牛頓通過觀察蘋果掉落，進而發(fā)現(xiàn)了萬有引力定律；哥白尼通過對行星位置的觀察，發(fā)現(xiàn)了行星運動的開普勒定律；歐姆通過對電流、電阻、電壓的測量和觀察，提出了歐姆定律……

人類通過對物理世界的種種觀察和總結(jié)，掌握了這些物理規(guī)律，并用這些物理規(guī)律指引人類社會的發(fā)展，從而有了今天的人類科技。

如今，我們發(fā)明了種種傳感器，其測量精度甚至超越了人類的耳朵、眼睛等等感官。我們還發(fā)明了AI大模型，已在數(shù)字世界取得一定的成績，代替了一些基礎(chǔ)工作。
那么，有沒有可能無需預(yù)先輸入任何知識，讓AI模型直接從傳感器數(shù)據(jù)中自主推理，發(fā)現(xiàn)物理規(guī)律，從而讓AI模型更智能，更能勝任更多的工作？

過去多年，我們一直在說智能傳感器，如今，真正的“智能”傳感器實體，正加速來到我們身邊。

近期，美國物理AI（PhysicalAI）平臺公司Archetype AI，宣布獲得3500萬美元（約合2.44億元人民幣）的A輪融資，本輪融資由IAG Capital Partners和Hitachi Ventures領(lǐng)投，Bezos Expeditions、Venrock、亞馬遜工業(yè)創(chuàng)新基金、三星創(chuàng)投、E12、Systemiq Capital、HLV等等知名機構(gòu)跟投。

Archetype AI成立于2023年，這已是其獲得的第二輪融資，該公司種子輪完成與2024年4月，金額為1300萬美元，這家成立不久的Physical AI公司已累計獲得4800萬美元融資。

Archetype AI的核心工作，是為數(shù)以百億級的傳感器裝上AI“大腦”——其目標就是讓機器直接通過傳感器的感知掌握物理規(guī)律，從而賦予機器智能。

傳感器真正的AI大腦，直接通過傳感器數(shù)據(jù)思考，獲得4800萬美元融資的核心在這里！


Archetype AI公司受眾多資本追捧的核心，是其物理AI基礎(chǔ)模型Newton，這堪稱“物理世界的首個AI大腦”——這是一個被稱為“大行為模型（LBM）”的專有基礎(chǔ)模型，能融合多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)與自然語言，實現(xiàn)對物理環(huán)境的實時感知和推理。

據(jù)官方介紹，這是第一個用于理解物理世界的基礎(chǔ)模型。它不像當今常見的生成式人工智能模型那樣分析在線文本和圖像，而是將實時傳感器數(shù)據(jù)（例如來自雷達、攝像頭、加速度計、溫度傳感器等）與自然語言融合在一起。

一般，我們認為理解物理世界，需要學(xué)習物理定律，然后在應(yīng)用到物理世界中，在AI模型中，同樣需要被人為輸入各種物理定律，從而引導(dǎo)AI模型按照人類期望的結(jié)果去推理。

這種方法，會導(dǎo)致高度專門化的AI模型，且往往只能處理較為單一獲有限的數(shù)種數(shù)據(jù)。例如，如果訓(xùn)練一個模型使用納維-斯托克斯方程來分析流體運動，它就無法解釋涉及完全不同物理原理的雷達圖像。

Newton 模型使用基于Transformer 的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，據(jù)資料顯示，早期訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自超過5.9億個樣本，這些樣本包括從電流、液體流動到光學(xué)的多種物理行為的傳感器開源數(shù)據(jù)集。

從訓(xùn)練結(jié)果看，Newton 模型可以根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)預(yù)測未來結(jié)果或重建過去事件。在一個演示中，Newton 模型能夠?qū)崟r、準確地預(yù)測混沌的鐘擺運動，盡管它從未接受過鐘擺動力學(xué)的訓(xùn)練。

