Physicl 获 1000 万美元种子轮融资，用高保真 3D 仿真帮机器人训练

Alex de Vigan 的上一个创业项目被生成式 AI 的崛起所淹没，但现在他押注团队所打造的技术——一个为电商创建诱人产品渲染图的平台——可以被重新利用，让机器人变得更有用。

他的新公司 Physicl 已从 Inovia Capital 获得 1000 万美元种子轮融资，以帮助世界模型设计者和机器人开发者通过更逼真的模拟来解决棘手的训练难题。

创始人兼 CEO de Vigan 过去十年一直在打造 nfinite，该公司让品牌和零售商能够轻松创建商品的 3D 模型并在网上展示。基于 transformer 的 AI 模型的出现，使该公司更加专注于生成式图像，但 de Vigan 为他的团队以及他们为忠实渲染 3D 环境而构建的技术栈看到了新的用途。

“我们在 3D 方面所做的工作非常独特，AI 将会取代它，但 AI 缺少了一些东西：它理解、交互和操控空间与物体的能力，”de Vigan 说。

研究人员正在开发物理 AI 模型，使机器人更能胜任处理多样化小型物体等任务，但他们一直受困于用视频训练模型的回报，以及通过远程操作收集数据的成本。

数字世界中的模拟被视为一种有前景的解决方案，但确保这些模拟世界忠实于真实世界的物理规律已被证明十分困难。de Vigan 相信，他前一家公司构建的流水线——“将非结构化、不完整、异构的真实世界信息转化为高保真的物理表示……具有正确的几何形状、材质和物理特性”——现在可以用来让物理 AI 模型更加有效。

Physcl 正进入一个拥挤的初创公司赛道，这些公司竞相为基础模型开发者和机器人运营者提供数据和工具。“这个领域非常年轻，有时也非常模糊，”de Vigan 承认。有各种各样的公司在以不同模态收集、标注或生成数据，因为他们的客户正试图找出能让机器人兑现其承诺的秘诀。

特别是，Phyiscl 希望专注于在困难的边缘案例上对模型进行后训练。这家初创公司发布了一款名为 Studio 的产品，包含 10,000 个 3D 环境和 100,000 个代表各种物体的资产。它让用户创建场景，为针对特定问题的机器人训练生成合成数据。例如，Studio 可用于生成训练数据，帮助那些在杂乱的台面上或杯子处于阴影中时难以辨认杯子的机器人。

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世界模型构建者 SpAItial 作为早期客户与 Physicl 合作，以提高其产品的保真度，其最新产品 Echo-3 已于上周发布。SpAItial 的工具从 2D 图像生成 3D 模拟，为了有效实现这一点，其 CEO 兼创始人 Matthias Niessner 表示，他们需要基于 Physicl 提供的那种高保真合成数据进行训练。

不过，Physicl 想做的不仅仅是一个数据提供商；它将自己视为持续生成合成数据的工具。“我们 10 年前在不知不觉中创造的东西，基本上就是一个智能体工作流，用于将非结构化信息转化为高保真 3D，”de Vigan 说。他设想客户将数万亿张图像或数百万小时的 LIDAR 采集数据输入他的平台，并将其转化为高质量的 3D 表示，这些表示可用于生成数十亿种排列组合，以训练他们的模型。

“真正的挑战在于，你必须手动整理数据，而这是一个非常漫长的周期，”Niessner 告诉 TechCrunch，他同时也是慕尼黑工业大学的机器人学教授。“对我们来说，非常有吸引力的一点是，你可以直接实时完成这件事[…]你正在运行 Claude，它会检查，‘哦，我的训练中需要更多这类数据’，然后它会根据训练状态自动生成这些数据。这对我来说非常令人兴奋，而这正是 Physicl 所提供的。”

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Tim Fernholz 是一名记者，撰写有关技术、金融和公共政策的文章。他密切报道了私营航天产业的崛起，并著有《火箭亿万富翁：埃隆·马斯克、杰夫·贝索斯与新太空竞赛》。此前，他曾在全球商业新闻网站 Quartz 担任高级记者十余年，并在华盛顿特区以政治记者的身份开始职业生涯。 你可以通过发送电子邮件至 [email protected] 或通过 Signal 向 tim_fernholz.21 发送加密消息来联系 Tim 或核实其联系信息。

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