一間激光雷達技術公司與一間機器人人工智能開發商宣佈合作，旨在改善通用機器人在複雜環境中的感知和導航能力。這項由位於舊金山的 Ouster 及位於加州的 FieldAI 進行的合作，結合了高解析度激光雷達技術與一個設計用於不同機器人類型、任務及環境的通用機器人智能平台。該系統使得機器人能夠在無需事先地圖、預先規劃路線、支援基礎設施或環境改造的情況下，部署於新地點。
Ouster 與 FieldAI 的合作將推動自主機器人技術的發展
FieldAI 的硬件負責人 Andrew Mullen 在一份聲明中表示：「在要求苛刻的現實世界條件下擴展自主系統始於先進的傳感器技術。」Ouster 與 FieldAI 的合作旨在通過將先進的感知硬件與通用機器人智能相結合，加速自主機器人在世界上最具挑戰性的工業環境中的部署。這項合作的重點是將 Ouster 的 Rev8 原生彩色數字激光雷達技術與 FieldAI 的 Field Foundation Models 整合，該平台旨在實現自主操作，覆蓋廣泛的機器人類型、任務和環境。
這兩家公司相信，這種結合可以幫助機器人在複雜且無結構的環境中可靠地執行任務，而傳統的自動化系統往往面臨挑戰。FieldAI 開發了一種所謂的通用機器人「大腦」，能夠在截然不同的機器人平台上運行。與傳統機器人系統通常要求詳細地圖、精心規劃的路線、專用基礎設施或極為詳細的現場準備不同，FieldAI 的技術設計使機器人能夠像一名新聘員工一樣進入新的工作地點。
這些機器人能夠評估不熟悉的周圍環境，理解環境條件，並在沒有先前地點知識的情況下開始運作。這一能力的核心是公司的 Field Foundation Models，這些大型人工智能模型經過訓練，旨在理解和與物理世界互動。這些模型旨在幫助機器人在不可預測的環境中導航，這些環境的地形、障礙物、設備和工作條件可能不斷變化。此類環境包括建築工地、礦場、工業設施、能源基礎設施及傳統機器人系統經常面臨重大限制的偏遠作業區域。
FieldAI 的技術將提升機器人的自主性和安全性
為了支持這些能力，FieldAI 依賴 Ouster 的數字激光雷達傳感器，這些傳感器提供周圍環境的詳細三維感知。激光雷達技術利用激光脈衝測量距離並生成高精度的空間地圖。Ouster 最新的 Rev8 平台為激光雷達數據增添了原生彩色感知，使機器人能夠捕捉更豐富的環境信息，同時保持精確的深度感知。
Rev8 數字激光雷達平台旨在在攝影機或基於 GPS 的系統可能效果不佳的條件下提供高解析度的感知。根據其開發者的説法，這在無地圖環境、室內設施、地下作業以及 GPS 無法使用的地點尤其重要，因為自主系統必須重度依賴車載感知系統。該技術的堅固結構也使其適合於涉及灰塵、振動、天氣影響及重型機械的惡劣工業條件中部署。
FieldAI 已經使用 Ouster 的激光雷達技術來支持複雜作業環境中的導航和自主性。隨著該公司在主要工業客户中擴大部署，計劃利用 Rev8 平台的增強感知能力進一步提升機器人的安全性、環境意識及決策能力。原生彩色數據的加入預期將提供更大的機器人行動可解釋性，並改善自主系統識別和理解周圍物體及條件的能力。
這項合作預期將支持物理人工智能系統在建築、礦業、能源生產、製造、安全操作及政府應用等行業中的更廣泛應用，這些行業仍面臨人力資源密集、危險或難以進入的挑戰。
