如果 OpenAI 与 Hugging Face 之间的那起事件给了我们什么教训，那就是 AI 代理的行为可能难以预测。

“想象一下，如果类似的事情发生在现实世界里会怎样，”Laplace Intelligence 首席执行官兼联合创始人 Howie Sun 告诉 TechCrunch。“AI 代理正从电脑走向现实世界，而我们并不希望物理AI在现实世界里出故障。”

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——本质上就是通过故意让系统失败来进行压力测试。该公司押注，确保物理AI安全的唯一办法，就是让 AI 去测试它。

Laplace 是 TechCrunch Disrupt 三天路演比赛 Startup Battlefield 的 20 家初创公司之一。公司将于 10 月 13 日星期一下午在 Startup Battlefield 舞台上展示。

Sun 与联合创始人兼首席科学家 Henry Liu 一年前从密歇根大学创办了 Laplace。过去八年里，Sun 一直在学术界研究如何在仿真环境中挑战自动驾驶 AI。2023 年，他和当时还是其博士导师的 Liu 发表了一篇相关论文，并登上了顶级科学期刊《Nature》的封面。随后，自动驾驶公司开始联系他们，希望将这些想法落地。

“我意识到，我想把这件事做出来，把它从纯学术研究变成一个在现实世界里真正有用的产品，”Sun 说。

Sun 和 Liu 以他们的学术研究为基础创办了 Laplace。公司名称来自“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精确状态，就能以完全精确的方式预测未来。

“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，是一个从现实世界重建的高保真仿真环境，再配合一个持续探测弱点和失败点的 AI 代理。目标是确保任何物理AI——无论是机器人、自动驾驶车辆，还是智慧城市方案——都能先在仿真中被验证安全，再部署到现实世界。

该仿真环境基于 Nvidia 的 Cosmos 进行后训练。Cosmos 是一个 AI 世界仿真平台，且与现实世界相连接，使 Laplace 能够重建从亚利桑那州高速公路到巴黎人行横道的各种场景。仿真通过融合多种现实世界信息生成。Google Street View 图像可以作为参考，从而生成整条街道。但系统并不是随机生成，而是结合现实世界地图数据，以真实比例重建环境。

开发者随后可以使用语言提示实时改变场景，比如加入午后交通。Sun 表示，Laplace 会从 TomTom 等导航服务商获取实时交通和拥堵信息。

在 Laplace 的仿真中，不仅环境被模拟，其他参与者的行为也会被模拟。例如，在一次演示中，Sun 指示测试代理车辆转向迎面而来的车流。原本会被撞上的那辆车——或者说在某些生成式世界模型中常见的那样会直接穿过去——为了避免碰撞而移开了。

“这真的是一个交互式仿真环境，”Sun 说。“每个人都在对一切做出反应……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，但这家公司的真正卖点，是其正在开发的 AI 代理，它们可以自动设计边缘案例——也就是那些可能让 AI 系统出错的棘手、罕见场景——从而让人类进一步退出流程。

“它们可以从新闻、警方关于碰撞的报告中设计场景——各种各样的信息都可以用来主动挑战自动驾驶车辆和其他物理AI代理，”Sun 说。

如今，自动驾驶开发者大多通过录制视频来训练 AI 处理边缘案例，然后把这些视频转成仿真，或者依赖人类提出新想法并进行设计。虽然许多自动驾驶公司已经在做 Laplace 所描述的事情，并开始拥抱用 AI 来创建训练所需的边缘案例——自动驾驶卡车公司 Waabi 就是一个例子——但当我们开始把通用机器人放进现实世界时，这类技术的需求会真正变得明显。

“通用机器人可用的数据更少，”Sun 说。“没人知道现实世界里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履历，但两人已经开始产生收入，甚至实现了小幅盈利。收入主要来自自动驾驶相关用途，客户包括日本卡车制造商 Isuzu 和总部位于德州的自动驾驶卡车公司 Bot Auto。

Sun 还表示，Nvidia 也是客户。两家公司与 T-Mobile 一起，正在为圣何塞市开展一个免费的智慧城市试点项目，以提供高层级交通运营支持。Laplace 也已在与为仓储场景打造人形机器人的合作伙伴进行早期合作。

目前，Laplace 大多数客户合同仍是项目制，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——它希望借 Disrupt 比赛得到帮助——是融资并扩大规模，以便与竞争对手抗衡。

其中最主要的竞争对手是 Applied Intuition。这家备受关注的后期初创公司迄今已融资 12 亿美元，投后估值达到 150 亿美元。Isuzu 也是 Applied 的客户之一。

Sun 并不太担心。他认为，Laplace 以 AI 测试 AI 的核心方法是一种“改变物理AI测试的全新范式”，把测试变成一种“动态交互式测试过程”。

“那将是最大的护城河，”他说。