機器人產業即將迎來一場前所未有的智能革命。總部位於加州爾灣的機器人初創公司FieldAI在週三宣佈，已通過多輪此前未公開的融資籌集了4.05億美元鉅額資金，用於開發其所謂的"基礎具身AI模型"。這些模型本質上就是機器人大腦，旨在幫助從人形機器人到四足機器人再到自動駕駛汽車在內的各類智能設備適應全新環境。

最近一輪融資在今年8月完成，籌集資金3.14億美元，由貝索斯遠征基金、Prysm和淡馬錫聯合領投。這一投資陣容的分量不言而喻，FieldAI的其他支持者還包括Khosla Ventures、英特爾資本和迦南合夥人等知名投資機構，顯示出資本市場對這一技術方向的強烈信心。

與處理文本或圖像的傳統AI不同，具身AI專指控制在現實世界環境中移動的物理機器人的人工智能技術。FieldAI構建的"Field基礎模型"是基於物理學原理的通用具身AI模型，這種創新方法賦予了機器人快速學習和適應新環境的能力，同時保持對風險的敏銳感知。

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FieldAI創始人兼首席執行官Ali Agha在接受TechCrunch採訪時闡述了公司的宏偉願景:"我們的使命是構建一個能夠在不同機器人類型和多樣化環境中通用的單一機器人大腦。要實現這一目標，你需要在進入新環境時管理風險和安全。這一直是機器人技術的根本性缺口，傳統模型和傳統方法從未被設計來管理這種風險和安全。"

Agha認爲，讓機器人能夠在新環境中安全學習的關鍵在於在這些AI模型中添加物理學層面。這一添加爲機器人提供了第二套信息來源來做出決策，特別是在新環境中，而不是像傳統大語言模型那樣僅僅對模型指令做出被動反應。

他強調，雖然少量的AI幻覺在某些情況下並不致命，但對於在危險環境中工作或與人類協作的機器人來說，這種現象可能帶來災難性後果。

"突然間，你開始有了這樣的感覺:我知道多少，如果我不知道某些事情，或者如果我正在做決定，我對此有多confident，"Agha解釋道。"一旦網絡開始獲得這種能力，它就開始做出更安全的決策。不僅僅是簡單地輸出'嘿，這是下一個行動'，而是告訴你它有多自信，你作爲客戶可以定義這個風險閾值，機器人將會對此做出響應。"

這種革命性的安全機制讓機器人不再是盲目執行指令的機械裝置，而是具備自我評估和風險意識的智能體。用戶可以根據具體應用場景設定風險承受閾值，機器人會據此調整其行爲策略，這種個性化的安全配置爲機器人在複雜現實環境中的應用開闢了新的可能性。

Agha在這一領域的探索已經持續了數十年，其職業生涯橫跨從NASA到麻省理工學院等頂尖機構。他決定在2023年創立FieldAI，正是因爲實現了一項技術突破，讓單一機器人大腦能夠跨越不同類型的機器人工作，執行相同或獨立的動作任務。

自公司成立以來，FieldAI已經在建築、能源和城市配送等多個行業獲得了合同訂單。雖然公司拒絕透露具體客戶名稱，但這種跨行業的應用驗證了其技術方案的廣泛適用性和商業價值。

新一輪融資將主要用於支持研發工作，同時幫助公司擴大生產規模，將其模型部署給客戶，並進一步拓展海外市場。這種全方位的發展策略爲FieldAI在全球機器人市場中佔據有利地位奠定了基礎。

Agha將FieldAI的方法與人類進化進行了生動的類比:"你進化得能夠在不同環境中執行各種不同的任務，你有快速學習的能力，我們相信這在機器人技術中是必需的。是的，你當然可以針對一個特定用例進行優化，但那不是我們要追求的市場。"

這種通用化的發展理念與當前市場上專門化機器人產品形成了鮮明對比。FieldAI選擇了一條更加雄心勃勃但也更具挑戰性的道路，試圖創造出能夠適應萬變環境的通用機器人智能。

隨着人工智能技術的快速發展和機器人應用場景的不斷擴展，FieldAI的這種通用具身AI方法可能代表着機器人技術發展的未來方向。從貝索斯等科技巨頭的重金投資可以看出，資本市場對這一技術路線充滿期待。

在機器人智能化的賽道上，FieldAI已經搶佔了先機。接下來的關鍵將是如何將這些突破性技術轉化爲實際的商業價值，並在激烈的市場競爭中保持領先地位。對於整個機器人行業而言，FieldAI的成功可能將開啓一個全新的智能化時代。