前 Meta 科学家创立 Perceptron，要把视觉 AI 带进工厂

AI 正在改变我们周围的一切，但迄今为止它主要停留在数字领域。越来越多的初创公司希望将其带入现实世界，由两位前 Meta 研究科学家创立的 Perceptron 就是其中之一。

该公司成立于 2024 年 11 月，开发前沿视觉模型，旨在帮助机器更有能力地与物理环境互动。本周，公司发布了最新模型 Isaac 0.5，创作者称其设计目标是让机器在工业环境中「感知、推理并行动」。具体而言，该软件能够帮助视觉引导机器人在仓库或工厂车间等复杂环境中导航，并帮助企业从这些机器人录制的视频中提取视觉智能。

Isaac 0.5 将以开源权重形式发布，任何人都可以检查其参数和训练材料。这家初创公司由 Armen Aghajanyan 和 Akshat Shrivastava 联合创立，两人此前曾在 Meta 基础 AI 研究部门（FAIR）工作。他们认为自己的软件是工业自动化部署的未来。

公司表示：「当今的物理 AI 迫使我们做出错误选择：要么是需要每个实例配备多个专用云 GPU 的通用基础模型，要么是只处理感知或控制、无法兼顾的窄模型。」

Aghajanyan 和 Shrivastava 称，他们的工具与现有模型不同，因为它是通用型的，不是为某个特定重复任务构建的，而是可以根据特定环境或情况灵活调整。Shrivastava 在采访中让我思考整理箱子这样一个简单的物理过程：「想象现在部署了一个机器人来分拣包裹，它需要完成哪些任务？」

这样一个相对简单的任务实际上包含许多步骤：机器人首先必须读取包裹标签，进行空间分析以了解箱子位置，然后决定先拿起哪个。如果要拿起一系列箱子，它还需要规划顺序和路径。Perceptron 的目标是让一个模型处理这些复杂的感知和推理步骤。