之處在於其通用性。該模型並非針對單一重複性任務進行最佳化，而是旨在靈活適應各種環境和情況。
在一場採訪中，Shrivastava 引發人們對簡單物理任務的反思，例如整理箱子：“考慮一臺被部署來分揀包裹的機器人。它必須執行哪些具體任務？”
這個看似簡單的過程涉及多個複雜步驟。機器人首先必須讀取包裹標籤，進行空間分析以定位箱子，並確定要拾取哪個物品。當處理多個箱子時，它還必須規劃操作的序列和順序。
Perceptron 的軟體協助機器人導航這些步驟中的每一個。雖然其他行業工具可以處理個別任務，但很少有工具能提供動態現實應用所需的靈活性。
那麼，這種演算法創新的資料來源在哪裡？
像 Isaac 0.5 這樣的模型透過處理海量影片訓練資料來獲取操作技能。Perceptron 表示，其新模型經過一百萬小時的通用影片訓練，以識別場景、視覺效果和情況。該公司還利用了第一人稱視角捕獲的影片（通常透過可穿戴相機拍攝）以及記錄重複人類動作以教導 AI 系統物理行為的 UMI 影片。
儘管 Perceptron 尚未披露具體資料來源，但 Shrivastava 指出，該公司“內部構建了涵蓋多種模態的 PB 級資料集，包括影象、文字、影片和機器人軌跡。”
使機器人能夠在倉庫中高效執行的軟體潛力巨大。Perceptron 認為其處於推動這一自動化浪潮的良好位置，並向各種供應商提供軟體，以整合到不同行業中。
目標行業包括製造業、物流、倉儲、安防、移動性和媒體娛樂。
“目前市場上沒有任何類似的產品，”Aghajanyan 表示。“我們對這些可能性感到非常興奮。”
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