Scout AI 融资1亿美元用于训练军用AI自主武器系统
TechCrunch AI··作者 Tim Fernholz
关键信息
该公司采用基于大语言模型（LLMs）的视觉语言动作（VLA）模型，与Figure AI等机器人初创企业使用的模型类似；已获得1100万美元国防部合同，并正在接受美国陆军第1骑兵师测试。
资讯摘要
在加州一处秘密美军基地，Scout AI的自动驾驶全地形车正在崎岖地形中穿行，这是其‘狂怒’AI模型训练计划的一部分。这家2024年成立的公司最初专注于物流任务，最终目标是让AI指挥包括自主武器在内的军事资产。该公司已获得1亿美元A轮融资，由Align Ventures和Draper Associates领投，此前还完成过1500万美元种子轮融资。
Scout已获得1100万美元国防部合同，并正在与美军第1骑兵师合作，在胡德堡基地进行训练周期测试。首席技术官柯林·奥蒂斯将训练这种AI比作士兵成长：从基础智能开始，再教授专业军事技能。与商用自动驾驶汽车不同，这些系统必须应对不可预测的越野环境，因此基于视觉语言动作（VLA）的模型对现实世界适应性至关重要。
资讯正文
在加利福尼亚中部的一处美国军事基地，四座全地形车正在山间小路上行驶。这是一次训练演习，但受训对象并非车上的人员，而是旨在让人工智能模型学会进入冲突区域。
这些自动驾驶军用ATV由2024年由Colby Adcock和Collin Otis创立的初创公司Scout AI运营，该公司自称是“国防领域的前沿实验室”。该公司周三宣布，已由Align Ventures和Draper Associates领投完成了一轮1亿美元的A轮融资，此前在2025年1月刚刚完成了1500万美元的种子轮融资。
Scout邀请TechCrunch独家参观了其在一处军事基地的训练操作，该基地名称被要求保密。
该公司正在开发一款名为“Fury”的AI模型，用于操作和指挥军事资产，最初用于后勤支持，随后很快将扩展到自主武器领域。CTO Collin Otis将这项工作比作训练士兵，其基础建立在现有的大型语言模型（LLMs）之上。
“士兵通常从18岁开始训练，有时甚至是在大学毕业后才开始，所以你希望从一个基本智能水平起步，”Otis告诉TechCrunch，“与其从头开始训练一个通用智能体，不如先利用已有投入，然后思考：‘我需要教这个系统成为出色的军事AGI，而不仅仅是具备广泛智能的AGI？’”
Scout已获得包括DARPA、陆军应用实验室及其他国防部客户在内的总计1100万美元的军事技术研发合同。它是20家自动驾驶公司之一，其技术将在美军第1骑兵师于德克萨斯州福特胡德基地的常规训练周期中使用，预计该部队在2027年下一次部署时会带上经过验证的产品。
对于Scout内部测试而言，真正的考验发生在基地起伏的地形上，由前军人领导的运营团队正对车辆进行模拟任务的高强度测试。
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自动驾驶汽车正在越来越多的城市出现，但它们大多运行在规则明确的结构化环境中。而在未标记的小径或非铺装道路上实现自主行驶则完全是另一项挑战。Otis曾任职于自动驾驶卡车公司Kodiak，他表示自己正是意识到当时所构建的系统在不可预测的战区环境下缺乏足够的智能，才决定创办Scout。
一种新的自主技术路径
Scout正在采用一种更新的自主技术：基于大型语言模型的视觉-语言-动作模型（VLAs），用于控制机器人。这种技术最早由谷歌DeepMind于2023年发布，催生了Physical Intelligence和Figure AI等机器人初创公司，后者是一家由Adcock兄弟Brett领导的人形机器人公司。
Colby Adcock 是 Figure 公司董事会成员，他说这段经历让他确信，将更广泛的人工智能引入美军日益增长的自主车辆舰队是一个巨大机遇。他的兄弟把他介绍给了 Otis，后者当时正在为 Figure 提供建议，他们开始将最新的 AI 技术应用于军事解决方案。
“如果我现在把一个无人机的遥控器交给你，并给你戴上头戴式设备，你几分钟内就能学会操控它，”Otis 说，“你实际上只是在学习如何把自己的已有知识和那两个小小的操纵杆联系起来。这并不是什么大跃进。这就是理解视觉语言模型（VLAs）的方式，也是它们为何如此具有突破性。”
确实，我有机会驾驶 Scout 的一辆 ATV 在崎岖小路上行驶，地形非常具有挑战性：陡坡、转弯时松散的沙地、消失的路径、复杂的岔路口。我不是经验丰富的 ATV 驾驶员，但第一次尝试就表现得相当不错（如果我自己说一句的话）。这正是该公司希望其模型具备的一般性智能，而他们仅用六周时间就利用这些 ATVs 进行了训练——最初使用的是民用型号。
我还乘坐了一辆由自动驾驶控制的 ATV，能明显感受到不同之处：它的加速比人类驾驶员更快，后者可能会顾及乘客舒适度。运营团队指出，这些车辆在宽阔道路上会紧贴右侧行驶，而在狭窄道路上则保持在中间位置，就像训练过的驾驶员一样。当它们感到困惑时，会突然减速，停下来思考下一步行动，这种情况在我们完成一段 6.5 公里环路返回基地的过程中发生了几次。