此外， Newton 模型可以從測量物理行為的傳感器中獲取實時數(shù)據(jù)，也可以與預(yù)先記錄的傳感器測量值配合使用，以做出準確的預(yù)測。

同時，該成果促成了Archetype A獲得I達1300萬美元的種子輪融資。

▲Archetype AI關(guān)于如何訓(xùn)練 AI 模型以根據(jù)傳感器觀測結(jié)果進行推理的概述

在Newton 模型的基礎(chǔ)上 ，Archetype AI 構(gòu)建了Physical Agents（物理代理），能夠幫助用戶直接解讀多模態(tài)數(shù)據(jù)并提供可操作的本地智能信息，最終形成一個通過統(tǒng)一技術(shù)棧構(gòu)建和部署物理代理的解決方案：

Foundation Model（基礎(chǔ)模型）：Newton模型學(xué)習真實系統(tǒng)的物理規(guī)律、模式和行為——包括人類活動。

Platform（平臺）：Archetype 平臺通過 API、傳感器集成和一系列開發(fā)工具來展現(xiàn)這種智能，從而簡化代理的構(gòu)建和部署。

Physical Agents（物理代理）：開發(fā)人員和操作員可以使用自然語言和多模態(tài)提示創(chuàng)建特定任務(wù)的應(yīng)用程序。

Use Cases（使用案例）：代理提供具體的價值，例如監(jiān)控流程、防止停機、確保安全、指導(dǎo)工作流程等等。

可以看到，Archetype 的AI平臺已脈絡(luò)清晰，其Newton 模型+Physical Agents（物理代理）的完善工具鏈給出了面向傳感器的、開箱即用的AI“大腦”，相比傳統(tǒng)AI大模型，具有多項優(yōu)勢：

全傳感器融合：輕松處理雷達、攝像頭、加速度計等各類傳感器數(shù)據(jù)，揭示單一傳感器無法發(fā)現(xiàn)的隱藏模式；

自然語言交互：用日常語言就能設(shè)計代理、查詢洞察，無需專業(yè)編程技能；

全場景部署：云端、本地、邊緣設(shè)備均可運行，兼顧低延遲與數(shù)據(jù)主權(quán)；

零樣本泛化：未經(jīng)過特定訓(xùn)練也能預(yù)測復(fù)雜物理現(xiàn)象，無需重復(fù)訓(xùn)練模型；

開箱即用高效：極少額外數(shù)據(jù)或微調(diào)即可部署，搭配無代碼工具大幅降低門檻。

Archetype AI的Newton 模型+Physical Agents（物理代理）成果，助力其獲得亞馬遜、三星等巨頭的3500萬美元投資。

據(jù)資料顯示 ，Archetype AI已建立了Process Monitoring Agent（過程監(jiān)控代理）、Task Verification Agent（任務(wù)驗證代理）、Safety Agent（安全代理）等多個物理代理。

如過程監(jiān)控代理（Process Monitoring Agent），能夠?qū)u輪機、數(shù)控機床、裝配線和化工系統(tǒng)等設(shè)備和過程的運行狀況進行持續(xù)的多模態(tài)分析。它融合了振動、電流、溫度、聲學(xué)等多種數(shù)據(jù)，能夠識別可靠性工程師通常無法通過單傳感器工具發(fā)現(xiàn)的早期異常情況。這使得團隊能夠更早地進行干預(yù)，延長設(shè)備壽命，降低維護成本，同時提高過程穩(wěn)定性。

目前，Archetype AI已擁有在大眾、鹿島建筑等標桿客戶的落地案例，證明了技術(shù)在實際場景中的有效性。

前蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家之子，長期從事傳感交互技術(shù)研究，目標：讓整個世界都實現(xiàn)互動。

Archetype AI的背后，是一支在傳感器及AI領(lǐng)域極具技術(shù)背景的團隊——傳感+AI這樣的交叉領(lǐng)域?qū)＜也⒉欢嘁姟?br /> Archetype AI的CEO兼CTO Ivan Poupyrev博士擁有20多年研發(fā)經(jīng)驗，曾主導(dǎo)谷歌ATAP、迪士尼幻想工程、索尼等巨頭的核心技術(shù)開發(fā)，是傳感器與AI領(lǐng)域的資深專家。

