来源：TechCrunch 作者：Marina Temkin
神秘实验室 Enigma 融资 7100 万美元，开放 100 多台 AI 机器人供全球在线“使唤”，想让人机交互像调音量一样直觉。
大多数机器人公司都在卷同一件事：让机器学会那些从没被教过的任务。但一家本周走出隐身、名为 Enigma 的研究实验室，把问题整个换了个方向——与其先把机器人变得更聪明，不如先搞清楚：人到底想怎么“使唤”它。这家成立不到一年的初创，周一宣布完成 7100 万美元种子轮，由 Index Ventures 与 Ribbit Capital 领投，Conviction 的 Sarah Guo 也参与跟投。
Enigma 的打法相当反常识。它不急着堆模型参数，而是搭建一场面向全球的大规模在线实验：任何人都可以在线上与 100 多台 Enigma 自研的 AI 机器人互动。这些机器人被安置在以色列和加州的机库里，能做的事包括用画笔作画、举剑互相比划，以及拾取、混合烧瓶完成简单的化学实验。公司声称，机械臂与其底层模型都是完全从零自研。换句话说，它把实验室直接搬到了互联网上，用真实人群去“喂养”对人机交互的理解。
100 台机器人，开放给全世界“使唤”
这场实验的核心假设是：交互界面可能比模型能力更先决定机器人能否走进现实。今天最强大的机器人模型，仍卡在一个朴素的问题上——你该怎么告诉它“把杯子放到左边、别碰那杯水”？Enigma 让网友用文字、语音、视频示范，甚至拖拽点选去指挥机器，再悄悄记录哪种方式最顺手。创始人 Jonathan Jacobi 说，他们想找到那个“机器人界的汽车音量旋钮”：人人天生会用，不需要说明书。
Jacobi 举了个扎心的例子：如果你要机器人洗碗，却得花 15 分钟解释每样东西该放哪，大多数人会甩一句“算了，我自己来”。这正是当下所有“最先进模型”的尴尬——能力有了，可用性却没跟上。Enigma 的逻辑是，与其闭门造更聪明的脑，不如先收集海量真实交互数据，让数据反过来指路：什么才是人类真正想要的交互，以及模型该按什么方式被训练。
两个少年黑客，与一支“辍学天团”
图片来源：TechCrunch
Enigma 的身世本身就带戏剧性。Jacobi 是微软史上最年轻的员工，由 Wiz 创始人 Assaf Rappaport 亲自招入；他与联合创始人 Gal Niv 少年时在黑客竞赛中相识，后来又一同在以色列精锐的 8200 部队做网络安全研究。去年两人创业时，故意挑了自己并不“科班”的机器人方向，理由是那里有科技圈最性感、也最未被解开的难题。
他们拉来的团队，被 Jacobi 称为以色列科技圈“最聪明的朋友”：顶级 AI 实验室的校友、数学奥林匹克奖牌得主，甚至有人被说服从博士项目辍学加入。Index Ventures 合伙人 Shardul Shah 的评价点出了关键——“他们是局外人，不是机器人专家，反而有更多原创空间。”当业内人习惯从遥操作或灵巧手起步，Enigma 却从“终极体验”倒推：用户最终想要什么感觉？这种外来者视角，恰是它区别于波士顿动力、Figure 等老玩家的底色。
机器人界的“音量旋钮”
把 Jacobi 的比喻拆开看，Enigma 想做的不是某一个机器人，而是一套“让人忘记自己在操作机器”的交互范式。实验刻意保持开放、没有明确边界，因为答案本就未知——人类究竟想对机器说、展示、还是拖拽？只有把千万次真实尝试摊开，才可能浮现那个通用的“旋钮”。而一旦交互被理顺，底层基础模型的训练目标也会更清晰：不再盲目追任务成功率，而是追“人愿意再用一次”的体验。
至于商业模式，Jacobi 坦承目前仍是个“谜”：公司已与医疗、物流、娱乐领域的企业合作，却不愿透露具体用例。这在早期实验室里并不少见——先证明“交互可被重新定义”，再谈赚钱。但无论 Enigma 能否解开这个谜，它至少提出了一个被行业长期忽略的问题：机器人的瓶颈，或许不在脑，而在手与嘴之间的那道“人机之桥”。
今日金句
“当指挥机器人像拧音量旋钮一样直觉，机器人才真正从实验室展品，变成能被普通人随手使唤的工具。”
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原文标题 : 融资7100万美元：这家神秘实验室要让指挥机器人像调音量一样简单
（来源：维科网）
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