Alex Hawkinson，BrightAI创始人兼首席执行官 – 专访系列

Alex Hawkinson 是 BrightAI 的创始人兼首席执行官，他领导着唤醒关键基础设施、将运营从被动反应转变为主动预防的使命。凭借在物联网、人工智能、SaaS 和基于云的技术领域超过 25 年的经验，Alex 运用他的专业知识，通过智能、前瞻性的解决方案改造行业，重新定义韧性和效率。

在创立 BrightAI 之前，Alex 创立并领导了 SmartThings，这是一个革命性的物联网平台，重塑了智能家居格局，他在科技行业被誉为“物联网之父”。在他的领导下，SmartThings 发展成为全球标准，支持超过 10 亿台联网设备，并培育了一个拥有 25 万名开发者的生态系统，之后于 2014 年被三星收购。

BrightAI 通过从传统的被动应对方法转向主动的、人工智能驱动的运营，来加强关键基础设施管理。针对系统老化的挑战，公司与所有者和运营商合作，以提高生产力、优化资本效率并支持可持续发展。利用先进的人工智能和自主技术，BrightAI 旨在降低风险、增强系统韧性，并使基础设施适应未来需求。

您能分享一下创立 BrightAI 背后的故事吗？是什么激励您专注于用物理人工智能改造关键行业？

我的旅程始于 2012 年，当时我创立了 SmartThings，这是最早让家庭变得更智能、更安全、连接更紧密的物联网平台之一。我们的目标是通过无缝协作的设备来简化生活。那段经历让我看到了一个更大的机遇：世界所依赖的大多数基本服务——水、能源、电力、食品、物流、交通等等——都源于我们家庭之外。同样的连接性和智能性原则可以改造物理世界中的关键基础设施。通过 BrightAI，我们正在将这一愿景扩展到八个垂直领域——水、电、燃气、交通、可再生能源、废物管理、害虫防治、暖通空调以及关键家庭服务。我们将智能家居模式引入为我们的城市和工业提供动力的系统，创造一种更智能、更高效的方式来维护我们的关键系统。

“物理人工智能”这个词对您意味着什么？为什么您认为它是 2025 年值得关注的趋势？

对我来说，“物理人工智能”将智能与物理世界融合——将人工智能的预测能力带给那些面临基础设施老化、资源效率低下和劳动力短缺等切实挑战的行业。它创建了一个数字层，通过传感器和人工智能驱动的洞察，使管道、电线杆和机器等物体变得“智能”。

传统的基础设施管理依赖于例行巡查和人工检查，50-80% 的成本与劳动力和车辆调度相关。这种低效且不可持续的方法导致了每年在基础设施管理上花费的 4.5 万亿美元。物理人工智能通过实时监控、主动维护和显著的成本节约来取代这种方法。

您在 SmartThings 的经历如何影响了您构建 BrightAI 以及应对基础设施挑战的方法？

SmartThings 向我展示了利用数据和设备大规模解决现实世界问题的力量，但它也教会我成功的关键在于简单性和可访问性。技术应该赋能，而不是让人望而生畏。在 BrightAI，我们通过创建能够无缝集成到行业中的解决方案来应用这一点，帮助团队预防问题，而不是被动应对。

SmartThings 还教会了我长远思考的价值。看到公司在被三星收购后扩展到超过 10 亿台联网设备，这强化了坚实基础的重要性，无论是在技术方面还是在用户信任方面。

BrightAI 在隐身模式下实现了令人印象深刻的收入增长。您认为哪些策略或因素促成了这一成功？

我们的收入是聚焦战略的结果。我们优先考虑建立牢固的客户关系，并真正理解他们面临的问题，以便我们能够创建正确的解决方案。这使得我们的客户甚至在我们交付产品之前就信任并相信我们的技术。我相信在寻求外部资金之前，先实现产品与市场的契合。

