首页前Meta研究人员旨在将视觉AI引入工厂车间
人工智能正在重塑我们的世界，但它主要仍局限于数字边界。如今，新一波初创企业正将这些能力带入物理世界。
由两名前 Meta 研究人员创立的 Perceptron 正在引领这一转变。该公司成立于 2024 年 11 月，致力于构建先进的视觉模型，使机器能够更有效地与物理环境互动。
本周，Perceptron 推出了 Isaac 0.5，这是一款旨在赋予机器在工业环境中“感知、推理和行动”能力的模型。该软件赋能视觉引导机器人，使其能够导航工厂和仓库等复杂空间，同时允许企业从这些机器人捕获的视频中提取有价值的视觉洞察。
Isaac 0.5 以开放权重模型的形式提供，其参数和训练数据可供公众审查。
Perceptron 由 Armen Aghajanyan 和 Akshat Shrivastava 联合创立，两人均为 Meta 基础人工智能研究（FAIR）团队的前成员。该公司最近获得了由 Bessemer Venture Partners 领投的 2100 万美元融资。创始人将他们的软件视为工业自动化的下一步。
“当前的物理人工智能提出了一个错误的两难选择：要么是需要每个实例配备多个专用云 GPU 的通用基础模型，要么是仅处理感知或控制但很少同时处理两者的窄模型，”公司解释道。
Aghajanyan 和 Shrivastava 认为，他们的工具与现有解决方案的不同之处在于其通用性。该模型并非针对单一重复性任务进行优化，而是旨在灵活适应各种环境和情况。
在一场采访中，Shrivastava 引发人们对简单物理任务的反思，例如整理箱子：“考虑一台被部署来分拣包裹的机器人。它必须执行哪些具体任务？”
这个看似简单的过程涉及多个复杂步骤。机器人首先必须读取包裹标签，进行空间分析以定位箱子，并确定要拾取哪个物品。当处理多个箱子时，它还必须规划操作的序列和顺序。
Perceptron 的软件协助机器人导航这些步骤中的每一个。虽然其他行业工具可以处理个别任务，但很少有工具能提供动态现实应用所需的灵活性。
那么，这种算法创新的数据来源在哪里？
像 Isaac 0.5 这样的模型通过处理海量视频训练数据来获取操作技能。Perceptron 表示，其新模型经过一百万小时的通用视频训练，以识别场景、视觉效果和情况。该公司还利用了第一人称视角捕获的视频（通常通过可穿戴相机拍摄）以及记录重复人类动作以教导 AI 系统物理行为的 UMI 视频。
尽管 Perceptron 尚未披露具体数据来源，但 Shrivastava 指出，该公司“内部构建了涵盖多种模态的 PB 级数据集，包括图像、文本、视频和机器人轨迹。”
使机器人能够在仓库中高效运行的软件潜力巨大。Perceptron 认为其处于推动这一自动化浪潮的良好位置，并向各种供应商提供软件，以整合到不同行业中。
目标行业包括制造业、物流、仓储、安防、移动性和媒体娱乐。
“目前市场上没有任何类似的产品，”Aghajanyan 表示。“我们对这些可能性感到非常兴奋。”
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