- Mistral AI 发布了 Robostral Navigate，这是一个拥有 80 亿个参数的模型，它允许机器人使用单个 RGB 摄像头和简单的语言指令来导航复杂的空间，无需激光雷达或深度传感器。.
- 它在 R2R-CE 未见基准测试中获得了 76.6% 的分数，击败了单摄像头和多传感器竞争对手，尽管结果来自模拟而不是部署的机器人。.
- 这项新进展对仓库、工厂和物流运营商来说非常重要，因为仅使用摄像头的系统可以大幅降低机器人硬件的成本。.
人工智能公司 Mistral AI 于周三发布了一款名为 Robostral Navigate 的 80 亿参数模型，该模型使用单个摄像头来控制机器人，标志着这家法国公司首次涉足物理人工智能领域。.
此次发布旨在挑战目前仓库和工厂广泛使用的、依赖大量传感器的导航系统。.
Mistral AI 利用人工智能打造新型导航系统
这家总部位于巴黎的初创公司在9月份的C轮融资中估值达117亿欧元（约合134亿美元），其发展历程的大部分时间都在与OpenAI在文本和代码领域展开竞争。然而，其新推出的Robostralnavigate模型却将该公司推向了一个完全不同的技术领域。.
据 Mistral 新闻稿称，该模型可处理“具身导航”，使机器人能够在办公室、住宅、商业建筑和户外空间中移动，而无需外部输入。.
然而，与依赖激光雷达、深度传感器或多个摄像头协同工作的常规自主导航模型不同，Robostral Navigate 仅需单个 RGB 摄像头即可运行。该模型只需要一条类似 AI 文本提示的简单语言指令，即可生成执行该指令的运动命令。.
Mistral AI 试验数量
Mistral AI公司表示，其机器人AI模型在R2R-CE未见环境验证测试中取得了76.6%的成绩。该基准测试旨在衡量机器人在未经训练的环境中执行指令的能力。据《新闻国际》报道，这一成绩比之前单摄像头机器人模型的最佳成绩高出 9.7分。
AI Weekly 报道称 ，该模型在验证测试中得分为 79.4%，比基于 LiDAR 和深度信息的多传感器系统高出 4.5 分。
如果这些差距在实际应用中依然存在，那么对于工业机器人领域的人来说，这将至关重要。当然，移动机器人领域普遍认为，单靠摄像头过于脆弱，因此必须配备完整的传感器堆栈。如果仅使用单个摄像头就能达到甚至超越完整堆栈系统的性能，那么仓库和设施用机器人的零部件成本将会大幅降低。.
对实际使用情况的怀疑
值得注意的是，这些分数来自模拟情境而非真实情境。Mistral 声称 ，他们使用一种方法，在 6000 个场景中训练了约 40 万条轨迹，该方法据称将训练样本量减少了 22 倍，并将以前需要数月才能完成的训练缩短到只需几天。
但正如《人工智能周刊》指出的那样，该公司尚未公布任何实际的机器人使用结果或设备端延迟数据。工程师们也质疑76.6%的成功率是否足以满足实际部署的需求。.
据报道，Mistral还在洽谈以接近 200 亿欧元（约 230 亿美元）的估值筹集约 30 亿欧元（约 34.2 亿美元）。
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奥佩耶米·奥兰雷瓦朱
Opeyemi 专注于创作和润色以加密货币、全球金融市场和经济为主题的高质量内容。他毕业于伊巴丹大学，获得医学学士学位。他曾担任大学校刊的总编辑，此前也曾在特许金融分析师协会 (CFA) 工作。六年来，他一直担任 Cryptopolitan的新闻编辑，致力于维护其内容的独特性。.
