北京
IT时代网10月20日消息，美国初创企业 Laplace Intelligence 正在把自动化红队测试引入机器人与自动驾驶等领域，让人工智能系统在进入现实世界之前，先在仿真环境里被反复试探并找出失效点。
公司总部位于安娜堡，由联合创始人兼首席执行官与其博士导师、现任首席科学家于一年前在密歇根大学创立。两人此前在学术界研究如何在仿真环境中挑战自动驾驶算法，2023 年发表的相关论文登上了《自然》杂志封面，此后陆续有自动驾驶企业找上门寻求落地。
其核心是一套依据真实世界重构的高保真仿真环境，配合不断探查弱点的 AI 智能体。仿真环境源自英伟达 Cosmos 世界模型的后训练版本，可以重建从亚利桑那州公路到巴黎人行横道的各类场景：街景图像可作为参考，并叠加真实地图数据生成等比例环境。开发者还能用语言指令实时改变场景，例如加入午后车流，路况数据则取自导航服务商。
在这个环境里，不仅场景是模拟的，其他参与者的行为同样在模拟。一段演示中，测试车辆被指令驶入对向车道，本应被撞或被穿过的那辆车主动让开、避开了碰撞，呈现出各方相互反应的交互式世界模型。
公司方面认为真正的差异点在于自研 AI 智能体——它们可以自动设计极端案例，也就是那些罕见却可能让 AI 系统出错的场景，素材来源涵盖新闻、警方碰撞报告等各类信息，用以主动向自动驾驶车辆与其他物理 AI 发起挑战，把人进一步移出循环。
目前自动驾驶企业主要把录制素材转成仿真，或者依靠人工设想来训练系统应对边缘场景。公司方面表示，通用机器人在现实世界中的可用数据更少，没人知道真实场景下的边界条件会是什么。
这家公司已经开始产生营收并实现小幅盈利，收入主要来自自动驾驶场景，客户包括德克萨斯州的自动驾驶卡车企业 Bot Auto 与一家大型日本汽车制造商；同时正与英伟达、T-Mobile 合作，在加州圣何塞开展一项免费的智慧城市试点，提供高层级交通运营，也在与仓储人形机器人开发方推进早期合作。多数合同目前仍以项目制为主，公司正着手向经常性收入过渡。
编辑：林一舟
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