Mistral AI将推出机器人模型，发力物理AI

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AI公司Mistral AI发布单摄像头导航模型，进军物理AI领域

周三，人工智能公司Mistral AI推出了一款名为Robostral Navigate的80亿参数模型，该模型仅凭单摄像头即可操控机器人。这标志着这家法国公司首次涉足物理AI领域。

此次发布旨在挑战仓库和工厂中广泛使用的多传感器导航系统。

Mistral AI打造新型AI导航系统

这家总部位于巴黎的初创公司在今年9月的C轮融资中估值达117亿欧元（约合134亿美元），其大部分时间都在与OpenAI竞争文本与代码领域。然而，新模型Robostral Navigate将其带入了一个截然不同的技术类别。

根据Mistral的新闻稿，该模型负责处理“具身导航”，使机器人能够在办公室、住宅、商业建筑和户外空间移动，而无需外部输入。

与依赖激光雷达、深度传感器或多个摄像头协同工作的常规自主导航模型不同，Robostral Navigate仅依靠单个RGB摄像头运行。该模型只需像AI文本提示一样的自然语言指令，即可生成执行指令的运动命令。

Mistral AI的测试数据

Mistral AI表示，该机器人AI模型在R2R-CE验证未见环境基准测试中取得了76.6%的得分——该基准衡量机器人在未训练环境中遵循指令的能力。据相关报道，这一成绩比此前最好的单摄像头系统得分高出9.7个百分点。同时，该模型在验证见环境测试中取得了79.4%的得分，比基于激光雷达和深度的多传感器系统高出4.5个百分点。

如果这些差距在实际场景中得以保持，对于关注工业机器人的人士而言将具有重要意义。长期以来，移动机器人领域的主流观点认为仅靠摄像头过于脆弱，因此必须配备全套传感器。而仅用单摄像头就能达到甚至超越全传感器系统的方案，将大幅降低仓库和工厂设备的零部件成本。

对实际应用效果的质疑

值得注意的是，这些得分来自模拟环境，而非真实场景。Mistral声称该模型使用了约60万个场景中的400万条轨迹进行训练，并采用了一种方法，将训练所需的token数量减少了22倍，同时将原本需要数月的训练周期缩短至仅数天。

但相关报道指出，该公司尚未公布任何关于机器人实际使用结果或设备端延迟数据。工程师们也质疑76.6%的成功率是否足以满足实际部署需求。

另有消息称，Mistral正在洽谈筹集约30亿欧元（约合34.2亿美元）的资金，估值接近200亿欧元（约合230亿美元）。