尽管视觉语言模型（VLAs）尚属新兴技术，尚未有任何公司将其投入实际部署，但前 DARPA 项目主管 Stuart Young 表示：“这项技术已经足够成熟，可以在战场上与士兵一起进行实验，以确定如何最有效地服务于美国军队。” 和其他自动驾驶公司一样，Scout 的完整系统还包括确定性系统和其他类型的 AI，以完善其代理的能力。
Young 本月刚离开 DARPA 加入 Field 公司，此前他负责管理名为 RACER 的项目，该项目要求企业开发高速、全自动的越野车辆，从而像该机构的 Grand Challenge 项目推动自动驾驶汽车那样，为这一领域播种。这个领域的两家竞争者——Field AI 和 Overland AI——都是从该计划中孵化出来的，Scout 也在后期参与其中。
根据 Scout 的高管和军事科技专家的说法，地面自主技术的首批应用将是自动化补给：向偏远观察哨运送水或弹药，或者在车队中，由一辆有人驾驶的卡车引领，后方跟随六到十辆自动驾驶车辆，从而节省宝贵的人力资源，让士兵专注于更重要的任务。
在 Scout 担任军事研究员的现役步兵军官 Brian Mathwich 回忆起最近在阿拉斯加的一次演习，当时他在完全黑暗中带队执行补给任务，迫切希望能有自动驾驶车辆协助他完成工作。
Scout将其自身主要视为一家软件公司，致力于为军事机器构建智能层。它并不打算制造自动驾驶车辆本身，而是基于这些车辆进行开发。
Adcock预计，这家初创公司的首款产品将被广泛采用，名为“Ox”，这是一种与加固计算机硬件（如GPU、通信设备和摄像头）捆绑的指挥控制软件。该软件旨在让单个士兵通过提示（例如，“前往此航路点并监视敌方部队”）来协调多个无人机和自主地面车辆。
然而，要使这款软件正常运行，需要在真实车辆上进行训练，这也是为什么Scout在军用基地设立了训练场Foundry。在那里，驾驶员每天工作八小时，驾驶ATV进行各种测试，随后通过强化学习系统记录他们不得不接管的情况，这些数据用于改进模型。甚至基地指挥官已要求该公司提供的ATV参与安全巡逻任务。
Scout正在测试的一个假设是，视觉语言模型（VLAs）结合模拟训练数据，能够用相对有限的数据集实现一个完全具备能力的驾驶代理。例如，尽管车辆在小径上行驶时表现自如，但尚未准备好完全脱离道路运行。
Scout还在练习使用无人机进行侦察和防御任务，赋予它们基于视觉语言模型的智能。
这家初创公司正在开发一种系统，让一群弹药无人机与一个更大的“四分卫”平台协同飞行，后者提供更多的计算资源来指挥它们。例如，这些无人机可以搜索特定地理区域以发现隐藏的敌方坦克，并发起攻击，可能无需人工干预。Otis指出，在这种情况下，另一种选择可能是间接炮击，这相比无人机打击来说不够精确。
虽然自主武器在国防科技的政治领域是一个敏感话题，但专家指出，这一概念其实由来已久：热寻的导弹和地雷几十年来一直被用于战争。根据负责Scout运营团队的前美国陆军上尉Jay Adams的说法，技术专家面临的问题是如何控制这些武器。
Adams表示，该公司制造的弹药无人机可以编程为仅在特定地理区域内攻击威胁，或仅在人类确认后才发动攻击。他还强调，自主武器平台不太可能因为恐惧而开火——就像一名18岁的士兵可能会那样。
视觉语言模型（VLAs）也有可能提升目标识别精度。Scout称，其模型已在特定军事数据集上进行了预训练，以应对诸如在补给任务中遭遇敌方坦克等场景。陆军应用实验室监督Scout工作的中校Nick Rinaldi表示，尽管自动化目标识别目前难度大且短期内很可能只适用于受限环境，但VLAs在推理威胁方面的潜力使其成为值得深入研究的前沿技术。
Adams表示，能够自主识别目标的无人机是未来战争的关键。尽管俄罗斯入侵乌克兰引发了人们对无人机战争的浓厚兴趣，但他认为，由人类操作单个无人机的方式无法充分扩展，不足以应对美国面对大量低成本无人系统时的威胁。
一项对抗反军事情绪的任务
与许多国防初创公司一样，Scout将自身使命明确写在胸前，其高管会毫不客气地批评那些不愿向政府移交技术的公司。例如，据报道，谷歌退出了五角大楼的一项竞赛，该竞赛旨在开发自主无人机群的控制系统，而Scout也在开发类似能力。
“AI从业者并不想和军方合作，”Otis对TechCrunch说，他指的是Anthropic与五角大楼因服务条款产生争执的事。“他们都不愿意让代理运行在单向攻击无人机上，或者运行在导弹系统上。”
尽管如此，Scout仍在使用现有的大语言模型（LLM）作为基础来构建其智能体，但拒绝透露具体使用了哪些模型。Otis称，公司已与“非常知名的超大规模云服务商”达成协议，为其基础模型提供预训练智能。他也未说明是否使用开放权重模型，比如中国公司提供的模型。许多依赖AI推理的公司都基于开放权重模型进行开发，因为相比Anthropic或OpenAI等前沿实验室的产品，这些模型成本更低。
Scout预计将在未来几年内从零开始打造自己的模型，创始人表示大部分资金将用于训练和计算成本。事实上，Otis甚至怀疑Scout是否会比现有领先者更早实现通用人工智能（AGI），因为其模型将持续与现实世界互动。
“在AGI社区中有一种观点：仅靠阅读互联网所能达到的智能程度有限，大多数智能来自与世界的实际互动，”Otis表示。
这是否意味着Adcock正在与他兄弟在Figure公司开发的人形机器人部队竞争？Otis表示并非如此，但他补充道：“我们可以更快实现规模化，因为我们有客户资产，”他指的是五角大楼。
来源与参考
收录于 2026-04-30