从火星到工地，NASA科学家融资超4亿美元，把顶尖AI机器人

贝佐斯、比尔·盖茨、英伟达，这些科技界的顶级玩家同时押注一家成立仅两年的物理AI公司。Field AI不久前完成3.14亿美元融资，累计融资超4.05亿，估值直接跳到20亿美元。

这不是普通的AI故事。创始人Ali Agha在NASA干了7年，专门研究火星探测器怎么在没有GPS的情况下自己找路。现在他要把这套技术搬到地球上，让所有机器人都用同一个大脑。

场景验证的出发点，选择了建筑业。

Agha想法很简单：给机器人装一个通用大脑。

传统机器人就像只会背课文的学生。每到新地方，都得重新编程。GPS没信号？完蛋。地图过期了？也完蛋。遇到没见过的障碍物？还是完蛋。

但Agha在NASA的经历告诉他，机器人可以更聪明。火星探测器没有地球的GPS，照样能自己跑来跑去。关键在于让机器人学会自我判断，而不是简单执行指令。

Agha说得很直白，"我们要造一个能适应各种机器人、各种环境的单一大脑"。这就是Field AI的核心技术——场基础模型Field Foundation Models（FFM）。

这套系统最大的特点是"知道自己不知道什么"。

传统AI就像自信过头的新手，什么都敢干。但在危险环境里，这可能要命。FFM会告诉你："我对这个决定有多少把握。"当置信度低于设定阈值时，机器人会采取更保守的策略或停止动作。

第一，需求够痛。建筑工地是出了名的复杂环境。地形每天都在变，障碍物到处都是，安全风险极高。传统自动化设备在这种地方就是摆设。人工作业又慢又危险。

第二，技术门槛高。正因为环境复杂，普通AI公司根本搞不定。但对Field AI来说，这正是优势。他们的技术本来就是为极端环境设计的。

第三，验证价值大。如果能在建筑工地跑通，其他场景就都不是问题了。

与建筑公司Ryan Companies的合作中，Field AI展示了实际应用效果。一台搭载其AI系统的四足机器人能够在复杂工地中自主导航，进行数据采集和安全监控，无需人工遥控或预设地图。

Field AI的技术突破建立在团队深厚的专业背景之上。

CEO Ali Agha拥有近20年的机器人AI研发经验。在NASA期间，他主导了多个重要项目，包括火星探测器自主导航系统和地下环境探索机器人。这些项目的共同特点是需要在极端环境下实现完全自主的操作。

首席科学家Shayegan Omidshafiei来自Google DeepMind，在大规模AI模型训练和评估方面有丰富经验。CTO David Fan曾负责多个高难度机器人项目的技术实现。

自2023年成立以来，Field AI已经获得了建筑、能源和城市配送等多个行业的合同。虽然公司未透露具体客户信息，但跨行业的应用本身证明了技术的通用性。

Field AI技术路径的价值在于打破了传统机器人系统的局限性。如果其通用AI系统得到验证，对客户而言，可以显著降低部署成本和技术门槛；对整个行业而言，将推动机器人技术向通用平台的演进。

（完）