FieldAI ได้รับเงิน 405 ล้านดอลลาร์เพื่อขับเคลื่อนยุคใหม่ของ Embodied AI

FieldAI ผู้บุกเบิกด้าน Embodied Artificial Intelligence ได้รับเงิน 405 ล้านดอลลาร์ ในรอบการระดมทุนติดต่อกัน ซึ่งยืนยันตำแหน่งของตนในฐานะผู้นำด้านความเป็นอิสระของหุ่นยนต์ การระดมทุนนี้ดึงดูดผู้ลงทุนชั้นนำ รวมถึง Bezos Expeditions Khosla Ventures Temasek NVentures ของ NVIDIA (NVDA ) Intel Capital (INTC ) Canaan Partners และ Prysm ร่วมกับผู้สนับสนุนก่อนหน้านี้ Gates Frontier และ Samsung รอบการระดมทุนนี้มีการจองเกิน ซึ่งสะท้อนถึงความมั่นใจของนักลงทุนและความเร่งรีบของบริษัทในระดับโลก

Embodied AI: ความฉลาดที่อยู่นอกจอ

ในขณะที่ความก้าวหน้าทาง AI ส่วนใหญ่จนถึงปัจจุบันมุ่งเน้นไปที่ข้อความ การมองเห็น และสนทนา FieldAI ได้เข้าใกล้ภูมิภาคที่ยากที่สุด: โลกแห่งความเป็นจริง สิ่งนี้คือสутьของ Embodied AI โดยที่ความฉลาดเชื่อมโยงโดยตรงกับเครื่องจักรที่รับรู้ การเคลื่อนไหว และกระทำในสภาพแวดล้อมที่แท้จริง ไม่เหมือนกับแบบจำลองดิจิทัลเท่านั้น Embodied AI ต้องเผชิญกับความท้าทายด้านแรงโน้มถ่วง การเสียดสี พื้นที่ที่ไม่แน่นอน และความเสี่ยงด้านความปลอดภัยในเวลาจริง ซึ่งต้องใช้การรับรู้และความสามารถในการตัดสินใจ: การให้เหตุผลเกี่ยวกับความไม่แน่นอนและการตัดสินใจที่มีผลกระทบทางกายภาพ

ภารกิจของ FieldAI คือการสร้าง “สมองอิสระ” ที่เป็นสากล ซึ่งสามารถทำงานได้บนหุ่นยนต์ทุกรูปแบบและขนาด ตั้งแต่หุ่นยนต์สี่ขาที่เดินผ่านพื้นที่ทำงานที่ไม่สม่ำเสมอ ไปจนถึงหุ่นยนต์แบบมนุษย์ที่ทำการยึดจับ FieldAI ได้ออกแบบเทคโนโลยีของตนให้ขยายได้อย่างราบรื่นข้ามรูปแบบ หุ่นยนต์ อุตสาหกรรม และภูมิภาค

Field Foundation Models: การพัฒนาที่เป็นเลิศด้านฟิสิกส์

ที่แก่นกลางของแพลตฟอร์ม FieldAI คือ Field Foundation Models (FFMs) ซึ่งเป็นคลาสใหม่ของ AI ที่สร้างขึ้นจากพื้นฐานเพื่อรับมือกับความเสี่ยงและความไม่แน่นอนในโลกแห่งความเป็นจริง ไม่เหมือนกับแบบจำลองการมองเห็นหรือภาษาที่ได้รับการปรับปรุง FFMs มีพื้นฐานมาจากฟิสิกส์และมีการรับรู้ความเสี่ยงโดยธรรมชาติ ทำให้หุ่นยนต์สามารถตัดสินใจได้อย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ แม้ในสภาพแวดล้อมที่ไม่เคยเห็นมาก่อน

