8月2日消息，彭博社报道，专注具身智能赛道的美国AI软件企业Covariant最近收到亚马逊的收购意向。目前，亚马逊和Covariant均未对该消息作出回应。
Covariant于2023年4月完成了7500万美元的C轮融资，总融资达到2.22亿美元，该轮融资结束后Covariant的估值达到了6.25亿美元。Covariant还拥有一个豪华的投资团队，资方包括Geoffrey Hinton、Yann LeCun、李飞飞、Jeff Dean、比尔•盖茨等大牛，还有Index Ventures、Radical Ventures等投资机构。
Covariant核心业务聚焦于“Covariant Brain”的软件系统和其AI机器人解决方案，其中仓储场景是其选择率先落地的场景。今年3月，Covariant还推出了*商用机器人基础模型RFM-1（Robot Foundation Model-1）。该模型可以通过视频、图文等自然语言输入，更快地帮助仓储机器人理解、执行相关任务。
现阶段，欧洲*的电商集团Otto Group、物流公司Radial和药品分销商McKesson Corp也是Covariant的大客户。
事实上，这一收购消息来得并不意外。自2012年收购Kiva Systems以来，亚马逊一直是仓库自动化领域的*。近年来，亚马逊陆续收购了Cloostermans、Canvas Technology等与仓库机器人相关的企业。
“亚马逊可以通过一个平台管理所有的自动化设备。”物流行业顾问、前亚马逊高管布里坦·拉德 （Brittain Ladd）透露到，Covariant对亚马逊来说是一个有吸引力的收购目标，因为它的软件平台可以操控多种机器人硬件，相当于打造了一个多硬件的“通用大脑”。
但部分投资人告诉硅兔君，如果Covariant被亚马逊收购，这对具身智能赛道来说可能并不是一个好的信号。因为如果Covariant在独立发展上市与被收购之间，选择了现在被收亚马逊收购，这可能代表Covariant商业化的信心不足，也意味着具身智能发展前景艰难。“整体看来，Covariant接受亚马逊的收购邀请可能性并不是太高。”
01
三位OpenAI前员工联手创业
瞄准仓储机器人方向
Covariant颇受投资者喜爱的重要原因之一，来自创始团队。
首先是吴恩达的开山弟子，Pieter Abbeel，他是前百度首席科学家、AI大牛吴恩达的*博士生，主要专注于机器人和机器人学习等研究方向。
他还曾创办了伯克利机器人学习实验室，如今是伯克利大学的终身教授。目前，Pieter Abbeel在Covariant内担任首席科学家以及联合创始人的职位。
其次是90后华人陈曦（Peter Chen），现阶段在Covariant内担任CEO职位。他是Pieter Abbeel的学生之一，在伯克利本硕博连读，也曾在Meta实习。
据相关媒体报道，Index Venture投资人曾评价陈曦时说：“陈曦不仅是聪明的AI技术专家，也是一位优秀的商人，（他）对市场战略、文化建设、人才招聘、商务谈判等多个方面均有较强的掌控力。”
作为Covariant的CTO，段岩（Rocky Duan）不仅在本科阶段就担任过拍卖网站Sellegit的CTO，而且两年时间就完成了伯克利大学的博士进修，博士期间还联合创办了Covariant。
以上三位都曾在明星AI企业OpenAI任职一段时间，2017年左右先后从OpenAI离职。此时，正好有媒体爆料提到OpenAI的机器人团队解散。因此，不少人戏称Covariant是OpenAI机器人梦的延续。
而最后一位联合创始人，张天浩（Tianhao Zhang）曾在微软实习过，2016年开始攻读伯克利博士学位。
据报道，Covariant的创业起源于陈曦与段岩的一次聚会。
当时他们团队刚刚发表了一篇强化学习领域的论文，陈曦认为强化学习将会缩小AI机器人与人之间的差距，但缺少一些落地方向。比如机器人需要操纵的对象是什么，以及需要以什么样的精度等等。
陈曦认识到学术研究与产业应用之间存在差距，这也是他们创立Covariant的原因之一。Covariant希望用*AI科学家解决实际问题。基于市场需求，他们最终瞄准仓储物流方向。
02
要打造机器人的“大脑”
Covariant Brain准确抓取率高达99%
“我们只卖AI软件。”陈曦从一开始就对Covariant有个清晰的定位。
目前，Covariant的变现方式主要以卖Covariant Brain以及配套的AI解决方案为主。尽管今年3月，Covariant推出了*商用机器人基础模型RFM-1，但目前尚且不清楚RFM-1是否已完成商业化。
什么样的软件让“深度学习之父”Geoffrey Hinton都表示肯定，甚至专门发推表示后悔自己投少了？
Covariant Brain让人感到惊艳地方主要分两个方面：高质量训练数据以及泛化能力。这里指的是机器人在面对新任务或者新物品时，只需很少时间或几次学习即可掌握新技能。而目前大部分的机器人解决方案中，机器人都需要重新编程或花费很长时间才能掌握新技能。
仓储机器人在工作场景中面临的*难题之一是，机器人如何适应复杂的工作场景以及精准识别成千上万种产品分类，并且精确抓取。
