FieldAI是一家总部位于加利福尼亚州尔湾的机器人初创公司，已通过此前未披露的多轮融资筹集了4.05亿美元，用于开发其所谓的“基础具身AI模型”——即旨在帮助人形机器人、四足机器人和自动驾驶汽车等适应新环境的机器人大脑。
该公司于周三宣布融资消息；最近一轮融资于8月完成，金额为3.14亿美元，由贝索斯探险基金（Bezos Expeditions）、Prysm和淡马锡共同领投。FieldAI的其他投资方包括科斯拉风险投资（Khosla Ventures）、英特尔资本（Intel Capital）和深创投（Canaan Partners）等。
与传统处理文本或图像的人工智能不同，具身智能（embodied AI）指的是控制物理机器人在真实世界中移动的AI。FieldAI正在构建“Field基础模型”（Field Foundation Models），这是一种基于物理原理的通用型具身AI模型。FieldAI创始人兼首席执行官Ali Agha在接受TechCrunch采访时称，这种方法使机器人能够快速学习并适应新环境，同时具备风险意识。
Agha表示：“我们的使命是打造一款能够跨不同机器人类型和多样化环境进行泛化的单一机器人大脑。”“要实现这一目标，你需要在进入这些新环境的过程中管理风险和安全问题。而传统模型和传统方法从未被设计用于管理这种风险和安全，这一直是机器人领域的一个根本性缺口。”
Agha表示，让机器人在新环境中安全学习的关键，是在这些AI模型中加入一层物理知识。这一补充为机器人提供了第二套用于决策的信息来源——尤其是在新环境中——而不是像传统大语言模型那样仅对模型指示的下一步行动做出反应。
他补充道，虽然少量的AI幻觉在某些情况下并无大碍，但对于在危险环境中工作或与人协同作业的机器人来说，则可能带来严重后果。
Agha说：“突然间，你会开始意识到自己知道多少，如果不知道某件事，或者在做决策时，你对该决策的信心有多大。”“一旦[网络]开始获取这些信息，它就会做出更加安全的决策。它不再只是输出‘嘿，这是下一步动作’，而是告诉你它的信心程度，而作为客户，你可以定义这个风险阈值，机器人会对该阈值做出响应。”
Agha曾在从NASA到麻省理工学院（MIT）等多个机构的不同岗位上，数十年来一直致力于这一理念的研究。当他实现了一项技术突破，使得一个机器人大脑能够在执行相同或独立任务的不同类型机器人上通用时，他决定创立FieldAI。
自2023年公司成立以来，FieldAI已在建筑、能源和城市配送等行业获得了合同。该公司拒绝披露任何客户的名称。
这笔资金将支持研发工作，同时帮助公司提高生产能力，将其模型部署给客户，并进一步拓展海外业务。
阿加将FieldAI的方法与人类进化进行了比较。“你进化是为了能够在不同的环境中完成各种不同任务，并且具备快速学习的能力，[而]我们认为这在机器人领域是必要的。是的，当然你可以针对某一特定用例进行优化，但这并不是我们要追求的市场。”