Vention在加拿大蒙特利尔启用物理AI实验室，重点研究制造业中的机器人操作。公司希望利用真实工业环境的数据，把机器人基础模型从实验室验证推进到可靠、经济且可规模化的工厂部署。
Vention创始人兼首席执行官Etienne Lacroix表示，物理AI基础模型对数据需求很大。公司每年交付数百个机器人单元，这些设备持续产生高质量工业操作数据。Vention已在全球部署超过2.8万台机器，并连接了6000多家工厂。
把研究与工厂反馈连成闭环
实验室覆盖工业数据采集、机器人控制、运动规划、传统计算机视觉、视觉基础模型、模仿学习和强化学习，重点解决复杂、非结构化制造任务。Vention称，其物理AI相关收入过去一年增长了400%。
实验室负责人Jimmy Li表示，研究成果会直接进入真实生产问题，客户也会在系统开发期间参与测试；工厂反馈随后再进入研究流程。这种闭环有助于提高模型在成本、可靠性和生产线差异方面的适应能力。
GRIIP推动工业操作落地
Vention于2026年2月推出GRIIP（通用机器人工业智能管线），覆盖场景数字化、目标分割、位姿估计、抓取选择和无碰撞运动规划。该系统同时使用NVIDIA等公司的基础模型和Vention自研模型，公司计划公开发布GRIIP软件开发工具包。
Vention正与全球工业和电子制造商合作，其中包括一家大型汽车企业，目标是自动化总装中的高复杂度、非结构化任务。零部件齐套也是其重点场景，可服务汽车、航空航天和消费品等行业。
引入外部技术顾问
Vention任命Cohere首席AI官Joelle Pineau博士担任实验室外部技术顾问，参与模型架构、研究优先级以及与更广泛AI研究社区的连接。她曾担任Meta研究副总裁，并参与管理SAM 2分割模型团队。
Vention认为，随着基础模型成熟，机器人部署复杂度和成本将继续下降，更多制造商能够把相关能力投入生产。其长期目标是把物理AI和代理式AI整合到同一自动化平台中。