Physicl 获 1000 万美元种子轮融资，用电商渲染技术缩小机器人仿真与现实差距

Alex de Vigan的上一个创业项目被生成式AI的浪潮所淹没，但他现在押注的是团队当时打造的技术——一个为电商创建逼真产品渲染图的平台——可以被重新利用，让机器人变得更加实用。

他的新公司Physicl已从Inovia Capital获得1000万美元种子轮融资，帮助世界模型设计者和机器人制造商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，让品牌和零售商能够轻松创建商品的3D模型并在线上展示。基于Transformer的AI模型的出现，使该公司将重心更多转向生成式图像，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领域所做的最独特的事情，AI将会取代，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说道。

研究人员正在开发物理AI模型，使机器人能够更好地完成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所带来的回报，以及通过远程操作采集数据的高昂成本。

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，他前公司构建的流水线——能够“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征……具备正确的几何、材质和物理属性”——现在可以用来让物理AI模型更加有效。

Physicl正在进入一个拥挤的创业赛道，众多初创公司竞相为基础模型构建者和机器人运营商提供数据和工具。“这个领域非常年轻，有时候也非常模糊，”de Vigan承认。有各种各样的公司在以不同模态采集、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承诺的秘诀。

Physicl尤其希望专注于在困难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，为训练机器人解决特定问题生成合成数据。例如，Studio可以用来生成训练数据，帮助那些在杂乱台面上或在杯子处于阴影中时难以辨认杯子的机器人。

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

然而，Physicl想做的不仅仅是一个数据提供商；它将自己定位为持续合成数据生成的工具平台。“我们10年前创造的东西，当时并不知道，基本上就是一个将非结构化信息转化为高保真3D的智能体工作流，”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，将其转化为高质量的3D表征，进而可以生成数十亿种变体来训练他们的模型。

“真正的挑战在于，你必须手动整理数据，这是一个非常漫长的周期，”同时担任慕尼黑工业大学机器人学教授的Niessner对TechCrunch表示。“对我们来说非常有吸引力的是，你可以直接实时完成这些……你运行Claude，它会检查，‘哦，我的训练中需要更多这方面的数据’，然后根据训练状态自动生成那些数据。这对我来说非常令人兴奋，而这正是Physicl所提供的。”

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