科斯拉、普利茲克投資電力系統與害蟲防治AI初創公司——彭博社

水處理廠內部的管道與紫外線反應器。

攝影師：詹姆斯·麥克唐納/彭博社雖然許多人工智能工具面向軟件開發人員和辦公室職員，但風險投資家維諾德·科斯拉和前商務部長潘妮·普利茲克正投資一家初創公司，該公司將這項技術應用於骯髒、耗時的基礎設施維護任務，如害蟲控制、電線杆和空調系統檢查。

總部位於舊金山的BrightAI已籌集了5100萬美元的A輪融資，由科斯拉創投和普利茲克的Inspired Capital領投，BoxGroup、Marlinspike和VSC Ventures跟投。據一位不願透露姓名的知情人士透露，此輪融資使公司估值達到約3億美元。Upfront Ventures領投了前一輪融資，該公司已總共籌集了7800萬美元。

“許多人非常關注數字AI的未來，但我們對這一新層次的AI感到興奮：物理世界AI，”Inspired的創始人兼管理合夥人亞歷克莎·馮·託貝爾説。“想想每一根存在的電線杆。如果它稍微傾斜一點，那是危險的。那可能會引發火災。”

六年前成立的BrightAI由亞歷克斯·霍金森創立，他之前創辦了家庭技術公司SmartThings。BrightAI的平台——名為Stateful——依賴於定製半導體和分析數據的AI模型。公司提供的幾種不同設備收集數據，從可以貼在電線杆上的嵌入式傳感器貼紙，到BrightAI為現有商業機器人提供的定製傳感器頭。還有一種身體攝像頭類型的設備，供需要雙手自由的工人使用。

BrightAI傳感器圖片來源：BrightAI“當你審視這些關鍵基礎設施時，會發現存在嚴重問題——大部分基礎設施本身是圍繞二戰時期建造的，如今80年過去了，全靠膠帶和鐵絲網勉強維繫。”霍金森説道。此外，檢測老化基礎設施的方法既耗時又昂貴，且無法預判實際可能發生的故障。

“我常開玩笑説我們仍處於基礎設施管理的‘羅馬時代’，”霍金森表示，“還是那種原始方式：派人定期檢查，這種工作既艱苦又骯髒還危險。”

像地下水管這類設備甚至無法人工檢測。這意味着泄漏可能長期未被發現，不僅影響運行效率，還會給企業造成經濟損失。

客户Azuria水務公司運用Stateful技術訓練自主機器人掃描管道，並對需要維修的管道進行精準切割。另一家客户Pelsis則開發了配備傳感器和攝像頭的人工智能蟲害陷阱，可向設施發出蟲患預警——陷阱內的攝像頭拍攝粘蟲板照片，內置AI中樞會識別昆蟲數量、體型及種類，並將數據上傳至雲端。

對科斯拉而言，BrightAI市場的非典型性正是其吸引力所在——與AI細分市場不同，這裏機遇充沛且競爭稀少。其他為公用事業提供AI解決方案的初創公司包括AiDash（通過衞星圖像分析預防野火），以及越來越多為能源行業服務的氣象預報公司。

科斯拉表示，硬件和實體應用場景比軟件更難做好。

“當你涉足高價值基礎設施領域——比如管道、電線杆和電力設施這類遠程設備——需求更大但競爭卻少得多，這可能是個非常龐大的市場，“他説，“這類企業不像那種’硅谷式炒作拼湊個軟件’的生意，但一旦站穩腳跟，它們的抗風險能力更強，也更難被取代。”