具身智能创业公司Enigma：探索人机交互界面，开启机器人大众化普及之路
【具身智能的交互难题】目前很多具身智能领域的创业公司都在努力提升机器人的智能让机器人更聪明、更会干活。但机器人要进入更广泛的应用场景做更“精细”的活还需解决交互界面的问题。现有的机器人交互界面仍未收敛有遥操、编程多用于工业机器人、自然语言语音交互、手势交互、GUI App多用于家用清洁机器人等。那么哪一种界面最适合家用哪一种最有利于机器人与普通人进行精细协作一家叫Enigma的初创公司正在探索这个问题的解法。【Enigma的背景与融资】Enigma的创始人Jonathan Jacobi表示公司正在开发AI模型为任何机器人赋予智能同时打造交互界面让操作变得简单易用就像使用笔记本电脑或智能手机一样直观。创业不到一年Enigma就完成了7100万美元种子轮融资由Index Ventures和Ribbit Capital领投Conviction以及来自OpenAI、Anthropic、DeepMind、xAI、Cognition、Factory和Wiz的创始人与核心研究员跟投。【创始人与团队实力】Enigma由Jonathan Jacobi和Gal Niv联合创立。Jonathan Jacobi少年时期便成为微软史上最年轻的员工在微软期间曾被Wiz创始人Assaf Rappaport招募Gal用一年时间修完四年大学课程17岁时就加入网络安全初创公司。尽管他们不是AI的科班出身此前主要是做安全但他们已经组织了一个强大的团队成员包括在AI、数学、物理、网络安全和机器人领域拥有多年研究经验的研究员和工程师。【交互界面的重要性】交互界面有多重要看看苹果的历史就知道了。它的崛起和两次交互革命有关。1984年它推出使用GUI的Macintosh推动个人电脑进入图形界面时代2007年它推出采用多点触控的iPhone引领了移动互联网革命。此前PC和手机其实都已具雏形算力也不差但真正普及的关键还是交互界面。Enigma的联合创始人Jonathan Jacobi认为这个道理在具身智能行业也适用他举例说如果操作机器人不直观比如洗碗要花15分钟向机器人解释东西该放哪那大家肯定都不想用了。现在所有公司都面临这个问题哪怕用的是最强的模型。【Enigma的大规模实验】为了探索如何构建直观的人机交互界面Enigma针对普通人推出了一项大规模实验部署100多台自研AI机器人任何人都能在线实时使用。借助Enigma的模型和交互界面用户可以指挥机器人完成任务并操作物理对象如用画笔画画、持剑对打、抓取和混合液体烧杯进行简单化学实验等。Enigma表示其机械臂和底层模型均为完全自主研发。公司希望通过这个在线实验收集数据优化模型最终找到最适合机器人的人机交互界面而且这个交互界面很可能与模型一起训练即Enigma的机器人基础模型可能是基于交互界面优化的端到端模型。不过由于公司仍处在早期阶段目前尚未发布可供外部使用的模型交互界面也还在探索中。【Enigma的技术研究】从公司发布的技术博客和创始人此前的论文看团队对物理AI底层模型的研究已经相当深入。首先他们着眼于世界模型研究了一种名为Multiverse的多人世界模型。现有世界模型大多围绕单个智能体展开而现实环境中往往同时存在多种智能体模型需要理解其他智能体的行为以及彼此动作如何共同改变环境。Multiverse以游戏《GT赛车4》的双车竞速为实验场景接收两名玩家的视角和动作并预测双方接下来看到的画面难点在于维持共享世界的一致性。Enigma通过将双方画面沿颜色通道堆叠让两个视角从扩散模型的第一层开始共同参与计算同时通过稀疏时间采样和课程学习在控制计算量的情况下将预测范围逐步扩展到最长15秒的多人交互。Multiverse的研究原型展示了一条新的技术路径对于家用机器人、自动驾驶和工业机器人这种能力可能是理解协作、避障和多智能体交互的重要基础。此后团队还探索了一种紧凑的世界表征写成技术博客《The Obsessed Encoder》。他们发现DINOv3、LeJEPA和LeWM等现代JEPA系统存在一些问题如优先学习视频中的慢变特征等。Multiverse与团队对紧凑世界表征的研究从多智能体预测和任务相关信息提取两个方向探索机器人如何形成对现实环境的理解。【具身智能的发展趋势】物理AI仍在早期阶段具身智能作为其代表形式之一也处在早期但行业已经开始沿着智能能力继续推进关注精细操作、跨任务通用能力和更自然的人机交互界面。交互界面决定一项技术能否从能力展示走向真实使用和大众普及。机器人要进入家庭和公共空间需要让普通用户能够低门槛地布置任务、确认意图、随时纠正并在必要时接管。具身智能的交互界面何时收敛很可能就是行业真正成熟的时间点。目前机器人交互还没有统一答案1X仍同时依赖多种方式Google把自然语言等放在核心位置Enigma则尝试让每次交互沉淀为训练数据并用于训练端到端机器人模型。这个领域的创业机会可能出现在尚未解决的环节谁先让普通人真正用起机器人谁就更接近定义具身智能的规模化入口。
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