团队
一句话定位
- 形态：embodiment-agnostic（四足 Spot / 人形 / 轮式 / 固定臂），不造本体，提供通用机器人大脑
- 技术路径：physics-first 基础模型（Belief World Model + risk-aware autonomy），显式建模不确定性，端侧板载推理
- 团队基因：NASA JPL/DARPA 实战班底 + DeepMind/Tesla/NVIDIA/SpaceX 工程师
- 首发场景：建筑工地、能源采矿、工业制造、国防等高风险非结构化环境
核心创始人
- 首席执行官/创始人：Ali Agha（博士），前 NASA JPL 首席研究员 + 机器人技术组负责人；7 年 JPL 经历，主导 DARPA Subterranean Challenge（Team CoSTAR 全球第一）、DARPA RACER（越野自动驾驶）、NASA 火星洞穴探索与原型火星直升机-火星车协同自主项目；此前在 Qualcomm Research 和 MIT 领导机器人感知研发
来源：Crunchbase - Ali Agha (2026-05-22) — 🟡 中可信；FieldAI Team 页 (2026-05-22) — 🟢 高可信
关键科学家
- Shayegan Omidshafiei：President & CSO（兼 AI & Science 负责人），10+ 年自主机器人与机器学习经验
- Amit Goel（NVIDIA 机器人生态负责人）：将 FieldAI 列为 NVIDIA 物理 AI 栈核心合作伙伴
来源：FieldAI Team 页 (2026-05-22) — 🟢 高可信；PRNewswire NVIDIA 合作 (2026-03-16) — 🟢 高可信
组织信号
- 团队来源：veterans from DeepMind, NASA JPL, Tesla, NVIDIA, Amazon, Boston Dynamics, SpaceX, Cruise Self-Driving, Zoox, Toyota Research Institute
- 全球部署团队：横跨北美/欧洲/亚洲三大洲，20+ 城市业务布局
- 招聘活跃：截至 2026-05 官网招聘含 Robotics Autonomy Engineer (Planning/Control/Simulation)、Robotics Research Intern（Summer 2026, PhD）、Senior Robot Perception Engineer（薪资 $70K-$300K）
来源：FieldAI 官网 (2026-05-22) — 🟢 高可信；Careers (2026-05-22) — 🟢 高可信；ZipRecruiter (2026-05) — 🟡 中可信
产品
EDGE 平台 + Field Foundation Models
- 核心产品：EDGE — 通用机器人自主平台
- 载体模型：Field Foundation Models™ (FFMs)— 以 Belief World Model (BWM) 为预测引擎的风险感知具身 AI 模型
- 覆盖行业：8 个垂直行业 — Construction（建筑）、Urban Operations（城市运营）、Industrial & Energy（工业与能源）、Federal（联邦/国防）、Manufacturing（制造）、Mining（采矿）、Power & Utility（电力公共设施）、Agriculture（农业）
- 覆盖形态：embodiment-agnostic，已部署于四足（Boston Dynamics Spot）、人形、轮式、履带、固定机械臂
- 部署特性：完全板载推理，无需云连接/GPS/预映射/固定路线
来源：FieldAI 官网 (2026-05-22) — 🟢 高可信；TechCrunch (2025-08-20) — 🟡 中可信
现场验证数据
- 部署覆盖：已在美国、日本、欧洲三洲的数百个真实工业环境部署，横跨 20+ 城市
- 机器人合作方：Boston Dynamics（Spot 平台，2026-03-12 正式合作，Marc Raibert 正面评价）
- NVIDIA 合作：2026-03-16 宣布深化 NVIDIA Omniverse 集成
- 建筑客户：Big-D Construction（2026-04-02 宣布扩展合作，从试点转全面铺开）
- 安全客户：Certis Group 新加坡（2026-02-24 宣布战略合作，涉及公共基础设施/交通枢纽/商业设施等的自主安全巡逻）
来源：Boston Dynamics 官方 (2026-03-12) — 🟢 高可信；FieldAI 官网 - Big-D (2026-04-02) — 🟢 高可信；Certis Group (2026-02-24) — 🟢 高可信
技术路线
核心判断
