编辑注：本次访谈是某科学机构发布的系列文章最新一期，关注某基金投资企业的科学技术背景。2019年，某基金首次投资nFlux.ai，2020年参与其种子轮融资。

2018年，Seyed Sajjadi在南加州大学攻读计算机科学硕士学位时辍学创立nFlux.ai。攻读硕士期间，他同时担任加州州立大学北岭分校系统工程研究实验室（SERL）项目经理。

在南加州大学，Sajjadi专注于认知架构系统Sigma的开发，该研究最终形成论文《控制仿真中的合成角色：认知架构与Sigma的应用》，由Sajjadi与计算机科学教授Paul Rosenbloom等合作完成，入选2018年跨服务/行业培训模拟与教育会议（I/ITSEC）。

在SERL，Sajjadi领导超过90名工程师与人因研究人员的跨学科团队，专注于构建下一代人工智能机器人搜救系统。受漫威电影宇宙中J.A.R.V.I.S.角色启发，团队开始构思创立nFlux.ai，探索人工智能系统如何以积极方式增强人类能力。

问：什么是视频分析平台？如何实现程序监控？
nFlux是首个智能视频分析平台，可从视频非结构化数据中自动化学习并生成上下文洞察。目标是通过视频理解的图灵测试——开发能像人类一样回答视频相关问题的系统。首个客户为某航天机构，当前正在开发类似《太空漫游》中HAL 9000的通用AI系统，可模拟人类思维、行为与行动。针对深空任务通信延迟问题，系统可理解宇航员操作并实时辅助，核心创新为程序监控技术。

通过模仿学习（仅需10-15个样本）构建计算模型，实时跟踪操作流程。若宇航员偏离程序（如遗漏螺丝），系统将实时识别并预警。关键技术在于从少量视频中学习，通过先验语义知识（如系绳、钻孔等）识别关键活动与工具，其灵感来源于人类观察新程序时的信息消化方式。

问：nFlux技术如何应用于制造业？
尽管机器人普及，72%的制造工作仍由人类完成。系统可实时捕获操作偏差，作为虚拟教师培训新员工或现有员工学习新流程，显著缩短生产周期并降低缺陷率。技术还能捕获“部落知识”——通过视频衍生的计算模型标准化培训流程，辅助而非替代人力，最终减少返工并提升产品质量。

问：计算模型如何与智能家居用户相关？
配备屏幕的智能设备支持多模态体验，提供视觉上下文理解。例如烹饪时，设备可监控操作并提示遗漏食材，将程序监控从工厂延伸至厨房。近期获某航天机构合同支持宇航员健康监测，相关技术可应用于居家养老场景：如检测未按时服药或久坐不动时发出提醒，实现医疗健康场景的程序监控延伸。