此外，关键在于拥有合适的团队，我们集体的专业知识起到了关键作用。我带来了从构建 SmartThings 中学到的经验教训，我们的领导团队也带来了在 Rivian 构建自动驾驶系统、在微软实现企业级可扩展性以及在 Meta 推动人工智能进步的经验。我们组建了一个独特的团队，能够应对大规模将人工智能应用于物理世界的挑战，我们的成功归功于团队的努力。

随着部署超过 25 万个传感器，BrightAI 如何收集和利用数据来做出实时决策并防止关键行业发生故障？

我们在超过 5 万个地点部署了传感器——比全球星巴克或麦当劳门店的总数还多——这些传感器充当关键基础设施的耳目，从难以到达和高风险的环境中收集数据。这些数据流入我们的人工智能驱动平台 Stateful OS，该平台使用多模态模型进行分析，并在潜在问题升级之前进行预测。

您能否举例说明您的平台如何使水和能源等行业从被动管理转向主动管理？

一个关键的例子是我们与管道修复领域的领导者 Azuria Water Solutions 的合作。Azuria 面临着劳动力短缺和人工检查局限性等障碍，这常常导致管道状况测量不准确。我们用先进的 BrightAI 传感器对 Azuria 的系统进行了改造，使自主机器人能够在管道中导航、评估其状况并以最少的人工干预识别问题。目标是通过利用水管道的数字孪生来改进主动规划，提高修复和管理服务的生产力和质量，同时通过集成边缘人工智能和机器人技术使这些工作更具吸引力、压力更小，从而提高员工保留率。

Stateful OS 平台在使以前无法访问的基础设施数据对蓝领劳动力变得可操作方面扮演什么角色？

我们喜欢称之为让不可见变得可见。Stateful OS 编译实时数据，这些数据通过多模态人工智能模型进行处理，以识别模式、检测异常并预测潜在故障。这些洞察通过直观的仪表板和警报直接传递给现场团队，使他们能够快速、自信地采取行动。这些团队无需浪费时间和精力在车辆调度上，而是可以通过查看数据开始一天的工作，然后确切知道哪些问题需要解决。

BrightAI 的自主无人机和可穿戴设备如何改进检查流程和工人安全？

我们的无人机配备了传感器，并由 Stateful OS 平台驱动，可以安全可靠地监控电线杆、管道和水系统等资产，即使在最偏远和难以到达的地点也是如此。例如，一次无人机飞行可以检查 50 多个电线杆，而手动飞行通常只能覆盖少数几个。这种自动化水平将检查成本降低了高达 30 倍，同时提高了生产力和覆盖范围。我们的可穿戴设备实现了免提操作并改进了现场决策，使工人能够以机器的速度行动。这两种技术都通过最大限度地减少高风险活动（如爬杆、进入密闭空间或在危险环境中操作）的需求，显著提高了工人的安全性。

您的平台为传统企业弥合了“EBITDA 鸿沟”。您能解释一下这个概念以及 BrightAI 如何实现它吗？

“EBITDA 鸿沟”指的是在不牺牲盈利能力的情况下实现运营现代化的挑战。BrightAI 通过推动超高效运营来弥合这一差距，这种运营既能降低资本支出和运营支出，又能提高客户保留率和增长。我们的平台支持能够带来即时价值、降低成本并增强市场份额的创新。借助 BrightAI，企业可以在稳步提高盈利能力的同时，彻底改变其行业。

您如何看待物理人工智能在未来五年的发展？您设想 BrightAI 在这场变革中扮演什么角色？

在未来五年，物理人工智能将通过弥合物理世界和数字世界之间的差距来改造行业。随着它的发展，这项技术将变得更加集成、直观和普及，将静态的基础设施转变为动态的、自我监控的系统，能够立即解决问题。我们的愿景是推动我们所有基本服务和基础设施的生产力、资本效率和可持续性，使各种规模的行业都能利用物理人工智能的力量。这项技术将普及先进能力，使曾经仅限数十亿美元企业使用的技术变得对各种规模的行业都可及。

感谢您精彩的采访，希望了解更多信息的读者请访问 BrightAI。