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Laplace 用 AI 智慧體為機器人和自動駕駛做紅隊測試
密西根大學團隊創立的 Laplace Intelligence 正在為機器人、自動駕駛等物理 AI 做自動化紅隊測試：用 AI 智慧體在高保真模擬中自動設計罕見極端場景，在部署前找出失效點。模擬環境基於輝達 Cosmos 世界模型的後訓練版本搭建，可按語言指令即時改造街景，並讓其他交通參與者對環境做出互動反應。
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Laplace 用 AI 智慧體為機器人與自動駕駛做紅隊測試
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先了解這件事AI 綜述
總部位於安娜堡的 Laplace Intelligence 正在為機器人和物理 AI 提供自動化紅隊測試，即刻意讓系統失效的壓力測試，相關報導於 2026 年 10 月 13 日 TechCrunch Disrupt 期間刊出。公司由 CEO Howie Sun 與首席科學家 Henry Liu 一年前在密西根大學創立，Sun 此前八年研究如何在模擬中挑戰自動駕駛 AI，兩人 2023 年發表的相關論文曾登上期刊封面。其做法是讓 AI 智慧體自動設計極端場景，在部署前找出失效點；模擬基於輝達 Cosmos 世界模型的後訓練版本搭建，可按真實尺度重建從亞利桑那高速公路到巴黎人行橫道的場景，支援用語言提示即時改動設定，交通資料來自 TomTom，場景中其他交通參與者也會即時避讓。Sun 稱目標是幫企業在部署前發現並修復問題，並逐步建立客戶、保險方與監管機構可信任的證據基礎。客戶包括五十鈴、自動駕駛卡車公司 Bot Auto 與輝達，並與 T-Mobile 在聖何塞合作智慧城市試點。該公司是 Startup Battlefield 200 參賽者，10 月 13 日下午在 Disrupt 舞臺路演。對機器人與自動駕駛開發團隊而言，這提供了一條在實機、實車部署前暴露問題的模擬路徑。
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10月19日星期一 · 1 則
10月13日星期二 · 1 則
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Laplace 用 AI 自動紅隊測試機器人與自動駕駛
總部位於安娜堡的 Laplace Intelligence 為機器人和物理 AI 做自動化紅隊測試，用 AI 代理自動設計極端場景，在部署前找出並修復問題。其模擬基於 Nvidia Cosmos 的後訓練版本，可按真實尺度重建從亞利桑那高速到巴黎人行橫道的場景，支援用語言提示即時改動設定，交通資料來自 TomTom，場景中其他參與者也會即時避讓。客戶包括五十鈴、自動駕駛卡車公司 Bot Auto 與 Nvidia，並與 T-Mobile 在聖何塞合作智慧城市試點。
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