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贝佐斯、OpenAI领投,给机器人装AI「大脑」的Physical Intelligence获4亿美元融资

编辑 | 白菜叶

2024 年 11 月 4 日,总部位于美国旧金山的机器人 AI 初创公司 Physical Intelligence 已获得 4 亿美元融资,融资后估值达到 24 亿美元。

此轮融资由众多知名投资者领投,其中包括亚马逊创始人 Jeff Bezos、OpenAI、Thrive Capital、Lux Capital 和 Bond Capital。Khosla Ventures 和红杉资本也参与其中。

新一轮融资与 Physical Intelligence 3 月份的上一轮种子轮融资相比意义重大,当时该公司以 4 亿美元的估值筹集了 7000 万美元。这家初创公司的惊人增长速度和不断上升的估值反映了人们对开发由先进人工智能驱动的机器人技术的兴趣日益浓厚,尤其是在通用、任务导向型机器人领域。

把通用 AI 带入物理世界

Physical Intelligence 旨在通过开发能够为多功能机器人提供动力的 AI 模型和算法,将「通用 AI 带入物理世界」。该公司的团队包括来自特斯拉、Google DeepMind 和 X(前身为 Twitter)等顶级科技公司的专家,为其使命增添了置信度。

此外,在过去八个月中,Physical Intelligence 一直致力于打造一种「通用」人工智能模型,使机器人能够执行各种任务。

该公司认为这是实现其长期目标的关键一步,即实现通用人工智能 (AGI),即能够在各种活动中匹敌或超越人类认知能力的人工智能

Physical Intelligence 的愿景是,未来用户将能够要求机器人执行任何任务,就像他们目前与 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 交互一样。

Physical Intelligence 已经展示了其技术如何使机器人能够执行日常任务,例如洗衣服、清理桌子或组装箱子,这些任务通常需要人类的能力、决策能力和适应能力。

这一投资消息是在 OpenAI 最近更新其 ChatGPT 平台后不久发布的,该平台推出了一项搜索功能,旨在更好地与谷歌和微软的 Bing 等主要搜索引擎竞争。此举表明 OpenAI 将继续努力将其业务范围从聊天机器人扩展到更广泛的人工智能应用。

Physical Intelligence 的增长反映了这一趋势,这家初创公司有望成为机器人和人工智能领域的关键参与者。该公司专注于为机器人开发可扩展的人工智能解决方案,这与从制造业到个人助理等各行各业对自动化和人工智能驱动技术日益增长的兴趣相一致。

新的资本支持表明,Physical Intelligence 有望彻底改变机器人融入日常生活的方式,让我们更接近机器人与人类无缝协作执行复杂任务的未来。随着人工智能驱动的机器人领域的发展,该公司的进步可能在塑造下一代智能机器方面发挥关键作用。

相关内容:

https://www.wionews.com/business-economy/jeff-bezos-openai-back-robot-startup-physical-intelligence-at-24-billion-valuation-773356
https://www.businesstoday.in/technology/news/story/robot-ai-startup-physical-intelligence-raises-400-million-from-jeff-bezos-openai-452502-2024-11-05
产业Physical Intelligence具身智能机器人
相关数据
DeepMind机构

DeepMind是一家英国的人工智能公司。公司创建于2010年,最初名称是DeepMind科技(DeepMind Technologies Limited),在2014年被谷歌收购。在2010年由杰米斯·哈萨比斯,谢恩·列格和穆斯塔法·苏莱曼成立创业公司。继AlphaGo之后,Google DeepMind首席执行官杰米斯·哈萨比斯表示将研究用人工智能与人类玩其他游戏,例如即时战略游戏《星际争霸II》(StarCraft II)。深度AI如果能直接使用在其他各种不同领域,除了未来能玩不同的游戏外,例如自动驾驶、投资顾问、音乐评论、甚至司法判决等等目前需要人脑才能处理的工作,基本上也可以直接使用相同的神经网上去学而习得与人类相同的思考力。

https://deepmind.com/
人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

聊天机器人技术

聊天机器人是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话,通过图灵测试。 聊天机器人可用于实用的目的,如客户服务或资讯获取。有些聊天机器人会搭载自然语言处理系统,但大多简单的系统只会撷取输入的关键字,再从数据库中找寻最合适的应答句。

语言模型技术

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度,因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题),也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难,这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

通用人工智能技术

通用人工智能(AGI)是具有一般人类智慧,可以执行人类能够执行的任何智力任务的机器智能。通用人工智能是一些人工智能研究的主要目标,也是科幻小说和未来研究中的共同话题。一些研究人员将通用人工智能称为强AI(strong AI)或者完全AI(full AI),或称机器具有执行通用智能行为(general intelligent action)的能力。与弱AI(weak AI)相比,强AI可以尝试执行全方位的人类认知能力。

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