Laplace setzt darauf, dass KI-Red-Teaming in der Simulation Roboter und selbstfahrende Autos sicher machen kann

Das Unternehmen entwickelt automatisiertes Red-Teaming für Robotik und physische KI: hochpräzise Simulation der realen Welt plus KI-Agenten, die nach Grenzfällen suchen.

Dass der einzige Weg, physische KI sicher zu machen, darin besteht, KI mit dem Testen zu beauftragen – ein Agent, der interaktive Simulationen sondiert, um Fehlerpunkte vor dem Einsatz zu finden.

Howie Sun verbrachte acht Jahre in der Wissenschaft und forderte KI für autonomes Fahren in der Simulation heraus. 2023 veröffentlichten er und sein damaliger Doktorvater Henry Liu eine Arbeit, die es auf das Titelblatt von Nature schaffte, und Unternehmen für autonome Fahrzeuge begannen anzurufen. 2025 gründeten die beiden in Ann Arbor Laplace Intelligence, um die Forschung in ein Produkt zu verwandeln.

Ein Jahr später betreibt Laplace eine nachtrainierte Version von Nvidias Cosmos-Weltmodell, gestützt auf echte Kartendaten und Live-Verkehrsinformationen von Anbietern wie TomTom, wobei jeder Akteur auf jedes Ereignis reagiert – in einer Demo wich ein entgegenkommendes Auto aus, um einem ausweichenden Testagenten zu entgehen. KI-Agenten entwerfen Grenzfälle aus Nachrichten und Polizeiberichten zu Kollisionen. Zu den Kunden zählen der japanische Lkw-Hersteller Isuzu, das texanische Unternehmen für autonome Lkw Bot Auto und Nvidia, daneben ein kostenloser Smart-City-Pilot in San Jose mit Nvidia und T-Mobile.

Verallgemeinerungsfähige Roboter haben keine aufgezeichnete Geschichte, aus der sich Randfälle gewinnen ließen, daher wird generatives Simulationstesten notwendig statt optional.

Sicherheitsnachweise, denen Kunden, Versicherer und Regulierer vertrauen können, sind der Engpass für den Einsatz physischer KI; Testen ist ein Keil in jeden Einsatz.

Die 1,2 Milliarden Dollar von Applied Intuition zeigen, dass die Kategorie real ist, doch dessen Spielbuch stammt aus der Zeit vor interaktiven Weltmodellen – das Start-up wettet darauf, dass sich das Paradigma unter ihm verschiebt.

Wenn die Industrie beginnt, ein Forschungslabor anzurufen, hat der Markt die Idee bereits validiert; die Aufgabe des Gründers ist es, eingehende Projektarbeit in ein Produkt zu verwandeln, bevor ein besser finanzierter Rivale es tut.

Stand 2026-10-13 bereitete Laplace seinen Startup-Battlefield-Auftritt bei TechCrunch Disrupt in San Francisco (13.–15. Oktober) vor, wandelte projektbasierte Verträge in wiederkehrende Umsätze um und sammelte Mittel ein, um gegen Applied Intuition zu skalieren.