我记得我八岁时，我们开往孟买的火车因一声巨响而停了下来。当我们在八个小时后再次启动时，有人指着一根悬挂在轨道附近树枝上的扭曲尾巴。你看，火车显然以全速撞上了一头野生水牛，撞击造成的损坏使得火车的引擎受损严重，必须拖走维修。很长一段时间里，我以为这样的事情只发生在像印度农村这样的地方，但几年前我了解到，野生动物和基础设施在地球上的任何地方都不相容。美国联邦航空局估计，自1990年至2025年，野生动物撞击每年给美国民用航空造成大约2.72亿美元的损失。法国的铁路运营商SNCF表示，流浪的动物每年影响全国超过8000列火车，成为造成延误的五大主要原因之一。在布列塔尼，2023年仅有120列火车撞上动物，导致660次服务中断，并造成超过15000分钟的延误。阅读有关这些基础设施和动物的损害的内容，激励了Sara Nozkova（左侧图片）的灵感，她开发了一种与传统用于保持动物远离道路、轨道、机场和其他基础设施的警报、灯光、围栏、猎鹰和猎杀不同的野生动物驱避系统。她告诉TechCrunch：“我坚信解决方案不是更响的驱赶工具。”在从事交通和自主车辆工作13年后，Nozkova了解到，一旦自然环境进入，这些我们为导航道路和其他受控环境而构建的系统是多么容易失效。她说：“我们已经教会机器在我们为它们工程化的环境中表现出色。城市、工厂生产线、仓库。固定的几何形状，已知的物体。走出去接触自然，我亲眼目睹了同样的机器如何迅速失去视力。因为自然是复杂的并且永远充满生机。”因此，她加入了瑞典皇家科技学院的人工智能实验室，开始开发一种能够根据附近动物的行为甚至是哪种动物而改变其驱赶反应的系统。这项工作最终演变成Flox Intelligence，该公司于2020年从KTH分离出来，并成为今年TechCrunch Disrupt的Startup Battlefield 200的决赛选手。（该公司在Disrupt上为风险投资评审团做了推介，Disrupt今年在旧金山的Moscone West举行，直到10月15日。）Flox制造边缘设备，该设备在现场处理数据，而不是在云端。与自主车辆一样，它们使用感知系统感知周围环境，但它们的系统是针对野生动物行为进行训练的。当运动传感器检测到移动时，设备会启动，激活相机，利用设备模型识别附近的动物。然后设备发出适合物种的声音来吓跑它们。Nozkova表示，该系统也会从经验中学习，并改变其响应方式，以便动物不会习惯重复的信号。该公司目前销售可安装在柱子、树木和其他结构上的电池驱动设备。它还提供一个软件平台，可以向客户显示设备的部署位置和现场发生的情况。该平台还可以生成监管合规和生物多样性监测等用途的报告。更长期的目标是使软件足够便携，以便在户外工作的机器上运行，包括火车、汽车和无人机。Nozkova表示，目前大约有150台Flox设备在北美、欧洲和澳大利亚的空军基地和机场周边、道路和铁路走廊（尤其是野生动物走廊的围栏末端和交叉口）、国家公园、农业用地、城市区域、矿区和电力变电站等关键基础设施中运行。该公司前期销售边缘设备，然后在第一年之后收取年度软件和人工智能订阅费。Flox还与支付年度费用以在车辆（如火车）上部署其软件的公司建立了OEM合作伙伴关系。火车制造商阿尔斯通就是其中之一。Nozkova表示，该公司预计到2026年结束时，收入约为150万美元。尽管Flox的产品和方法独特，但该初创公司并非没有竞争。Robin Radar的Scarecrow同样使用特定物种的 distress calls 来驱散鸟类，并记录活动，而iCHASE则销售一个利用计算机视觉检测鸟类并用移动激光瞄准它们的系统，根据需要调整其响应。Nozkova表示，她的护城河在于系统的广度以及Flox在现场收集的数据，她将这些数据称为“实际上使驼鹿或灰熊安全移动的真实情况。”Nozkova表示：“物理AI正在走出工厂走进复杂、生机勃勃的户外。每一台在户外运行的机器——火车、卡车、无人机、拖拉机、机器人——都需要理解自然，而自然智能是感知堆栈的下一层。几乎所有都在...