每經(jīng)記者｜蔡鼎    每經(jīng)編輯｜蘭素英    

短短三個多月，被業(yè)界譽為“人工智能（AI）教母”的知名華裔計算機科學家李飛飛（Fei-Fei Li）便打造出了一家AI獨角獸。

外媒7月17日（周三）援引知情人士消息稱，李飛飛首次創(chuàng)業(yè)成立的World Labs已完成兩輪融資，投資者包括安霍創(chuàng)投（Andreessen Horowitz）和AI基金Radical Ventures等頂尖科技投資者。知情人士同時稱，在最新一輪融資中，World Labs籌到約1億美元，估值已超過10億美元。

一時間，World Labs成為了業(yè)界關注的核心。對于媒體的置評請求，李飛飛并未回應，安霍創(chuàng)投與Radical Ventures也拒絕置評。

對于這家初創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展方向，外媒援引一位風險投資人的說法，具象地進行了描述：World Labs正在開發(fā)一種能夠理解三維物理世界的模型，本質上是對物體的物理特性、空間位置和功能的理解和模擬。簡單來說，就是李飛飛提出的“空間智能”。她認為，“空間智能”是AI拼圖中的關鍵一環(huán)。 

估值超10億美元，World Labs聚焦“空間智能” 

據(jù)報道，World Labs創(chuàng)立于今年4月份，是李飛飛在斯坦福大學任職的休假期間創(chuàng)辦的。對于這次創(chuàng)業(yè)，李飛飛相當?shù)驼{，在其領英主頁中，最新動向顯示的依然是“newbie（新兵）”。盡管創(chuàng)始人行事謙遜，但這家企業(yè)已憑借三個月創(chuàng)下超10億美元的估值而名聲大噪。

圖片來源：李飛飛領英主頁

外媒5月份援引知情人士稱，World Labs的方向與李飛飛曾提出的“空間智能”相關，指的是建立世界模型，讓計算機能夠在三維世界中感知和行動。

李飛飛在 X（原推特） 上介紹稱，“空間智能”是AI拼圖中的關鍵一環(huán)。她援引其今年4月份在TED演講中的內容稱，“視覺變成了洞察力；洞察力變成了理解力；理解力推動了行動。所有這些都產生了智能。”

圖片來源：X

在這場TED演講中，李飛飛通過展示一張“貓伸出爪子要把裝有牛奶的杯子推下桌子”的圖片，來闡述了到底什么是空間智能。她解釋稱，在看到這張圖片的一瞬間，人類大腦會開始分析玻璃杯的形狀、在空間中的位置，以及與周圍物體的關系，并產生“想要行動的沖動”。而這種沖動就是具有空間智能的生物的本能，能夠將感知和行動聯(lián)系起來。

李飛飛TED講話視頻截圖

李飛飛表示，她的團隊也正在斯坦福大學實驗室里訓練計算機和機器人在三維世界中采取行動，還展示了根據(jù)口頭指令讓機械臂執(zhí)行各種任務的演示視頻，包括打開抽屜、拔掉充滿電的手機、用面包等材料制作三明治。

“‘看’和‘做’的良性循環(huán)正在加速機器人學習，這是任何需要理解并與三維世界互動的具身智能系統(tǒng)的關鍵組成部分。隨著空間智能的加速進步，一個新時代在這個良性循環(huán)中正在我們眼前展開。”李飛飛稱。

圖片來源：李飛飛TED講話視頻截圖

李飛飛對于空間智能的愿景是，她想要訓練一臺能夠理解復雜物理世界及其中物體的相互關系的機器。

李飛飛：知覺仍是AI系統(tǒng)的難點

之所以李飛飛被稱為“AI教母”，與她的傳奇經(jīng)歷密不可分：她33歲便成為斯坦福計算機系終身教授，44歲成為美國國家工程院院士，現(xiàn)任斯坦福以人為本人工智能研究所（HAI）聯(lián)合主任。

計算機視覺領域標桿成果ImageNet大型數(shù)據(jù)庫亦是由李飛飛一手推動，這一成果為開創(chuàng)第一代能夠可靠識別物體的計算機視覺技術奠定基礎。而且，李飛飛在教育上也可謂“桃李滿天下”，不少AI領域內頗具影響力的人物，如先后在OpenAI、特斯拉任職的計算機科學家Andrej Karpathy，以及目前在英偉達任職的高級研究科學家Jim Fan都曾師從李飛飛。

圖片來源：斯坦福大學官網(wǎng)關于李飛飛的介紹

李飛飛1976年出生于北京，在四川成都長大，16歲時移民美國，后在斯坦福大學成為全球知名的AI科學家，曾領導谷歌云的AI業(yè)務，之后加入過推特董事會，并為白宮政策制定者提供建議。目前李飛飛依然擔任斯坦福大學AI實驗室聯(lián)合主任、教授，她的個人簡介中列出的研究興趣包括 “認知啟發(fā)的人工智能”、計算機視覺和機器人學習（robotic learning）。

值得注意的是，在與斯坦福邏輯學家、哲學家John Etchemendy合著的最新文章中，李飛飛提到，大模型不具備肉身，因而無法對生理狀態(tài)導致的結果產生主觀體驗：“我們還沒有實現(xiàn)有知覺的AI，更大的語言模型也無法幫助我們實現(xiàn)這一目標。如果我們想在AI系統(tǒng)中實現(xiàn)知覺，我們需要更好地了解知覺到底是如何在生物系統(tǒng)中產生的。”

另外，據(jù)外媒報道，李飛飛曾回憶稱，2007年是“商業(yè)智能行業(yè)的一個轉折點”，數(shù)據(jù)的作用后來發(fā)生了巨大變化。“如今真正的問題是，如何深思熟慮地開發(fā)和部署這項技術，無論是在課堂上還是在工業(yè)上。”