Helm.ai 表示，其商业合作伙伴涵盖感知、全栈自动驾驶、自动化数据标注和生成式仿真。| 来源：Helm.ai
Helm.ai 今天表示，其在 12 个月期间已为其物理 AI 基础模型签署了 7000 万美元的商业合同。这些合同涵盖全球汽车 OEM、一级供应商和工业自动化公司。
这家总部位于加利福尼亚州红木城的公司将其汽车行业业务视为旗舰部署，其中涉及深度合作伙伴关系。但它也与采矿和建筑领域的客户建立了合作伙伴关系。
“这类项目达到那种成熟度，对我们来说非常令人兴奋，因为这表明我们构建的技术存在真实需求，”Helm.ai 创始人兼 CEO Vladislav Voroninski 对《The Robot Report》表示。“这显然正在跨过那道门槛，进入实际部署到现实世界的阶段，”
“此外，作为一家公司，我们现在正走在实现盈亏平衡的道路上，这在这个领域很罕见，也证明了我们方法的资本效率，”他说。
Helm.ai 成立于 2016 年，其软件已覆盖 SAE 2 级至 4 级自动驾驶汽车（AV）项目、重工业中的量产级感知，以及不断扩展的机器人开发。
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深入了解 Helm.ai 的“深度教学”方法论
Helm.ai 使用其无监督的“深度教学”方法论训练其基础模型，以掌握物理世界本身的结构。这将理解环境的问题与在其中行动的问题分离开来。
“我们解决这个问题的方式，不同于把它想成输入一些传感器数据，然后输出一个决策，”Voroninski 说。“我们实际上在整个技术栈中都有结构，因此技术栈的每一部分仍然使用 DNN（深度神经网络）进行端到端学习。我们思考解决问题的方式是，首先学习如何感知世界，然后我们实际上基于这种感知采取行动。所以，这类似于人类学习的方式。”
Voroninski 将此比作一个学习驾驶的青少年。那个青少年不必驾驶数百万小时，去经历他们在道路上可能遇到的每一种可能场景。
“他们已经能够完美地感知一切，并预测其他车辆或人可能会做什么，而不必实际依赖驾驶数据，”Voroninski 说。“这是一件相当关键的事情，它赋予我们数据效率，这在自动驾驶领域非常重要，但在机器人领域实际上更加重要。我会说，这在机器人领域是必不可少的。”
汽车制造商只需弄清楚他们将如何扩大数据收集规模。“对于机器人应用，目前还没有人拥有庞大的机器人车队。甚至没有真正可用的数据来以那种方式训练，”Voroninski 说。“所以，数据效率变得非常、非常重要。”
“我们将我们的技术栈分解为感知，以及感知下游的一切，”他继续说道。“这在数据效率以及安全认证方面发挥着重要作用。”
据 Helm.ai 称，其结果是一个能够从一小部分数据中学习、泛化到从未遇到过的环境，并在现实世界物理系统的计算约束内部署的系统。
自动驾驶汽车为 Helm.ai 提供了扩展到不同环境的基础
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Voroninski 表示，Helm.ai 技术的一个重要方面是不依赖特定环境。该公司的根基在自动驾驶，这已经要求在一系列不同环境中进行泛化。系统可能必须处理繁忙的城市街道或沙漠道路。他指出，这为跨更多环境泛化提供了良好基础。
“我们已经证明，我们的技术可以泛化到完全不同的应用领域，”Voroninski 说。“我们可以采用相同的感知技术栈，并将其用于自动驾驶目的、露天矿或其他类型的工业环境。”
到目前为止，Helm.ai 已有项目将投入自动驾驶汽车、采矿和建筑领域的量产。它也已将其 AI 技术应用于配送无人机。
“当我们训练基础模型时，我们不仅仅是在驾驶数据或某个特定目标区域上训练，”Voroninski 说。“我们的基础模型以一种相当通用的方式，在远远超出这些特定应用的数据集上进行训练，这类似于人类学习如何实际做这些事情的方式。”
Helm.ai 还从汽车行业学到了其他东西。自动驾驶伴随着实时延迟约束和严格的安全法规。Voroninski 说，能够应对这个行业，使该公司为其他行业做好了充分准备。
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Helm.ai 的软件不依赖特定机器人
Voroninski 讨论了将 Helm.ai 的技术用于自动驾驶汽车、无人机、人形机器人等。虽然泛化到许多机器人形态可能看起来很难，但 Voroninski 说，这些不同形态都带来类似的问题。
“感知问题始于你使用的传感器以及它们如何配置，”Voroninski 说。对于自动驾驶汽车，这通常意味着使用摄像头组合、激光雷达和雷达实现 360º 视野。
“我们已经证明，我们可以很好地处理这些类型的传感器模态，并同时模拟所有这些模态，”Voroninski 说。“当你进入其他领域时，你仍然是在谈论安装在某种形态上、以某种配置布置的传感器。从这个角度来看，这完全相同。”
“这本质上是同一个问题，只是你想要检测什么、想要定位什么，以及你会关心哪些行为的定义不同，”他继续说道。
建筑工地上的人的行为可能与街道上的行人不同。但是，同样的技术可以对这两种人做出预测。
展望未来，Voroninski 表示，Helm.ai 有兴趣与跨行业和跨具身形态的机器人公司合作。
“机器人现在所处的位置，几乎就是自动驾驶 10 年前所处的位置，”Voroninski 说。“它现在真的正在进入其爆发时刻，所以我们非常兴奋，能够将我们从已取得的商业进展中学到的东西，应用到许多不同领域。”