如果有一个教训OpenAI-Hugging Face 事件教会了我们什么，那就是 AI 智能体可能难以预测。

“想象一下，如果类似的事情发生在物理世界中，”Laplace Intelligence 的 CEO 兼联合创始人 Howie SunLaplace Intelligence对 TechCrunch 说。“AI 智能体正在从计算机走向现实世界，而我们真的不希望物理 AI 在现实世界中失败。”

总部位于安娜堡的 Laplace 正在为机器人和物理 AI 构建自动化红队测试——本质上是通过故意让系统失败来对其进行压力测试。该公司押注的是，确保物理 AI 安全的唯一方法就是让 AI 去测试它。

“我们的目标是帮助企业在部署前发现并修复问题——并且随着时间推移，建立一个客户、保险公司和监管机构都能信任的共享证据基础，”Sun 说。

Laplace 是参加 Startup Battlefield 的 20 家初创公司之一，这是 TechCrunch Disrupt 在旧金山市中心举办的三天路演竞赛。它将于周一（10 月 13 日）下午在 Startup Battlefield 舞台上进行展示。

Howie Sun，Laplace Intelligence CEO图片来源：Laplace Intelligence

Sun 与他的联合创始人兼首席科学家 Henry Liu 一年前在密歇根大学创立了 Laplace。过去八年里，Sun 一直在学术界研究如何在仿真中挑战自动驾驶 AI。2023 年，他和 Liu——他当时的博士生导师——发表了一篇论文，该论文登上了顶级科学期刊 Nature 的封面。从那时起，对实施他们想法的自动驾驶汽车公司的电话就开始纷至沓来。

“我意识到我想把这件事做出来，把它从纯粹的学术研究变成在现实世界中有用的产品，”Sun 说。

以他们的学术研究为基础，Sun 和 Liu 构建了 Laplace，其名字取自“拉普拉斯妖”——法国学者 Pierre-Simon Laplace 在 1814 年提出的一个思想实验，设想如果你知道宇宙中一切事物的确切状态，你就能完全精确地预测未来。

“我们本质上是在用仿真来预测现实世界的未来，”Sun 说。

这家初创公司的核心是一个高保真仿真从真实世界重建而来，并配有一个不断探测弱点和故障点的 AI 智能体。目标是确保任何物理 AI——无论是机器人、自动驾驶汽车还是智慧城市解决方案——在部署到真实世界之前，都能在仿真中保持安全。

该仿真环境是 Nvidia 的 Cosmos（一个 AI 世界仿真平台）经过后训练得到的版本，它以真实世界为基础，使 Laplace 能够重建从亚利桑那州高速公路到巴黎人行横道的任何场景。仿真通过融合不同真实世界信息的网格来生成。一张 Google 街景图像可以作为参考，据此生成整条街道。但仿真器并非随机生成内容，而是结合真实世界的地图数据，重建出一个比例真实的场景。

随后，开发者可以使用语言提示实时更改场景设置，例如加入午后交通流量。Sun 表示，Laplace 会从 TomTom 等导航服务商处获取实时交通和拥堵信息。

在 Laplace 的仿真中，不仅环境被仿真，其他参与者的行为也被仿真。例如，在一次演示中，Sun 指示测试智能体车辆转向冲入对向车流。本会被它撞上——或像某些生成式世界模型常见的那样直接穿过去——的那辆车主动让开，以避免碰撞。

“这确实是一个可交互的仿真环境，”Sun 说。“每个对象都在对一切作出反应……这更像是一个带有交互参与者的世界模型。”

虽然仿真环境是 Laplace 产品的重要组成部分，但真正的独特卖点在于这家初创公司正在开发的 AI 智能体，它们能自动设计边角案例（可能让 AI 系统出错的棘手、罕见场景），从而进一步将人类移出循环。

“它们可以从新闻、警方碰撞报告中——从各种信息中设计场景，主动挑战自动驾驶汽车和其他物理 AI 智能体，”Sun 说。

Henry Liu，Laplace Intelligence 首席科学家图片来源：Laplace Intelligence

如今，自动驾驶汽车开发者大多使用录制的影像来训练 AI 处理边缘案例，然后再将其转化为模拟，或者依赖人类提出新想法并加以设计。虽然许多自动驾驶公司已经做了 Laplace 所宣传的事情，并开始拥抱 AI 来生成用于训练的极端案例——自动驾驶卡车公司 Waabi就是一个例子——但当我们开始将通用机器人投入现实世界时，对这类技术的需求才会真正显现出来。

“关于通用机器人的数据较少，”Sun 说。“没人知道现实世界中的边缘案例会是什么。”

尽管 Sun 和 Liu 来自学术界，没有光鲜的硅谷科技公司背景，但两人已经成功开始创收，甚至实现了微薄盈利。大部分收入来自自动驾驶用例，客户包括日本卡车制造商 Isuzu 和总部位于德克萨斯的自动驾驶卡车公司 Bot Auto。

Sun 表示，Nvidia 也是客户。这两家公司与 T-Mobile 一起，正为圣何塞市合作开展一个免费智慧城市试点项目，以提供高水平的交通运营。Laplace 也正处于与为仓库建造人形机器人的合作伙伴合作的早期阶段。

目前，Laplace 的大多数客户合同都是基于项目的，公司正努力将其转化为经常性收入。这家初创公司的近期目标——它希望通过参加 Disrupt 来获得助力——是筹集资金并扩大规模，以便与竞争对手抗衡。

其竞争对手中最主要的是Applied Intuition，这是一家备受关注的后期阶段初创公司，迄今已融资 12 亿美元，投后估值达 150 亿美元。Isuzu 也是 Applied 的客户之一。

Sun 并不太担心。他相信 Laplace 用 AI 测试 AI 的核心方法论是“一种改变物理 AI 测试的全新范式”，将其转变为“动态交互式测试过程”。

“那将是最大的护城河，”他说。

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