英伟达、ABB机器人共同看好的合成数据新创企业：SKAI Intelligence正打造物理AI“教科书”

“机器人的真实体验是物理人工智能的核心”

通过生成与现实极为相似的虚拟数据来进行AI训练

被选为NVIDIA独立软件供应商合作伙伴

与全球工业机器人公司ABB Robotics的合作

两家公司作为《物理人工智能白皮书》主要贡献者参与的机构

超越工业用途到医疗领域......“追求物理人工智能的标准”

世界上有太多公司了。这是什么公司？拆分、合并并重新命名新招牌的公司不断涌现。有些人开办了新生意，有些人关闭了经营多年的企业。我们通过现场报告和数据分析，轻松传递企业动态行业故事。

【先驱经济 = 记者 富爱里】“我们已经进入了一个机器人跳舞踢球的世界，为什么洗衣机器人还没商业化？因为我对洗衣相关的物理世界还没学到足够的知识。”

机器人技术取得了显著进步。它已经变成了一个机器人能爬楼梯、跳舞，并像人类一样完成复杂动作的世界。然而，人类日常生活中完成的简单家务仍然是机器人尚未解决的挑战。人类从出生起就体验世界，但机器人没有。SKAI Intelligence首席执行官李在哲表示：“识别和操作物体比跳舞更难，”并补充道，“让机器人体验现实世界是物理人工智能（AI）的核心。”

近年来，人工智能行业迅速从生成文本和图像的生成式人工智能扩展到能够理解并推动现实世界的“物理人工智能”。物理人工智能是一种技术，使机器人能够识别真实空间并自主做出决策。预计其应用范围不仅将扩展到制造业，还将扩展到物流、医疗和服务行业。英伟达首席执行官黄振森宣称：“下一波人工智能是物理人工智能”，全球大型科技公司如特斯拉、谷歌、DeepMind和Meta也在投入大量资金开发类人机器人和工业机器人。

然而，无论机器人的身体和大脑多么先进，如果无法体验现实，就无法像人类一样工作。这正是SKAI Intelligence关注的重点。李CEO将天空智能定义为“一家为机器人制作教科书和练习册的公司”。

李CEO说：“人类天生有身体、眼睛和大脑，但他们会学习冷热的事物，通过跌倒学会走路，”并补充道，“机器人也是如此。除了身体、眼睛和大脑，还需要经验。我们生产的数据来创造这些体验，“他说。

“合成数据”成为物理人工智能时代的核心资产

生成式人工智能通过从大量文本和图像数据中学习而发展。但物理AI不同。机器人要在工厂组装零件、协助医院手术或在家洗衣，都需要理解现实世界的物理特性。

甚至折叠一件T恤的过程也涉及无数变量。面料的材质和厚度、拉伸程度、手拉时的张力、光线下的阴影，甚至相机检测到的反射光线都不同。虽然这对人类来说是自然的，但机器人需要大量重复学习。

因此，在物理人工智能时代，“合成数据”正作为新的核心资产崛起。它不再逐一收集实际数据，而是生成模拟数字孪生环境中现实的虚拟数据，并训练人工智能。

SKAI Intelligence实现了机器人在NVIDIA“全宇宙”环境中可能体验的多种场景。Omnibus是一个数字孪生平台，能够在虚拟空间中实现真实工厂或工作环境。SKAI Intelligence在这一领域生成合成数据，使机器人能够从物理世界中学习，帮助它们在真实环境中像人类一样运作。

李CEO强调：“就像你在学校用教科书和练习册学习、做错误笔记一样，机器人首先必须获得多样化的体验。”他继续说：“一旦你学会了正确答案，哪怕是现场情况稍有不同也会阻止你，”并解释道，“包含所有变换问题的教材正是天空智能公司合成的数据。”

顺应NVIDIA生态系统的浪潮，他们还与ABB Robotics携手合作

在实体AI生态系统中，一家公司很难处理所有技术。有些公司制造机器人身体，一些视觉人工智能公司通过摄像头识别物体，另一些则开发作为大脑的基础模型。NVIDIA提供了Omniverse平台和“Isaac Sim”，但并未直接创建实际训练所需的全部数据。

SKAI Intelligence使机器人能够通过检测数字孪生环境中多种产品刮痕、光泽、光线和摄像头噪点的情况来预学习。其目标是能够应对工业环境中可能出现的特殊情况。

基于这一技术优势，SKAI Intelligence被英伟达选为独立软件供应商（ISV）合作伙伴。它还与 全球工业机器人公司ABB Robotics合作。最近，它作为主要贡献者参与了由NVIDIA和ABB Robotics联合发布的《物理人工智能白皮书》。该白皮书将涵盖高精度制造中物理人工智能 的技术方向和工业应用计划。

工业机器人被认为是合成数据的主要应用领域。尽管智能工厂如今已基本实现自动化，但许多工厂在最终阶段仍暴露出局限性。这是由于“领域间隙”，即即使是细微的划痕、光线变化或产品定位上的小错误，都可能导致机器人停止工作。这种现象是指由于训练环境与实际场地的差异，机器人的识别性能下降。

天空智能的优势在于其技术将真实工业测量数据与计算机图形（CG）整合到单一数据系统中。在实际工厂中，相机感知的光圈值、曝光、光强、反射率及其他指标会被量化为测量数据。相比之下，虚拟环境中的CG使用不同的语言和表示系统。由于缺乏连接真实数据和虚拟数据的统一标准，这两种数据类型常常被单独使用。

CEO李解释说：“现实中测量的数据和CG使用的语言不同，”并补充道，“我们正在开发一个基于相同标准转换和连接这两种数据的引擎。”

公司计划在年底前通过构建PaaS平台实现这一过程的自动化。当制造公司输入设计图（CAD）文件时，AI会自动生成数十万~数百万个合成数据块，生成正常情况和误差情况，使机器人能够从各种情境中学习。

今年六月，天空情报与ABB机器人签署了战略合作框架协议。ABB 机器人是一家全球自动化公司，供应工业和协作机器人、自主移动机器人（AMR）、控制器及机器人软件。机器人部门的收入达到23亿美元。

两家公司正致力于基于超精确合成数据技术构建实体AI基础设施和验证系统。该方法利用SKAI Intelligence生成的合成数据训练AI模型，然后验证其在ABB机器人工作环境中的性能。他们计划通过未来的技术交流、演示、产品合作和客户项目来扩大合作范围。

“人工智能正在创造一个我们学习的世界”

近年来，人工智能行业的竞争格局正在迅速变化。在生成式人工智能的早期，关键在于谁开发了更先进的大型语言模型（LLM），但未来，模型所学习和积累的内容很可能决定其竞争力。

李CEO表示：“大型科技公司已经拥有出色的模型和计算基础设施，”并补充道，“关键不在于人工智能模型本身，而在于帮助人工智能理解现实的经验和数据。”

SKAI Intelligence的最终目标是建立合成数据领域的行业标准。目前，实体人工智能市场正处于全面增长的起点，每家公司都有自己独特的数据生成和利用方法。

李CEO表示：“正如每种语言都有自己的词典，人工智能需要标准化的数据，但行业内尚无统一标准，”并补充道，“我们的目标是与英伟达和ABB机器人等全球领导者共同创建可用于工业环境的数据标准，并将其确立为实体AI生态系统的标准。”

他继续说：“合成数据的基本原理不仅适用于工业机器人，还能应用于医疗机器人等多个领域，”并补充道：“首先，我们希望证明我们在工业机器人领域的竞争力，然后拓展到人类需要关注的领域，如医疗。”

记者布爱里 boo@heraldcorp.com