- 路线本质：“physics-first” foundation model 路线，区别于 LLM/VLM retrofit。核心差异化在 Belief World Model — 一种显式建模不确定性并对风险做量化的预测引擎，而非单纯增大参数规模
- 独特定位：不同于 Physical Intelligence（VLA + flow matching）和 Skild AI（大模型端到端），Field AI 更强调在建筑/工业等高动态高风险环境中的可靠性，而非家庭或制造场景
技术要点
- Belief World Model (BWM)：显式建模不确定性，输出”我不确定”信号，允许客户设定风险阈值
- Risk-aware autonomy：非盲目执行下一 token，而是量化”置信度 vs 风险”
- On-edge 板载推理：全部推理在端侧完成
- FFMs 架构：底层嵌入物理约束（physics-first），非在通用 VLM 上叠 robot control 层
- 数据飞轮：NVIDIA Omniverse NuRec 集成后，日常部署数据自动转化为数字孪生和仿真环境（Isaac Sim/Isaac Lab），再用 NVIDIA Cosmos 世界模型生成合成数据训练；形成”实际部署→数字孪生→仿真训练→能力提升→更大部署”飞轮
来源：Construction Dive (2025-08-20) — 🟡 中可信；TechCrunch (2025-08-20) — 🟡 中可信；PRNewswire NVIDIA (2026-03-16) — 🟢 高可信
技术渊源
- 起源：DARPA Subterranean Challenge Team CoSTAR 技术积累（Ali Agha JPL 时期主导全球第一）；城市洞穴自主探索场景 → 商业化迁移到建筑/工业/能源等高动态环境
来源：ENR - Ali Agha (2026-05-22) — 🟡 中可信
商业验证
核心判断
- 阶段判断：Field AI 是全球少数量身 AI 公司中已实现跨时区（北美/欧洲/亚洲）/跨行业（建筑/工业/能源/安全）/跨机器人形态（四足/人形/轮式）真实多站点部署的团队。从 pilot → 规模化扩展信号已出现（Big-D 的”every project will have”表态、Certis 多站点安全运营），但具体收入规模和续约率仍不透明。
Big-D Construction 部署验证
- 合作时长：测试 + Pilot 超过 2 年，2026-04 宣布从试点转商业扩展
- 高层背书：Big-D C-level 高管 Shaun Orr（25年行业老兵）公开称”I think the opportunity is that every project will have some representation of FieldAI tools”
- 现场反馈：项目经理主动要求扩大使用——“That same superintendent called me and said ‘When can I have it on my job?’”——Chantelle Menlove，Big-D VDC 总监
- 具体价值：机器人可实时识别施工问题（缺失作业、安全隐患）并关联到项目计划和模型，Orr 称”Seeing it in a way that we just couldn’t see it”
- 行业背景：建筑业劳动力危机持续至 2040 年，自动化刚需明确
来源：Robotics & Automation News (2026-04-07) — 🟡 中可信
Certis Group 安全领域扩张
- 合作方：Certis Group，新加坡最大综合安全解决方案供应商，全球管理 30M+ 安保行业人力
- 平台：通过 Certis Mozart™ 编排平台协调机器人、人力团队与指挥系统
- 场景：公共基础设施、交通枢纽、商业工业设施、高风险偏远场所的自主巡逻、实时事件检测、远程监控、人机协同响应
- 意义：从建筑/工业跨越到安全领域，验证 FFMs 的多行业泛化能力
来源：Certis Group 官方 (2026-02-24) — 🟢 高可信
NVIDIA Omniverse 集成加速
- 200x 提速客户案例：全球工业制造客户高管反馈，之前 3.5 个月的数字孪生重建工作，使用 FieldAI + NVIDIA 方案后缩短至 12 小时（over 200 times faster）
- 技术流水线：实际部署数据 → 数字孪生（Omniverse NuRec）→ 仿真训练（Isaac Sim/Isaac Lab）→ Cosmos 合成数据 → 更优策略 → 更大规模部署构成数据飞轮
来源：PRNewswire (2026-03-16) — 🟢 高可信
不确定性
- 无公开可核查收入数据
- 客户名单主要来自公司自宣，第三方验证有限
- 单客户部署规模（台数/站点数）未公开
- FFMs 在安全/国防场景的真实泛化程度尚未经行业独立验证
融资历史
| 轮次 | 金额 | 时间 | 投资方 |
|---|---|---|---|