COO Brandon Barbello曾負責谷歌隱私保護設(shè)備端AI項目，AI負責人Nick Gillian是谷歌ATAP機器學(xué)習研究的領(lǐng)軍者，設(shè)計負責人Leonardo Giusti來自谷歌ATAP和三星設(shè)計部門，硬件負責人Jaime Lien更是谷歌Soli雷達技術(shù)的核心開發(fā)者。

可以看到，Archetype AI匯集了來自谷歌、三星、NASA等機構(gòu)精英，以及MIT、斯坦福等頂尖學(xué)府人才的團隊，他們多年積累的傳感器融合、機器學(xué)習、硬件開發(fā)經(jīng)驗注入Newton模型，為物理AI的落地奠定了堅實基礎(chǔ)。

值得一提的是，Archetype AI的靈魂人物Ivan Poupyrev，富有傳奇經(jīng)歷。
Ivan Poupyrev出生于蘇聯(lián)，是一位蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家的兒子，自小在蘇聯(lián)長大，學(xué)習火箭科學(xué)。
前蘇聯(lián)解體后，Ivan Poupyrev離開故土，往返于美國華盛頓和日本之間，并在日本廣島大學(xué)獲得博士學(xué)位。
博士畢業(yè)后，Ivan Poupyrev在索尼東京實驗室工作了八年。

▲Ivan Poupyrev

此后，Ivan Poupyrev加入迪士尼研究院擔任高級研究科學(xué)家職位，致力于構(gòu)想未來的交互界面，并移居美國匹茲堡。
Ivan Poupyrev被《Dazed Digital》雜志譽為“迪士尼的科學(xué)天才”，亦被《Fast Company》雜志評為商界最具創(chuàng)造力人物第 15 位——憑借 Touche 技術(shù)入選百強榜單。Touche 是一種能夠使任何表面對觸摸做出反應(yīng)的傳感技術(shù)。

Ivan Poupyrev在迪士尼的研究成果包括：輕撫花莖即可發(fā)出鳴叫的蘭花，以及只需輕輕一觸即可打開的門把手。如果迪士尼的計劃得以實現(xiàn)，這項技術(shù)或許將被用于打造完全互動式的游樂園。Ivan Poupyrev在媒體采訪中曾表示：“我的長遠愿景是讓整個世界都實現(xiàn)互動?！?br />

離開迪士尼后，Ivan Poupyrev進入谷歌，并領(lǐng)導(dǎo)谷歌先進技術(shù)與項目部 (ATAP) 的一個團隊，專注于為未來的數(shù)字生活方式進行設(shè)計。

在谷歌工作期間，Ivan Poupyrev結(jié)識了Brandon Barbello、Nick Gillian、Leonardo Giusti、Jaime Lien等人，這些人后來均成為Archetype AI的創(chuàng)始團隊核心成員。

Ivan Poupyrev的作品在 ACM SIGGRAPH、CHI 等國際科學(xué)會議上備受矚目，并獲得了包括《紐約時報》、《連線》雜志、《時代周刊》、《麻省理工科技評論》在內(nèi)的全球媒體的高度贊譽，其中《Fast Company》雜志更是稱他為“世界上最優(yōu)秀的交互設(shè)計師之一”

結(jié)語

過去多年，物聯(lián)網(wǎng)已廣泛普及，讓傳感器無處不在。然而，大量的傳感器采集的數(shù)據(jù)無法得到有效利用。

如何將多元的傳感數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實際可用的決策和行動，成為未來物聯(lián)網(wǎng)向全面智能化社會進化的關(guān)鍵。

Archetype AI等物理AI模型公司，正在彌補這一關(guān)鍵缺陷。隨著 物理AI的深入，未來將基于各種傳感器應(yīng)用場景，誕生數(shù)量眾多的專業(yè)模型。