北京
做AI的都在卷大模型參數(shù)，紅熊AI卻選擇了一條更"費(fèi)鞋"的路——讓AI理解物理世界。
這家公司剛完成2.1億元A輪融資，資方包括紅杉中國(guó)、高榕創(chuàng)投等。創(chuàng)始人團(tuán)隊(duì)來(lái)自清華、斯坦福，之前做過(guò)自動(dòng)駕駛和機(jī)器人項(xiàng)目。按他們的說(shuō)法，物理AI不是讓AI"看懂"畫(huà)面，而是讓它"看懂"物體怎么動(dòng)、為什么動(dòng)。
舉個(gè)例子：普通AI看到視頻里杯子倒了，知道"有個(gè)杯子倒了"；物理AI要知道"杯子為什么倒、倒的速度多少、液體濺射范圍多大"。后者對(duì)機(jī)器人抓握、工業(yè)質(zhì)檢、自動(dòng)駕駛決策都更實(shí)用。
紅熊目前主打兩個(gè)產(chǎn)品：一是給機(jī)器人做"物理大腦"的仿真訓(xùn)練平臺(tái)，二是面向制造業(yè)的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)。客戶(hù)包括幾家頭部汽車(chē)廠(chǎng)和物流機(jī)器人公司。
這個(gè)賽道不算新，英偉達(dá)Omniverse、谷歌DeepMind都在做。紅熊的差異化在于把物理引擎和深度學(xué)習(xí)做得更"輕"，讓客戶(hù)用普通服務(wù)器就能跑，不用非要堆A100。
一位用過(guò)他們產(chǎn)品的機(jī)器人工程師反饋："以前調(diào)機(jī)械臂要真機(jī)摔幾百次杯子，現(xiàn)在仿真里摔幾萬(wàn)次，成本差了一個(gè)數(shù)量級(jí)。"
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