| 多轮累计 | $405M | 2023-2025 | Bezos Expeditions(2025-08联合领投), Prysm(联合领投), Temasek(联合领投), Khosla Ventures, Intel Capital, Canaan Partners, NVentures(NVIDIA), Gates Frontier(比尔·盖茨) |
| 最大单轮 | $314M | 2025-08 | Bezos Expeditions, Prysm, Temasek 共同领投 |
来源：TechCrunch (2025-08-20) — 🟡 中可信；Construction Dive (2025-08-20) — 🟡 中可信
竞争定位
核心判断
- 定位：embodiment-agnostic + risk-aware foundation model，与 Physical Intelligence、Skild AI 同属”通用具身大脑”赛道，但以建筑/工业/安全/城市环境为第一落地场景。核心差异化是 Belief World Model 的显式不确定性建模——让安全/合规密集型行业成为天然切入点。
- 竞争格局中的一个独特押注：其他”大脑”公司（PI 家庭折衣、Skild 大模型端到端）追求更广能力面，Field AI 追求更严苛环境中的确定性执行。
vs Physical Intelligence
- 相同点：不做本体，提供通用机器人大脑
- 不同点：PI 用 VLA + flow matching（学术驱动），Field AI 用 physics-first BWM（JPL/DARPA 实战驱动）；PI 首发家庭折衣，Field AI 首发建筑工地
vs Skild AI
- 相同点：“one brain for every body”
- 不同点：Skild 追求规模训练（更大模型/更多数据），Field AI 追求 risk-aware uncertainty modeling（高可靠/确定性/信任感）
主要优势
- 创始团队实战背景：JPL/DARPA 而非纯学术，Ali Agha DARPA SubT 全球第一团队指挥官
- 三维度真实部署：北美/欧洲/亚洲，20+ 城市，数百站点，Boston Dynamics / Big-D / Certis 多重背书
- 客户自推动效应：Big-D 项目团队主动要求扩展部署，表明产品价值已获一线认可
主要挑战
- 收入透明度不足：无公开收入数据或续约率
- 客户集中风险：当前可查主要客户仅 2-3 家（Big-D、Certis — 两者均处扩展早期）
- 竞争拥挤：Skild AI / PI 也在争”通用大脑”市场；NVIDIA 同时投资 Field AI 和竞品 Skild AI
- 没有本体控制权：大脑性能受限于合作伙伴硬件能力
风险
- 商业化风险：建筑/工业项目制合同，规模化速度不确定
- 客户集中风险：出头客户仍少，若核心客户放缓或转向自研将受明显影响
- 竞争风险：NVIDIA 生态同时支持 Field AI 和 Skild AI；本体厂商可能内化大脑能力
- 可持续性风险：FFMs 的家庭等极多样场景泛化能力未经考验
- 团队扩张风险：全球多地部署团队（20+ 城市）带来 organization complexity
动态记录
- 2026-05-25：Phase 1 深度培育（depth_score 25→38，来源 16→21+ 条）。新发现：Certis Group 新加坡安全行业战略合作（2026-02-24，覆盖公共基础设施/交通枢纽/商业设施自主安全巡逻）；Big-D Construction 扩展部署细节（2026-04-07 报道，测试 2 年后从 pilot 转全面铺开，C-level 高管称”every project will have FieldAI”；一线团队主动要求扩大使用）；NVIDIA Omniverse 集成客户案例（工业客户 3.5 个月→12 小时，200x 提速）。新增来源 5 条。来源：Certis Group 官方 (2026-02-24) — 🟢 高可信；Robotics & Automation News (2026-04-07) — 🟡 中可信；PRNewswire NVIDIA (2026-03-16) — 🟢 高可信
- 2026-05-22：新建 skeleton profile。公司成立于 2023 年，Ali Agha 创立。累计融资 $405M（含 $314M 2025-08 轮）。核心产品 EDGE 基于 Belief World Model 的风险感知具身 AI。已在美国、日本、欧洲三洲的数百个真实工业环境部署。2026-03 与 Boston Dynamics 宣布 Spot 集成合作。2026-03/04 开始公开 Big-D Construction 扩展合作与 NVIDIA Omniverse 合作。来源：TechCrunch(2025-08-20)、Construction Dive(2025-08-20)、Boston Dynamics News(2026-03-12)、FieldAI 官网(2026-05-22)。