Shield AI、Waabi 與通用汽車將在 Disrupt 2026 探討高風險 AI 系統部署

當AI失誤會出人命：三巨頭如何讓機器人走出實驗室

AI聊天機器人說錯話？頂多被網友做表情包。但換成控制飛機、汽車和機械臂的AI，一次失誤就是機毀人亡的慘劇。在TechCrunch Disrupt 2026（10月13-15日，舊金山）的"現實世界AI"專場，國防、自動駕駛和工業機器人三大領域的扛把子將直面靈魂拷問：怎麼判斷你家AI真的能出街了？

Shield AI：給美軍無人機裝"最強大腦"

Shield AI CTO Nathan Michael 開發的 Hivemind 系統，堪稱無人機界的"安卓系統"。這位卡內基梅隆大學機器人研究所前大佬，專攻AI感知和多機協同。

今年2月，Hivemind拿下美軍協同作戰飛行器專案大單；3月又斬獲15億美元G輪融資，估值飆到127億美元。Michael要揭秘：在刀尖上跳舞的AI，怎麼才能讓軍方爸爸放心把命交給你？

Waabi：用"元宇宙"練出2.5萬老司機

Waabi CEO Raquel Urtasun 堪稱自動駕駛界女神——Uber ATG前首席科學家、多倫多大學教授、發表200+篇AI論文。今年1月公司融資10億美元，和Uber聯手要投放**2.5萬輛+**自動駕駛出租車。

她家的殺手鐧是Waabi World模擬器，相當於讓AI司機在《GTA》裡狂練車技。但Urtasun強調：上路前必須過五關斬六將。她要回答：AI到底練到什麼程度才能撤掉安全員？

通用汽車：讓機器人當好"同事"

Mikell Taylor ——這位在機器人圈混了20年的老兵，現任通用汽車自主機器人中心戰略總監。當年給高中舞會造機器人舞伴出道，後來做過水下機器人、亞馬遜首款物流機器人Proteus。

她的終極課題是：**怎麼讓人類心甘情願和機器做同事？**從產品設計到落地部署，每個環節都要讓工人覺得"這鐵疙瘩靠譜"。

終極難題：從"差不多"到"絕對穩"

飛機、汽車、工廠機器人——場景不同，痛點相通：玩命的時候，誰敢用半成品？三大巨頭將現場過招，分享各自在安全紅線、測試標準、合規操作上的獨門心法。

對做硬核科技的創業者來說，這是摸清行業天花板的最佳機會。正如大會主題暴擊：要命的事，"差不多"就是差很多。

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大會劇透： TechCrunch Disrupt 2026 將舉辦200+場論壇，預計吸引1萬+觀眾、250+大咖、300+初創公司。舊金山Moscone中心，不見不散！

常見問題

Shield AI 的 Hivemind 是什麼?與美國空軍合作意味著什麼?

Hivemind 是 Shield AI 開發的平臺無關任務自主軟體,可為不同型別飛行器提供自主決策能力。今年2月被選為美國空軍協同作戰飛行器無人機原型專案的自主系統供應商,意味著該技術已通過軍方嚴格評估,將應用於高風險軍事任務。這通常要求極高的可靠性和安全驗證標準。

Waabi 如何驗證自動駕駛系統的安全性?

Waabi 使用自研的 Waabi World 模擬器進行訓練、測試和壓力測試。創始人 Urtasun 明確表示,公司的自動駕駛卡車在無人駕駛部署前仍需完成全面驗證。這種模擬+實測結合的方法是自動駕駛行業常見做法,可在虛擬環境中模擬極端場景,降低實測風險。

中國企業能從這些案例中借鑑什麼?

三家公司的經驗對中國低空經濟(如 eVTOL 飛行器)、礦區/港口無人駕駛、智慧製造等場景有參考價值:1)建立系統化測試驗證流程(如模擬器);2)與監管部門早期溝通(Shield AI 的軍方合作、Waabi 的道路測試許可);3)在產品設計階段就考慮人機協作和使用者接受度。不過需注意中美監管環境差異。

為什麼這些公司能獲得鉅額融資?

Shield AI 的 15 億美元和 Waabi 的 10 億美元融資反映資本對'高可靠性自主系統'的押注。這些領域技術門檻高、驗證週期長、但一旦突破可形成強壁壘。Shield AI 已獲美國空軍訂單,Waabi 與 Uber 的 25,000 輛合作規模可觀,都證明商業化路徑清晰,這是投資人看重的關鍵。

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本文基於 TechCrunch 報道, 由 AiDuo123 AI 編輯翻譯改寫。原文連結: https://techcrunch.com/2026/09/24/shield-ai-waabi-and-general-motors-on-building-ai-when-failure-is-not-an-option-at-techcrunch-disrupt-2026/