แบบจำลองเหล่านี้รวมถึงหลายชั้นของความฉลาด Core FFMs ให้เหตุผลที่มีการรับรู้ความเสี่ยง ในขณะที่ Dynamics Foundation Models ควบคุมการเคลื่อนไหวและการยึดจับด้วยการควบคุมที่แม่นยำซึ่งยึดหลักฟิสิกส์ Multiagent Foundation Models ขยายออกไปอีกโดยการประสานงานหุ่นยนต์หลายตัวที่ทำงานร่วมกันในสภาพแวดล้อมที่มีการเปลี่ยนแปลง FieldAI ได้สร้างระบบที่พัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยการฝึกอบรมบนข้อมูลจริงและชั่วโมงการทำงานที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ทำให้สามารถปรับตัวได้เร็วกว่าแนวทางหุ่นยนต์แบบดั้งเดิม

คุณลักษณะที่กำหนดอีกอย่างหนึ่งของแนวทาง FieldAI คือ การปรับใช้แบบเนทีฟ การตัดสินใจเกิดขึ้นบนหุ่นยนต์เอง ไม่ใช่บนเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล ซึ่งรับประกับการตอบสนองในเวลาจริง แม้ในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีการเชื่อมต่อ ความสามารถนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับอุตสาหกรรมเช่นการทำเหมือง การผลิตพลังงาน และการก่อสร้าง ซึ่งความน่าเชื่อถือของเครือข่ายไม่สามารถรับประกันได้

การปรับใช้ข้ามอุตสาหกรรม

เทคโนโลยีของ FieldAI ได้เปลี่ยนแปลงการดำเนินงานแล้วในหลายภาคส่วน

• การก่อสร้าง – หุ่นยนต์ที่ติดตั้ง FFMs กำลังเดินผ่านพื้นที่ทำงานที่วุ่นวาย ขนส่งวัสดุ และช่วยเหลือในการยกและตรวจสอบ
• พลังงานและการทำเหมือง – Embodied AI ช่วยให้เครื่องจักรเข้าไปในพื้นที่อันตรายใต้ดินหรือออฟชอร์ เพื่อทำงานที่จะทำให้คนงานต้องเสี่ยง
• การผลิต – หุ่นยนต์กำลังให้การทำงานอัตโนมัติที่ยืดหยุ่นในโรงงาน โดยเสริมสร้างการประกอบที่ยึดติดกับระบบที่ยืดหยุ่นซึ่งสามารถจัดการกระบวนการทำงานที่เปลี่ยนแปลงได้
• การส่งมอบในเมืองและการตรวจสอบ – ตั้งแต่การขนส่งสุดท้ายไปจนถึงการตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐาน หุ่นยนต์ที่ได้รับการสนับสนุนจาก FieldAI กำลังทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในเมืองและสภาพแวดล้อมเมือง

การปรับใช้เหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความเป็นสากลของแพลตฟอร์ม FieldAI: ความฉลาดหลักหนึ่งประเภทที่ขับเคลื่อนหุ่นยนต์หลายรูปแบบทั่วอุตสาหกรรมที่มีความท้าทายที่แตกต่างกัน

ทีมที่สร้างขึ้นจากหุ่นยนต์ในโลกแห่งความเป็นจริง

FieldAI นำโดยผู้ที่มีประสบการณ์จากโครงการหุ่นยนต์และ AI ที่มีความทะเยอทะยานที่สุด ทีมงานของบริษัทประกอบด้วยศิษย์เก่าจาก DeepMind Google (GOOGL ) Brain Tesla (TSLA ) Autopilot NASA JPL SpaceX (SPCX ) Zoox Cruise Amazon (AMZN ) DARPA และ Toyota Research Institute ซีอีโอ Ali Agha ซึ่งเคยเป็นผู้นำทีม CoSTAR ของ NASA JPL ไปสู่ชัยชนะใน DARPA Subterranean Challenge ได้สร้าง FieldAI ขึ้นโดยมีปรัชญาที่มีรากฐานมาจากการนำไปใช้จริง ชื่อของบริษัทสะท้อนถึงจิตวิญญาณนี้: การแก้ปัญหาในสนาม ไม่ใช่แค่ในห้องปฏิบัติการ

