2024年11月成立的AI创企Perceptron，于2026年8月发布最新模型Isaac 0.5。该公司由两名原Meta AI研究部门FAIR的科学家Armen Aghajanyan、Akshat Shrivastava联合创立，2024年曾获得1600万美元融资，投资方包括Bessemer Venture Partners、The Explorer Fund及SmartGateVC，目前正在推进新一轮融资的交割流程。
Isaac 0.5面向工业场景开发，可赋予机器感知推理和行动能力，支持视觉引导机器人在仓库、工厂车间等复杂环境内导航，也能帮助企业从机器人拍摄的视频中提取视觉智能。该模型以开源权重形式发布，所有参数和训练材料均可公开查验。
目前物理AI领域的产品普遍存在两类局限，一类通用基础模型单实例需要多台专用云GPU支持，另一类窄模型仅能覆盖感知或控制单一功能，无法同时满足两类需求。Isaac 0.5属于通用型模型，并非为单一重复任务搭建，可根据所处具体环境或场景灵活调整。比如分拣包裹这类包含标签读取、空间分析、操作顺序规划多步骤的任务，模型可支持机器人完成全流程操作，当前行业内多数相关软件仅能覆盖单一环节，鲜少具备灵活适配能力。
Isaac 0.5的训练消耗100万小时通用视频数据，以此让算法识别不同的场景环境及视觉内容。训练素材还包含大量第一人称视角拍摄的人类任务操作视频、UMI视频，用于训练AI系统的动作识别能力。团队内部搭建了PB级数据集，覆盖图像、文本、视频、机器人运动轨迹等多模态内容，暂未披露训练数据的具体来源。
该模型相关软件将面向多类供应商推广，可落地的场景覆盖制造、物流仓储、安防、出行、传媒娱乐等多个行业。
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