亚当·萨迪莱克（Adam Sadilek）- AIM创始人兼CEO – 采访系列

亚当·萨迪莱克（Adam Sadilek） 是AIM的创始人兼CEO。作为一个孩子，他痴迷于机器人和自动化——由建立能够自主学习和使物理工作更智能、更快、更安全的系统的愿望驱动。这种早期的迷恋使他来到了谷歌，在那里他为开创性的工作做出了贡献，包括行星级别的人工智能和自动驾驶汽车，这后来演变成了Waymo。认识到一个未被利用的机会，他创立了AIM，将自主性带到土木工程领域——一个支撑几乎所有人类基础设施的领域，但自液压机械的发明以来，几乎没有看到任何自动化。

AIM 是世界上第一个为重型设备提供的AI驱动平台，改变了大规模的土壤移动方式。通过结合先进的感知、规划和控制系统，AIM自动化挖掘、分级和材料移动，应用于建筑、采矿和气候恢复力项目。该公司的技术解决了劳动力短缺、基础设施现代化和灾难准备等关键的全球性挑战——为未来打下基础，在 đó自主机器可以在地球上和其他地方建造。

您在谷歌[x]工作了十多年，参与了包括后来成为Waymo的项目在内的主要AI项目。您在那段时间内的哪些具体经历使您相信自动化物理世界——而不仅仅是数字环境——是正确的方向？

我有幸在获得博士学位后立即加入谷歌。在谷歌[x]和Alphabet工作期间，我亲眼见证了人工智能在现实世界环境中的潜力。但直到我转向建设物理基础设施项目，我才真正意识到自动化在物理世界中可以带来的巨大变化。看到经验丰富的建筑师每天都在努力移动土壤和材料，这使我产生了一个顿悟的时刻：没有人以可扩展的方式解决这个基本问题。自主的土壤移动不仅会从根本上提高地面工作人员的安全性，并加速像采矿、建筑和土木工程这样的巨大产业的发展，还可以解决我们星球的一些最大的挑战，例如改造和纠正我们对地球造成的历史性损害。

在疫情期间，我开始将手动机器转换为自主机器，这就是AIM的起点。

AIM智能机器选择了一个自液压机械引入以来几乎没有看到过机器人或自主性的领域。是什么关键时刻或洞察力使您决定是时候启动AIM了？

我们所建造的一切，我们所依赖的一切，都始于土壤。从您现在正在阅读的设备到建筑物、道路和我们每天使用的机器，一切都是开采或种植的，我们移动土壤的能力对于所有这些都是至关重要的。

我亲眼见证了建筑行业中几乎没有技术和自动化的应用。虽然仓库有输送系统，工厂有自动化的装配线，运输有集装箱化和跟踪系统——但我们用来移动大量土壤的方法已经没有太大的变化了。

我也开始了解提高土壤移动的巨大需求。操作重型机械是世界上最危险的工作之一，导致熟练工人出现急剧的劳动力短缺（建筑业必须在未来两年内吸引近100万名工人来满足项目需求）。全球范围内对自主土壤移动的需求非常巨大，以提高材料供应链、建设基础设施、保护和恢复受到自然灾害威胁或损害的地区，并且可以逆转气候变化对地球的负面影响。

AIM的策略是为现有的重型机器配备传感器、激光雷达和摄像头。为什么您选择利用现有的设备，而不是从头开始开发全新的自主机械？

简单的答案是，我们希望自动化能够被所有的土壤移动操作所使用。现场和资产经理已经在重型机械车队上投资了数百万到数十亿美元。仅仅一台这样的机器往往就超过100万美元，并且具有长期的使用寿命。因此，用新的机器替换整个车队以实现自主性是不切实际也不可持续的。

我们的改装优先方法解决了全球范围内运行的数十万台遗留机器。AIM使组织能够瞬间提高他们的能力，以改善材料供应链，建设基础设施，保护和恢复受到自然灾害威胁或损害的地区，并且可以解锁自动化的力量，以当前所需的速度和规模运作，而不是10年后。

您的平台使用端到端学习，使机器能够“自学”以更快、更高效地挖掘。这种反馈循环在现场如何精确地运作，您目前观察到了哪些运营改进？

我们的方法是将所有人工智能计算放在板载。结合我们的加固平台，即使没有GPS或互联网连接，也可以在边缘进行端到端学习。这使得机器可以变得更智能、更快，因为它们执行更多的工作。事实上，在不到一小时的时间内，AIM配备的机器就能学会如何真正高效地挖掘！人工智能机器人控制变得极其精确，因为它学习了如何在没有GPS的情况下运行，精度高达2厘米。

AIM的战略是为现有的重型机器配备传感器、激光雷达和摄像头。为什么您选择利用现有的设备，而不是从头开始开发全新的自主机械？

简单的答案是，我们希望自动化能够被所有的土壤移动操作所使用。现场和资产经理已经在重型机械车队上投资了数百万到数十亿美元。仅仅一台这样的机器往往就超过100万美元，并且具有长期的使用寿命。因此，用新的机器替换整个车队以实现自主性是不切实际也不可持续的。

您认为AI在物理世界中的应用对于基础设施、气候恢复力，甚至国防至关重要。您目前正在处理的最令人惊讶的实际用例是什么，您如何看待它们对社会的影响？

目前，10亿人居住在距离海平面上升不足10米的地区，六分之一的人居住在野火风险显著的地区，超过30亿人受到土地退化的影响，需要恢复。没有疑问，劳动力短缺严重影响了基础设施建设、维修和项目完成的速度。这些劳动力短缺使得逆转气候变化的负面影响和预防未来挑战变得更加困难。

您曾在谷歌/Waymo工作过行星级别的人工智能和现在的土壤移动自主性。您如何比较人工智能在物理世界和数字领域的潜在影响？

人工智能已经改变了我们在数字世界的运作方式，我们在物理世界中看到类似的价值主张——但规模更大。就像人工智能改变了我们进行研究、管理任务和减少人工监督的方式一样，AIM改变了物理机器的运作方式、从经验中学习和适应不断变化的环境的方式。

您曾建议AIM的愿景超出了地球，延伸到其他星球的建设和改造。您认为这种前景的现实性如何，您认为AIM在这种未来中将扮演什么角色？

AIM的愿景超出了地球，延伸到其他星球的建设和改造。您认为这种前景的现实性如何，您认为AIM在这种未来中将扮演什么角色？

首先将自动化带到地球的每个角落，然后随着其他星球的建设和资源利用成为现实，自主、远程动力重型机械的需求将变得更加关键。我们无法将人类建筑队送到火星，但我们可以发送AIM配备的机器，它们可以在极端天气条件下运行，同时从自己的经验中学习如何更好地适应该景观。我们需要的不是仅仅通过远程控制运行的机器，而是可以在人类无法到达的地方完全自主运行的机器。