加速物理AI的下一个阶段（3分钟阅读）

# 加速物理AI的下一阶段 - Generalist AI 来源：https://generalistai.com/blog/accelerating-the-next-phase-of-physical-ai ### 目录 1. 引言 (https://generalistai.com/blog/accelerating-the-next-phase-of-physical-ai#introduction) 2. 机器人智能的前沿实验室 (https://generalistai.com/blog/accelerating-the-next-phase-of-physical-ai#frontier-lab) Generalist 联合创始人及机械臂 如今，数百万台机器人正在全球运行。未来还会有数十亿台机器人涌入——遍布工厂、仓库、实验室、餐厅、农场、家庭甚至太空。它们形态各异，但有一个共同需求：具备理解并作用于物理世界的智能。 今天，我们宣布完成4亿美元新融资，使总筹资额超过5亿美元。这笔资金将加速我们构建物理AGI并使其惠及所有人的使命。 我们的雄心得到了投资伙伴们坚定信念的呼应。新的主要投资者包括 Radical Ventures（领投）、8VC、Union Square Ventures、Hanabi Capital、Norwest，所有现有主要投资者也大幅跟投，包括 NVIDIA、Boldstart Ventures、Spark Capital、Bezos Expeditions 和 NFDG。新增天使投资者包括 Bin Lin、李飞飞和 Naval Ravikant。 ## 机器人智能的前沿实验室 去年11月，GEN-0 (https://generalistai.com/blog/gen-0) 将机器人技术带入了预训练时代。首次，基于前所未有规模的真实世界数据训练的模型，证明了机器人领域的规模定律：更多的物理经验和更大的模型能够可预测地产生更强大的系统。今年4月，GEN-1 (https://generalistai.com/blog/gen-1) 展示了这条路径的终点：模型开始跨越商业可行性的门槛。在广泛灵巧操作能力上，GEN-1 展现了迈向实际部署所需实践阈值的进展，包括在多样化任务上达到99%的可靠性，执行速度比之前最先进技术快3倍，能够学习复杂的新物理技能，并通过涌现的即兴智能实现创造性问题解决。 这些成果并非源于单一想法，而是由一支世界级团队在AI与机器人前沿，围绕数据、模型、硬件、基础设施、运营和部署所做的数千项决策的复合结果。这笔资金让我们得以继续引领机器人学习的规模化：从构建下一代模型，到扩展物理数据引擎；从扩大计算与训练基础设施，到与将把这些系统带入日常应用的行业合作。我们的目标不是将自己绑定于任何单一方法或标签，而是构建一切所需，让物理AGI成为现实。 机器人的未来远大于任何单一机器人。无论是家中的仿人机器人、工厂车间的机械臂、仓库中的移动机器人，还是太空中的自主系统，关键技术将是能够跨越形态、环境和应用的智能。 我们仍处于早期阶段。AI的决定性时刻往往发生在研究突破与产品拐点相互叠加之时。距离GEN-1发布仅两个月，我们已经看到一个飞轮正在形成：规模化机器人学习创造更好的模型，更好的模型能够完成更多有用的物理工作，而真实业务产生的数据则驱动着下一代更强大模型的发展。 这就是通用智能在物理世界涌现的方式：通过行动来学习的系统，借助经验不断改进，并在与人类协作中变得有用。 通用智能将诞生于物理世界。 我们正在招聘 (https://generalistai.com/careers) Generalist团队合影 — Generalist团队