人工智能正从数字领域迈向现实世界。由两名前Meta研究科学家于2024年11月创立的初创公司Perceptron，致力于开发前沿视觉模型，旨在提升机器与物理环境的交互效率。
Isaac 0.5：赋予机器“感知、推理和行动”能力
本周，Perceptron推出最新开放权重模型Isaac 0.5。该模型专为工业环境设计，可帮助视觉引导机器人导航复杂的仓库或工厂车间，并支持从机器人视频中提取视觉智能。作为开放权重模型，任何人都可检查其参数和训练材料。
联合创始人Armen Aghajanyan和Akshat Shrivastava（均曾任职于Meta FAIR）认为，现有物理AI迫使企业在“高算力消耗的通用基础模型”与“功能单一的狭窄模型”间做错误选择。而Isaac 0.5兼具通用性与灵活性，并非针对特定重复任务设计，而是能根据具体环境情境自适应调整。
以“整理箱子”为例：拆解复杂物理任务
Shrivastava以分拣包裹为例说明模型的必要性：机器人需读取标签、进行空间分析定位箱子、决策拾取对象及顺序规划等。尽管行业已有软件辅助此类任务，但鲜有程序具备如此灵活的执行能力。Perceptron的软件旨在帮助机器人精准完成流程中的每一步。
PB级多模态数据驱动算法进化
Isaac 0.5通过海量视频数据学习操作技能。Perceptron内部构建了跨越图像、文本、视频及机器人轨迹的PB级数据集，涵盖百万小时通用视频、第一人称视角视频（如GoPro拍摄）以及UMI视频（记录人类重复动作以教授运动技能），教导算法识别特定场景、视觉效果和情境。
融资进展与商业化前景
Perceptron计划向各类供应商推广该软件，将其智能层整合至制造业、物流仓储、安防、移动出行及媒体娱乐等行业。Aghajanyan表示：“目前市场上还没有类似的产品。”
据Pitchbook报道，该公司此前已获Bessemer Venture Partners、Foundation Capital、S32及SmartGateVC共计2100万美元投资。TechCrunch获悉，该初创公司目前正在完成新一轮融资。
本文已更新，补充了更多融资细节。