AI初创公司Physical Intelligence今天宣布已筹集4亿美元新资金，该公司主要通过AI模型为机器人打造“大脑”。 

本轮融资由亚马逊创始人兼执行董事长 Jeff Bezos 、Thrive Capital和Lux Capital领投，参与该轮融资的其他投资者包括明星AI创企 OpenAI 、Redpoint Ventures和Bond。 

本轮融资后，Physical Intelligence的估值约为 24亿美元 ，相较于3月份种子轮时期的4亿估值，其估值在短短半年时间内翻了 6倍 。 

Physical Intelligence联合创始人兼首席执行官Karol Hausman曾是 谷歌机器人科学家 ，公司成员多数来自加州大学伯克利分校和斯坦福大学的研究团队、特斯拉、谷歌DeepMind和X等知名企业。 

公司主要致力于为机器人打造一个 通用AI模型 ，帮助机器人理解物理世界，从而完成复杂任务。 

“我们所做的不仅仅是为任何特定机器人设计一个大脑，而是打造一个可以控制任何机器人的通用大脑。”Karol Hausman表示。 

01

难适应工作环境？

PI打造机器人通用大脑

现阶段，行业内的机器人基本都是专业型机器人，大多只能完成一项任务或一系列简单的动作。它们可以适应环境中的细微变化，但无法轻松适应极其混乱或复杂的空间环境，例如家庭或工厂等。

但公司认为人工智能可以改变这种机器人困境，让机器人学习并遵循用户的指令，只需告诉机器人想要做什么，机器人就可以自己想办法适应环境。

该公司打造了一个名为“pi-zero”的通用机器人基础模型。该AI模型可以让用户简单直接地告诉机器人去执行任务，沟通方式就如与聊天机器人助手对话一样。

Physical Intelligence利用pi-zero展示如何微调AI模型，就能让机器人折叠衣物、冲咖啡、收拾桌子和组装箱子。 

机器人的每一个动作都需要AI将其拆解为更细致的过程。 

比如说在收拾桌子时，机器人必须识别垃圾和餐具之间的区别，它必须将垃圾扔进垃圾桶，同时将餐具放入收拾托盘。然后，它需要将盘子上的垃圾捡起，还需要学会在将盘子放入托盘之前将垃圾扔掉。 

02

机器人不够聪明？

PI：喂养的数据不够优质

创建通用模型的最大挑战是目前缺乏大规模多任务和多机器人数据。机器人数据集的增长，将有助于为更强大的机器人大脑。

与LLM不同的是，pi-zero模型需要涵盖从文本、图像、视频到物理智能等更广泛数据类型。尤其是像物理智能，也就是机器人移动四肢、抓取物体、操纵物体或采取其他行动的具体行为，这类数据往往更难获取。

Physical Intelligence还表示，打造机器人大脑不仅需要更多高质量数据，更需要整个机器人社区的共同努力。

它也和多家公司和机器人实验室进行了合作，将使用合作伙伴的数据进行预训练模型，同时改良硬件设计。

“我们相信，这只是朝着开发真正的通用机器人模型迈出的一小步。”就像LLM是语言的基础模型一样，通用机器人模型为物理智能提供了基础AI。 

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创企与巨头携手

推动具身智能新浪潮

现阶段，具身智能行业内有不少创企都瞄准了机器人AI大脑细分方向，各类机器人控制通用模型也层出不穷。比如说，70亿参数开源模型OpenVLA、930亿参数模型Octo等。 

据介绍，Physical Intelligence提到自家的pi-zero模型在大多数复杂任务上的表现都优于OpenVLA和Octo。 

除了创企，一些科技巨头也同样关注到这一方向的潜在空间。 

去年，谷歌的研究人员推出了一款搭载5.62亿参数的PaLM模型-E的机器人，该机器人可以理解基本的单声道命令，例如拾取和递送物体。 

英伟达也在今年宣布了Project GR00T——一款用于双足人形机器人的通用基础模型。 

可以看出，随着AI应用的爆发，不少企业都看到具身智能潜在的市场空间。具身智能行业内对机器人AI大脑的关注度和投资热度也正在上升，这一细分领域正成为具身智能发展的重要方向。 

本文来自微信公众号 “硅兔君”（ID：gh_1faae33d0655），作者：Cora Xu