Vention 宣布新实验室聚焦制造业机器人操作，将工业数据、模型训练和真实生产反馈结合，后续计划开放 GRIIP 开发工具。 Vention九月九日通过官方新闻稿宣布，在加拿大蒙特利尔设立物理人工智能实验室，重点研究面向制造业的机器人操作能力。实验室由公司物理人工智能负责人Jimmy Li领导，Cohere首席人工智能官Joelle Pineau担任外部技术顾问。公司希望把机器人研究与工业品、电子和汽车等生产环节连接起来，检验算法在真实产线上的可靠性、成本和适应能力。 按照公司披露，研究将同时覆盖工业数据采集、机器人控制、运动规划、计算机视觉、视觉基础模型、示范学习和强化学习。实验室的工作不止于让机器完成一次动作，而是利用制造业客户的实际问题调整研究重点，再让研究成果回到生产环境接受检验。官方配发的照片展示了Jimmy Li在新实验室的现场，也为这次机构设立提供了直接相关的实景材料。 公司把GRIIP列为实验室的重要技术成果。这套在今年二月推出的模块化流程，连接场景数字化、物体分割、姿态估计、抓取选择和无碰撞路径规划，并结合外部基础模型及自有模型。Vention还表示，将公开相应的软件开发工具包，让工程团队根据各自需求进一步开发。由于公告使用的是未来时，现阶段不能把计划开放的软件工具写成已完成发布。 新闻稿同时提到，公司正与工业及电子制造商合作，其中包括一家大型汽车整车企业，研究总装中的高复杂度、非结构化操作任务。客户名称、具体工位成绩和验收条件没有在这份公告中公开，所以能够确认的是合作方向，不能据此推算某家车企已经大规模部署。对实验室而言，客户参与研发能带来有价值的反馈，但仍需要用持续运行结果证明研究成果可以复制。 从产业角度看，这次投入反映出物理人工智能竞争中一个具体问题：模型可以展示能力，工厂却需要稳定完成任务的系统。把视觉、控制、规划和生产反馈放在一起，有机会减少研究和交付之间的脱节。后续最有参考价值的指标，将是新场景部署需要多少调试、发生失败后如何恢复、不同零件条件下能否保持表现。实验室成立是组织与研发层面的新进展，规模化应用效果仍要由实际产线来回答。
