物理AI投资的第二波浪潮
波士顿机器人和自动化创新中心MassRobotics与科技巨头NVIDIA和亚马逊云科技(AWS)联手宣布了物理AI奖学金计划的第二届参选企业。九家初创公司已被选中获得指导、技术资源和NVIDIA AI计算平台及AWS云基础设施的访问权限，以开发在人工智能和物理系统(机器人、自动驾驶车、智能制造工具及相关技术)交叉点上的产品。
该奖学金计划代表了AI基础设施领域两家最具影响力的公司——主导AI芯片供应的NVIDIA和提供AI训练和推理所需云计算的AWS——为培养最终将消费其产品和服务的物理AI驱动系统构建公司生态系统所做的协调努力。
什么是物理AI？
物理AI是指感知和与物理世界交互的人工智能系统，而不是纯粹在软件环境中运行。该类别包括使用计算机视觉和机器学习处理新对象和环境的工业机器人、自动驾驶车和无人机、处理传感器数据以检测异常的检测和监控系统，以及在共享空间中与人类工人协作的协作机器人。
在过去两年中，随着基础模型(支撑GPT和Claude等系统的大型神经网络)开始应用于物理机器人问题，该术语获得了显著关注。在大型机器人操纵数据集、人类演示和合成数据上训练的模型使机器人能够以规则式编程无法实现的方式跨任务进行泛化，推动了机器人能力的阶跃变化，吸引了大量投资关注。
九家选中的初创公司
MassRobotics、NVIDIA和AWS根据其技术实力和工作的潜在商业影响选出了九家公司进入第二届物理AI奖学金计划。选中的公司涵盖多个物理AI应用领域，包括制造自动化、农业机器人、医疗辅助和基础设施与能源设施检测系统。
每家参选公司都将获得NVIDIA计算平台(包括用于训练和部署AI模型的GPU资源)和AWS云服务的访问权限，这降低了早期AI公司的主要资本成本。来自MassRobotics行业网络的指导和来自NVIDIA和AWS工程师的技术支持为难以在此类结构化计划之外复制的额外支持。
物理AI融资格局
过去两年物理AI和机器人领域的投资显著加速。多个类别吸引了特别关注：人形机器人(有望为人类设计的环境中提供通用物理劳动)、农业机器人(解决食品生产中的劳动力短缺)和制造自动化(被视为物理AI在近期规模应用的主要领域)。
Figure AI、Physical Intelligence和Boston Dynamics等公司因在开发物理AI系统方面的进展而获得了十亿美元的估值。该奖学金计划针对早期公司，其中许多最终可能被寻求通过技术而非有机发展加速其物理AI能力的更大型参与者收购。
NVIDIA的物理AI战略
NVIDIA将物理AI作为其战略叙述的核心要素，以证明其增长不仅取决于大型语言模型训练——一个最终可能在较少、较大的模型中整合的市场。该公司的Isaac平台(为机器人系统中的AI模型训练和部署而设计)和其Omniverse模拟环境(允许物理AI系统在现实世界部署之前在逼真的模拟环境中训练和测试)将NVIDIA定位为物理AI时代的计算基础设施。
该奖学金计划通过支持将在其平台上构建并最终购买其产品的初创生态系统来服务NVIDIA的利益。学会在NVIDIA工具上构建的早期公司在扩展时更可能继续使用它们，创建一个从公司成立的最早阶段开始的客户获取渠道。
AWS在机器人和自动化中的角色
AWS在RoboMaker和AWS IoT Greengrass品牌下建立了机器人导向的云服务组合，针对已部署机器人系统的连接、数据管理和边缘推理需求。物理AI系统生成了大量必须进行处理、存储和用于持续改进AI模型性能的传感器数据——所有这些都为云基础设施创造了自然需求。
通过共同赞助该奖学金，AWS与那些最终将在物理AI部署扩展时成为云服务重要消费者的公司建立了早期关系。它还深入了解了下一代机器人和自动化公司对云基础设施的需求，为其机器人特定服务的产品路线图提供信息。
MassRobotics作为汇聚者
MassRobotics在该伙伴关系中扮演独特角色，是一个在波士顿机器人集群(世界上最多产的机器人人才集中地之一，以MIT、东北大学和众多初创公司与成熟企业的生态系统为中心)中具有深厚根源的行业汇聚者。该组织为早期公司提供物理空间、共享资源和行业联系网络，这对早期公司驾驭其首次商业关系很有价值。
本文基于《机器人报告》的报道。阅读原文。
