科斯拉、普利兹克投资电力系统与害虫防治AI初创公司——彭博社

水处理厂内部的管道与紫外线反应器。

摄影师：詹姆斯·麦克唐纳/彭博社虽然许多人工智能工具面向软件开发人员和办公室职员，但风险投资家维诺德·科斯拉和前商务部长潘妮·普利兹克正投资一家初创公司，该公司将这项技术应用于肮脏、耗时的基础设施维护任务，如害虫控制、电线杆和空调系统检查。

总部位于旧金山的BrightAI已筹集了5100万美元的A轮融资，由科斯拉创投和普利兹克的Inspired Capital领投，BoxGroup、Marlinspike和VSC Ventures跟投。据一位不愿透露姓名的知情人士透露，此轮融资使公司估值达到约3亿美元。Upfront Ventures领投了前一轮融资，该公司已总共筹集了7800万美元。

“许多人非常关注数字AI的未来，但我们对这一新层次的AI感到兴奋：物理世界AI，”Inspired的创始人兼管理合伙人亚历克莎·冯·托贝尔说。“想想每一根存在的电线杆。如果它稍微倾斜一点，那是危险的。那可能会引发火灾。”

六年前成立的BrightAI由亚历克斯·霍金森创立，他之前创办了家庭技术公司SmartThings。BrightAI的平台——名为Stateful——依赖于定制半导体和分析数据的AI模型。公司提供的几种不同设备收集数据，从可以贴在电线杆上的嵌入式传感器贴纸，到BrightAI为现有商业机器人提供的定制传感器头。还有一种身体摄像头类型的设备，供需要双手自由的工人使用。

BrightAI传感器图片来源：BrightAI“当你审视这些关键基础设施时，会发现存在严重问题——大部分基础设施本身是围绕二战时期建造的，如今80年过去了，全靠胶带和铁丝网勉强维系。”霍金森说道。此外，检测老化基础设施的方法既耗时又昂贵，且无法预判实际可能发生的故障。

“我常开玩笑说我们仍处于基础设施管理的‘罗马时代’，”霍金森表示，“还是那种原始方式：派人定期检查，这种工作既艰苦又肮脏还危险。”

像地下水管这类设备甚至无法人工检测。这意味着泄漏可能长期未被发现，不仅影响运行效率，还会给企业造成经济损失。

客户Azuria水务公司运用Stateful技术训练自主机器人扫描管道，并对需要维修的管道进行精准切割。另一家客户Pelsis则开发了配备传感器和摄像头的人工智能虫害陷阱，可向设施发出虫患预警——陷阱内的摄像头拍摄粘虫板照片，内置AI中枢会识别昆虫数量、体型及种类，并将数据上传至云端。

对科斯拉而言，BrightAI市场的非典型性正是其吸引力所在——与AI细分市场不同，这里机遇充沛且竞争稀少。其他为公用事业提供AI解决方案的初创公司包括AiDash（通过卫星图像分析预防野火），以及越来越多为能源行业服务的气象预报公司。

科斯拉表示，硬件和实体应用场景比软件更难做好。

“当你涉足高价值基础设施领域——比如管道、电线杆和电力设施这类远程设备——需求更大但竞争却少得多，这可能是个非常庞大的市场，“他说，“这类企业不像那种’硅谷式炒作拼凑个软件’的生意，但一旦站稳脚跟，它们的抗风险能力更强，也更难被取代。”