机器人的“安卓时刻”？谷歌重新“收编”Intrinsic：按下物理AI布局加速键！

财联社2月26日讯（编辑 潇湘）在一项涉及物理AI的重大重组中，Alphabet正将其机器人软件子公司Intrinsic重新划归至另一子公司谷歌旗下。此举结束了Intrinsic近五年的独立运营地位。这一整合正发生在全球科技巨头竞相将AI，集成到从仓库机器人到制造自动化等物理系统之中的背景下。

在早年间于Alphabet的“登月工厂”X实验室进行了五年半的技术开发后，Intrinsic于2021年7月成为了Alphabet“其他投注”(Other Bets)部门的一家独立子公司。然而，随着Alphabet周三的一纸公告，Intrinsic将重新被并入谷歌内部，此次重组也凸显了这家搜索巨头对物理AI领域的重视程度。

这一时机的选择显然绝非巧合——随着亚马逊部署成千上万的仓库机器人，以及特斯拉推进其Optimus人形机器人平台，谷歌似乎也正在整合其机器人资产，以便对企业市场发动更协同的攻势。

Intrinsic的核心技术——即能显著减少为新任务编写工业机器人程序所需时间的AI软件——正契合谷歌的企业级AI雄心。

Intrinsic最初从X实验室脱颖而出时，便带有一个极具吸引力的卖点：让那些负担不起专业程序员团队的公司也能使用工业机器人。该公司的软件充分利用机器学习——让机器人通过演示和模拟来学习新任务，而不再需要为每一个动作编写手工代码指令。早期客户包括寻求自动化复杂组装任务的制造商，以及寻求更灵活仓库自动化的物流公司。

缘何“分久又合”？

然而，作为一家独立的Alphabet子公司运营，也存在不少局限性。

虽然Intrinsic可以动用Alphabet的资源，但它无法充分利用谷歌的云基础设施、企业销售团队，或像微软通过Azure为竞争对手提供的那样，与谷歌的AI模型进行深度集成。通过转入谷歌，Intrinsic可以立即触达谷歌云的企业客户群，并与谷歌的AI平台进行更深层的整合。

这次整合也反映了Alphabet战略的广泛转变。当该公司在2015年进行重组、成立母公司Alphabet并将谷歌作为旗下数个子公司之一时，目标是为其实验性项目提供在谷歌核心业务之外呼吸的空间。从X实验室“毕业”的项目——如Intrinsic、自动驾驶公司Waymo和生命科学公司Verily——本应成熟并发展为独立的业务。

然而，该模式的经济性已被证明极具挑战性。谷歌之外的大多数Alphabet子公司正面临着持续亏损，投资者也日益质疑维持独立结构的价值。去年，就有业内人士透露Alphabet正讨论过将几家公司重新并入谷歌，以减少日常开支并改善协作。Intrinsic似乎是朝该方向迈出的第一个重大举措。

自2021年Intrinsic分拆出来以来，Wendy Tan White一直担任该公司的首席执行官。

该公司最初确实曾迅速发展壮大。在宣布独立运营几个月后，Intrinsic于2022年4月收购了另一家机器人软件公司Vicarious。虽然收购价格没有披露，但Vicarious此前已从风投机构和杰夫·贝佐斯等科技巨头那里筹集了约2.5亿美元。此后，Intrinsic还收购了Open Robotics的几个营利性部门，Open Robotics是一个为机器人行业构建硬件和软件平台的非营利组织。

不过，尽管扩张迅速， Intrinsic还是在2023年1月裁掉了20%的员工。

加码物理AI布局

对于机器人行业而言，这次谷歌的业务整合，也标志着其物理AI领域的投入，正在从研究项目转变为更为关键的业务重心。谷歌在机器人领域涉足已超过十年，将Intrinsic重新并入麾下预示着一种更持久的布局。

目前，全球机器人领域的竞争格局正愈发激烈。亚马逊一直是最积极的参与者，其在2012年收购了仓库机器人公司Kiva Systems并稳步扩大其自动化努力。该公司目前在其履行网络中部署了超过75万台机器人，并于近期推出了 Sequoia——一套由AI驱动的系统，其识别和存储库存的速度比以往方法快75%。

特斯拉则押注于驱动其自动驾驶汽车的AI技术可以转化为用于制造业、并最终用于消费级应用的人形机器人。

微软和英伟达也在采取行动，微软正将机器人模拟集成到 Azure中，而英伟达则提供专门为AI驱动的机器人设计的芯片和软件，甚至OpenAI也曾短暂探索过物理AI。

Intrinsic的技术可以为谷歌提供差异化的企业产品。该公司并不制造机器人，而是专注于软件层，使现有的工业机器人变得更聪明、适应性更强。这使其定位为机器人制造商的潜在合作伙伴而非竞争对手，类似于谷歌云提供AI基础设施而不在尝试取代客户的应用。

整合还将令谷歌获得Intrinsic的人才和研究成果，后者的机器人团队包括来自谷歌早期机器人项目的资深人士，以及强化学习、模拟和机器人控制领域的专家。随着谷歌推动将AI嵌入其整个产品线，内部拥有的机器人专业知识可以为从制造自有硬件到开发新AI能力的方方面面提供参考。