Covariant曾在2020年表示其Covariant Brain系统能够以99%的准确率拾取和包装大约1万件物品。它成功的秘诀之一是，其训练Covariant Brain数据是机器人与现实世界实时交互产生数据，其数据价值更高也更精准，训练效果也更好。
“要让机器人能够非常自主地执行任务，你需要高质量的数据。而如果你需要高质量的数据，就需要有目的性地收集。”陈曦接受媒体采访时说。Covariant一直关注“特殊场景”，这些“特殊场景”很难在实验室环境见到，但是在真实世界大量存在，因此数据更难获取。
目前，机器人在面对不断变化的货物和任务时，Covariant Brain帮助机器人自主识别并调整动作，从而完成抓取任务，这也是提升物流系统中物流效率的关键。
同样，陈曦认为AI机器人需要具备泛化能力。“如果AI机器人挑捡产品，还需要人工多次干预的话，AI机器人就不具有价值。”他说道。
实现泛化，Covariant认为只要用足够多的机器人真实交互数据去训练模型，就会涌现出准确模拟物理世界变化的模型。Covariant用数据验证了Scaling Law适用于机器人学习领域，训练数据越多，一次抓取不成功需要重复的次数可减少43%，且机器人的抓取速度越来越高。
图源：Covariant Blog
不过，对客户来说，Covariant Brain的价格也并不便宜。有一位Covariant的客户曾透露道：“如果请分拣工人的价格是40000美元的话，Covariant Brain的价格大约在30000美元左右。”
03
想成为机器人界的GPT
Covariant推出RFM-1
今年3月11日，Covariant推出了*机器人基础模型RFM-1（Robot Foundation Model-1）。该模型基于Transformer架构，参数规模达到80亿，并且使用互联网数据 + 真实机器人操作数据训练。
RFM-1支持输入多模态数据，如文本、机器人动作、传感器数据、图片、视频等，可以通过自然语言输入机器人操作指令。
RFM-1另一个显著的特点是，客户无需会编程，用自然语言就可以进行人机协作。它允许客户用简洁的文本语言指导机器人执行任务，也迎合了每个客户不断变化的业务需求以及适应部分特殊场景。
RFM-1还能主动向人类寻求帮助。例如，在分拣特定物品遇到难题时，机器人能够向操作员传达并说明困难点。操作员随后可以教机器人新的分拣策略，多次重复后，机器人可以习得新策略，并在未来操作中加以应用。
这些功能都离不开Covariant为RFM-1构建的庞大的世界模型。
04
豪华投资团队
获得产学研多方关注
如今，能够和Covariant的投资阵容相媲美的具身智能创企已经不多了。AI赛道的学界大牛、知名投资机构、互联网大厂几乎都在Covariant投资方中显露身影。
图灵奖得主、深度学习三巨头之一的Geoffrey Hinton曾专门发文吐槽自己后悔给Covariant投少了，如果再给他一次机会，他将会重新投入此前的百倍资金。
除了Geoffrey Hinton之外，其他AI学界大佬Jeff Dean、李飞飞、Yann LeCun均参与到Covariant的投资中。
陈曦则在回应Hinton时表示，“Hinton之所以会看好并投资我们，一方面，他认识我们团队中的很多人，认可我们的实力；另一方面，他早就看过并肯定了Covariant的技术成果。”
此外，不少知名投资机构也纷纷表示对Covariant的看好。Index Ventures、Radical Ventures 参与了Covariant的C轮融资领投。而一些科技巨头也藏在部分投资机构背后，比如百度风投和三星NEXT等。
今年，北美具身智能赛道涌入大量资本和优秀创业者，CMU两位教授创立的Skiled AI估值达到15亿美金，李飞飞教授下场创业、开局公司估值即达到10亿美金，斯坦福教授团队创立的Physical Intelligence价值4亿美金，他们都想成为机器人领域的OpenAI，剑指机器人GPT模型。
但从目前企业的吸金能力和估值来看，具身智能前期发展离不开大量资金支持，且因为硬件成本存在，其商业化可能会比大模型更难。
被收购还是独立发展？
Covariant的选择值得期待
2012年，亚马逊以7.75亿美元收购Kiva仓储机器人，引发业内轰动，物流仓储自动化也由此开始蓬勃发展。尽管距离现在已经过去了12年，但仍有80%以上的仓库没有部署自动化解决方案，在电商高度发达的今天，物流仓储自动化仍是初创重点突破的方向之一。
从创始团队配置、投资机构阵容以及业务进展，Covariant称得上是具身智能领域的头部公司。
选择加入亚马逊，Covariant自然可以背靠大树好乘凉，既无需操心资本问题、也有了触手可得的商业化应用场景。自然，亚马逊收购Covariant，又有了故事可讲，对股价的带动作用说不定轻松超过为此支付的代价。
但Covariant是否会甘心如此？
根据PitchBook的数据，Covariant在2023年4月的一轮融资中估值为6.25亿美元，鉴于Covariant公开业务进展信息*Skiled AI，以及目前市场对AI+机器人的热情，不知道亚马逊能否开出超过15亿美金的收购价格。
但哪怕如此，参考OpenAI和Anthropic的估值，如果坚持独立发展，Covariant能否像前两者一样估值百亿、甚至千亿美金？
