总部位于加州尔湾的机器人初创公司FieldAI在周三宣布，已通过多轮此前未公开的融资筹集了4.05亿美元巨额资金，用于开发其所谓的"基础具身AI模型"。这些模型本质上就是机器人大脑，旨在帮助从人形机器人到四足机器人再到自动驾驶汽车在内的各类智能设备适应全新环境。
最近一轮融资在今年8月完成，筹集资金3.14亿美元，由贝索斯远征基金、Prysm和淡马锡联合领投。这一投资阵容的分量不言而喻，FieldAI的其他支持者还包括Khosla Ventures、英特尔资本和迦南合伙人等知名投资机构，显示出资本市场对这一技术方向的强烈信心。
与处理文本或图像的传统AI不同，具身AI专指控制在现实世界环境中移动的物理机器人的人工智能技术。FieldAI构建的"Field基础模型"是基于物理学原理的通用具身AI模型，这种创新方法赋予了机器人快速学习和适应新环境的能力，同时保持对风险的敏锐感知。
FieldAI创始人兼首席执行官Ali Agha在接受TechCrunch采访时阐述了公司的宏伟愿景："我们的使命是构建一个能够在不同机器人类型和多样化环境中通用的单一机器人大脑。要实现这一目标，你需要在进入新环境时管理风险和安全。这一直是机器人技术的根本性缺口，传统模型和传统方法从未被设计来管理这种风险和安全。"
Agha认为，让机器人能够在新环境中安全学习的关键在于在这些AI模型中添加物理学层面。这一添加为机器人提供了第二套信息来源来做出决策，特别是在新环境中，而不是像传统大语言模型那样仅仅对模型指令做出被动反应。
他强调，虽然少量的AI幻觉在某些情况下并不致命，但对于在危险环境中工作或与人类协作的机器人来说，这种现象可能带来灾难性后果。
"突然间，你开始有了这样的感觉:我知道多少，如果我不知道某些事情，或者如果我正在做决定，我对此有多confident，"Agha解释道。"一旦网络开始获得这种能力，它就开始做出更安全的决策。不仅仅是简单地输出'嘿，这是下一个行动'，而是告诉你它有多自信，你作为客户可以定义这个风险阈值，机器人将会对此做出响应。"
这种革命性的安全机制让机器人不再是盲目执行指令的机械装置，而是具备自我评估和风险意识的智能体。用户可以根据具体应用场景设定风险承受阈值，机器人会据此调整其行为策略，这种个性化的安全配置为机器人在复杂现实环境中的应用开辟了新的可能性。
Agha在这一领域的探索已经持续了数十年，其职业生涯横跨从NASA到麻省理工学院等顶尖机构。他决定在2023年创立FieldAI，正是因为实现了一项技术突破，让单一机器人大脑能够跨越不同类型的机器人工作，执行相同或独立的动作任务。
自公司成立以来，FieldAI已经在建筑、能源和城市配送等多个行业获得了合同订单。虽然公司拒绝透露具体客户名称，但这种跨行业的应用验证了其技术方案的广泛适用性和商业价值。
新一轮融资将主要用于支持研发工作，同时帮助公司扩大生产规模，将其模型部署给客户，并进一步拓展海外市场。这种全方位的发展策略为FieldAI在全球机器人市场中占据有利地位奠定了基础。
Agha将FieldAI的方法与人类进化进行了生动的类比："你进化得能够在不同环境中执行各种不同的任务，你有快速学习的能力，我们相信这在机器人技术中是必需的。是的，你当然可以针对一个特定用例进行优化，但那不是我们要追求的市场。"