สิ่งที่หมายถึงอนาคต

ความสำเร็จของ FieldAI มากกว่าความก้าวหน้าในหุ่นยนต์: มันเป็นจุดเปลี่ยนในเส้นทางที่กว้างขึ้นของ AI สำหรับครั้งแรก หุ่นยนต์กำลังพัฒนาความสามารถในการ เข้าใจและสื่อสารกับโลกในลักษณะที่คล้ายมนุษย์ โดยปรับตัวให้เข้ากับบริบทได้อย่างคล่องแคล่วมากกว่าการปฏิบัติตามสคริปต์ที่เข้มงวด

สิ่งนี้ปลดปล่อยความเป็นไปได้ของชั้นความเป็นอิสระที่เป็นสากลสำหรับโลกแห่งความเป็นจริง เช่นเดียวกับระบบปฏิบัติการที่รวมการคำนวณเข้าด้วยกัน ลองนึกภาพอนาคตที่ทุกรูปแบบของเครื่องจักร: หุ่นยนต์แบบมนุษย์ สี่ขา จรวด ยานพาหนะ: มีเฟรมเวิร์กการรับรู้ที่ร่วมกัน นี่จะเร่งการปรับใช้ได้เร็วกว่าหุ่นยนต์แบบเดิมๆ ที่มีจุดประสงค์เดียว

ผลกระทบทางสังคมมีความลึกซึ้ง หุ่นยนต์ที่มีความสามารถในการทำงานอิสระและรับรู้ความเสี่ยงสามารถรับงานอันตรายในเหมือง แหล่งพลังงาน หรือพื้นที่ภัยพิบัติ ลดความเสี่ยงต่อความปลอดภัยของมนุษย์อย่างมาก พวกเขาสามารถเข้าไปในช่องว่างของแรงงานในอุตสาหกรรมต่างๆ ที่เผชิญกับการขาดแคลน ตั้งแต่การก่อสร้างไปจนถึงการขนส่ง พวกเขาสามารถเพิ่มผลผลิตในลักษณะที่ปล่อยให้ผู้คนมุ่งเน้นไปที่ความคิดสร้างสรรค์ กลยุทธ์ และการเชื่อมต่อระหว่างมนุษย์ มากกว่าทำงานซ้ำๆ หรืองานที่มีอันตราย

ในระดับที่ลึกกว่านั้น งานของ FieldAI ชี้ให้เห็นถึงขั้นตอนต่อไปในพัฒนาการของความฉลาด ตั้งแต่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ของเรากับข้อมูล Embodied AI มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ของเรากับโลกแห่งความเป็นจริง มันนำเราเข้าใกล้ความเป็นจริงที่ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือของจิตใจ แต่เป็นหุ้นส่วนที่ร่วมกระทำ: ผู้ร่วมงานที่แบ่งปันสภาพแวดล้อมของเรา ปรับตัวให้เข้ากับความต้องการของเรา และช่วยให้เราขยายความสามารถของมนุษย์ไปสู่ขอบเขตใหม่ๆ

FieldAI’s การระดมทุน 405 ล้านดอลลาร์ส่งสัญญาณมากกว่าความมั่นใจของนักลงทุน มันส่งสัญญาณถึงรุ่งอรุณของยุคที่ AI ไม่ถูกผูกมัดกับศูนย์ข้อมูลและจอ แต่ฝังอยู่ในเนื้อแท้ของชีวิตประจำวัน ยุคของความฉลาดที่มีร่างกายมาถึงแล้ว และมาพร้อมกับความเป็นไปได้ในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม สังคม และอาจจะถึงความเข้าใจของเราที่ว่าอะไรคือความหมายของการเป็นมนุษย์