Physical Intelligence：什么是机器人基础模型？

旧金山机器人基础模型初创公司Physical Intelligence近期估值飙升至200亿美元。据彭博社3月报道，该公司正就新一轮融资进行早期洽谈，计划筹集约10亿美元，投后估值超110亿美元，目前谈判估值已高达200亿美元。这一爆发式增长源于其押注打造能适配多种机器的“单一机器人大脑”。自2024年3月成立以来，该公司从Google DeepMind、斯坦福和伯克利吸纳了包括创始人Karol Hausman和Sergey Levine在内的约80名研究人员，仅凭基础研究便获得巨额资本青睐。

该公司的核心目标是开发物理世界的基础模型，即通过多类型机器人数据训练统一的视觉、语言和动作模型，而非为每个机械臂定制控制器。其最新发布的π0.6模型在合作伙伴Ultra的仓库中，以96.4%的自动化率完成了整班电商订单打包，并为Weave提供折叠衣物服务。此前版本的迭代展示了显著进步：π0于2025年2月开源；π0.5扩展了对移动操作机器人的控制；而π0.6引入强化学习，并在2026年3月的研究中增加了长短期记忆功能，支持超过十分钟的复杂任务。

部署数据正在反哺模型优化。例如，将Weave的数据加入预训练后，抓取失败率降低了42%，人工干预减少了50%，证明了实际运营数据能有效提升通用模型性能。联合创始人Lachy Groom曾直言资金没有上限，算力是主要投入方向。该轮融资由Avenir和Lux Capital等现有支持者牵头，Jeff Bezos及Thrive Capital等多家知名机构参投，旨在进一步夯实其在具身智能领域的领先地位。