对于许多致力于开发物理世界应用的 AI 模型的公司来说，数据是最大的机遇。但这也是他们面临的最大障碍，因为标记清晰、干净的现实世界数据随处可见，而收集和清理数据所需的成本和精力可能是巨大的。
Bifrost是一家 3D 数据生成平台，该公司认为其技术可以帮助机器人和工业公司解决至少一部分问题：训练 AI 模型所需的时间。这家总部位于旧金山的初创公司表示，其平台可让公司生成模拟的 3D 世界来指导他们的 AI 模型，并帮助他们的机器人在几小时内（而不是几个月）适应新的物体、任务和环境。
该公司周三表示，已在由 Carbide Ventures 领投的 A 轮融资中筹集了 800 万美元。
“我们的大多数客户都需要大量现实世界的数据来训练人工智能模型，”联合创始人兼首席执行官 Charles Wong 在接受采访时表示。“这通常意味着他们必须在数百个地点部署机器人队伍，收集数百万小时的镜头，手动标记数据，并实施严格的质量检查以减少人为错误和偏见。这种方法很残酷。它花费数百万美元，耗时数年，而且几乎不可能扩大规模。”
2020 年，黄与阿拉文德·坎迪亚共同创立了该公司。黄之前曾在 NuTonomy 工作，负责自动驾驶汽车的人工智能感知模型。NuTonomy 是麻省理工学院的一家衍生公司，致力于自动驾驶汽车和自动移动机器人的研究。与此同时，坎迪亚之前建立了一个医疗人工智能系统，可以检测失明和糖尿病视网膜病变的早期迹象。
“我们很快就意识到一个基本问题：人工智能和机器人需要大量高质量数据才能正常运转。而这些数据至关重要，”坎迪亚说。“它可以成就或毁掉这些系统的性能和潜力。因此，我们联手创办了 Bifrost，目标只有一个：解决数据问题，这样人工智能和机器人才能最终应对物理世界的复杂挑战。”
Bifrost 声称，它与竞争对手的不同之处在于，其平台不需要一支精通创建 3D 模拟的团队来生成此类数据。Wong 表示，这为 AI 工程师带来了显著优势，使他们能够开发 AI 系统来执行诸如使用自动驾驶船巡逻争议水域等任务，而无需聘请 3D 团队。
Kandiah 表示：“相比之下，Nvidia 的 Omniverse 工具需要专门的 3D 团队才能操作。”他补充说，Bifrost 使各个重工业的工程师能够教会 AI 系统新技能并更快地完成更多工作。
Bifrost 的产品目前正与部分重工业合作伙伴进行封闭测试。这家初创公司将利用新资金为未来几个月平台的公开发布提供资金，并雇用更多员工以加快产品开发。
黄先生表示，该公司的主要市场是美国，但由于日本的工业部门规模庞大，该公司在日本的发展势头也十分迅猛。这家初创公司通过年度订阅模式创造收入。
该平台的主要用户包括专门为机器人、航空航天、国防、海事、地理空间和工业自动化等行业创建机器人系统、计算机视觉和感知模型的人工智能开发人员。其目标客户是大型工业公司、政府组织和处于成长期至后期阶段的初创公司，所有这些公司都有团队专注于开发各自领域的物理人工智能解决方案。
“我们最初专注于任务关键型重工业应用。到 2025 年，我们的目标是扩大平台可用性。……展望未来，我们计划支持广泛的商业机器人用例，尤其是随着机器人应用在几乎所有主要行业和行业中迅速兴起，”Kandiah 表示。
A 轮融资使 Bifrost 的总融资额达到 1370 万美元。Airbus Ventures、Peak XV 的 Surge、Wavemaker Partners、MD One 和 Techstars 也参与了此轮融资。该公司在美国和新加坡拥有 22 名员工。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/bifrost-li-yong-qi-3d-shu-ju-sheng-cheng-ping-tai-bang-zhu
