人工智能正从数据中心走向工厂车间，应对持续变化的生产环境。传统工业机器人受限于安全围栏，仅能执行单一重复任务，难以适应当今市场的复杂性。制造商亟需能够灵活切换任务、随流程演进不断优化的通用型机器。Walden Robotics联合创始人兼首席战略官Adrien Gaidon指出，部署此类机器的关键在于实现持续学习与适应。
Gaidon表示，若机器无法在部署中持续学习并适应环境，将成为企业负担。Walden Robotics的目标是让机器具备这种能力，使客户能灵活调整工艺，加速大规模变革。
物理AI从数据中心走向工厂
Walden Robotics于2026年1月从丰田研究所（Toyota Research Institute）分拆成立，同年7月完成3亿美元融资，致力于将通用型机器人应用于制造业。自5月起，其机器人已与人类工人并肩进行全生产班次作业。Gaidon介绍，这些机器人承担机器看护、零件成套准备及子组件装配等任务，填补了制造商自动化空白。
针对美国50万个机床操作员职位空缺的现状，Gaidon指出，虽然该工作技能要求高，但部分环节无需工匠技艺或人类创造力，适合机器人替代。
实现这一目标依赖强大的计算支持。CoreWeave现场工程副总裁John Mancuso表示，CoreWeave不仅提供基础设施，还派遣机械工程师和机器人专家参与客户项目。他强调，模型在物理世界执行任务前，必须在虚拟世界中经历大量模拟，而CoreWeave正是提供此类基础设施。
尽管数据中心模拟能提升机器人能力，但无法做到完美。Walden Robotics采用“自主机器人+远程人工助手”模式。Gaidon将此比作120年前的自动织布机时代，一名工人可同时监督多台机器。他指出，机器人具备自主性，但懂得在需要时寻求帮助，这种协助反馈的高价值数据将推动系统随时间不断优化。