11 月 6 日上午,TechCrunch 报道,机器人仿真创业公司 Physicl 完成 1000 万美元种子轮融资,由 Inovia Capital 领投。这家公司把此前服务电商的 3D 渲染管线转到了物理 AI 训练上,目标是让机器人在数字世界里练出接近真实环境的动作能力。
10 万资产与 1 万个场景
Physicl 同步发布产品 Studio,内置 10000 个 3D 环境和 100000 个资产,用户可以搭建场景,生成合成数据训练机器人处理具体难题。创始人兼 CEO Alex de Vigan 此前做了十年 nfinite,为品牌和零售商生成商品 3D 模型并在线展示,生成式 AI 冲击了这门生意,他反而在 3D 空间数据的积累里看到了新方向。
仿真保真度是核心门槛
训练物理 AI 模型有两个现实障碍:直接拿视频训回报低,用远程操作采数据又贵。仿真被普遍视为解法,但怎么保证模拟世界的物理规律跟真实世界一致,一直没有好答案。de Vigan 认为自家原有的管线能把非结构化、不完整的现实信息转成带正确几何、材质和物理属性的高保真表示,这套东西正好能补上物理 AI 最缺的那块。
从卖数据到卖工具
Physicl 不想只做数据供应商。世界模型公司 SpAItial 是早期客户,其 Echo-3 产品上周刚发布,能从 2D 图像生成 3D 仿真,CEO Matthias Niessner 表示他们需要 Physicl 这类高保真合成数据来训练。与做行动伙伴机器人的 费莫一科技近亿美元融资 相比,Physicl 押的是更靠上游的位置:谁能把仿真做得更像现实,谁就掌握物理 AI 的训练入口。
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