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正文：
小编往期文章：投具身智能大模型还是人形机器人本体，资本面临两难抉择中有提到目前全球具身智能赛道资本趋势：人形机器人本体商业化遇阻，渐渐向具身智能大模型公司（机器人通用大脑）倾斜。
小编近日整理2024年全年全球具身智能赛道人形本体和具身大模型公司融资梳理表，明显可以看到随着时间推移具身智能大模型初创企业融资额、融资频率皆逐渐增多。
注：完整版表格，前往“机器人头条”知识星球查看
本篇文章重点介绍，拥有国内“科学家密度最高”具身智能创始团队的具身智能大模型初创公司【灵初智能】。
【北京灵初智能科技有限公司】于2024年9月北京成立，致力于打造业界领先的通用灵巧操作智能体；技术路线类似于2024年完成4亿美元融资，投后估值约24亿美元的具身大模型初创公司【Physical Intelligence】（PI）。
2024年12月30日公司发布首个基于强化学习（RL）的端到端具身模型Psi R0，突破Pick&Place，实现长程任务泛化；该模型支持双灵巧手协同进行复杂操作，将多个技能串联混训，生成具有推理能力的智能体，从而完成并闭环长程灵巧操作任务；并且，Psi R0还可以实现跨物品、跨场景级别的泛化。
Psi R0模型发挥RL算法探索的优势，支持小脑的快速迭代，生成支持长程灵巧操作的智能体。通过灵巧操作转动数据飞轮，实现从小脑Action到大脑Cognition的闭环回馈，驱动大脑认知能力优化，模型持续迭代，形成小脑协同+大脑优化的具身智能“神经回路”，使端到端模型完成从简单到复杂、从保护到协同的渐进式演进。
创始团队（兼具产业派和学术派，新晋国内具身智能领域最强创始团队）：
（创始人兼CEO）王启斌博士：在手机（黑莓手机）、智能音箱（Sonos）、机器人领域（云迹科技、京东等）有近20年的成功操盘经验，多次实现产品从定义、开发、到上市、再到全球化0-1-N的产业闭环，是一名深谙机器人商业化落地的“老兵”；
（联合创始人）柴晓杰博士：在机器人及无人驾驶领域从业15年，擅长算法、仿真、工程、全栈技术，有L4产品落地的数据闭环经验，是量产经验丰富的研发专家；
（联合创始人）陈源培：00后，作为Stanford访问学者，师从Karen Liu和李飞飞教授，曾在全球首次实现利用强化学习在真实世界同时控制双臂、双手多技能操作；
（核心初创）温颖副教授：上海交大人工智能学院副教授，研究领域为强化学习，多智能体系统，于2020年在伦敦大学学院获得博士学位；其课题组曾推出多模态决策大模型DB1，实现了对DeepMind通才决策Gato模型的超越，并引入了与现实世界相关的百余个场景任务，为实际业务需求提供了有力工具。
公司与还北京大学成立北大-灵初智能具身灵巧操作联合实验室，由人工智能研究院杨耀东博士担任首席科学家开展横向课题合作；同时，实验室将和梁一韬博士就具身智能体长程任务规划开展课题合作。
由产品老兵带队，携手密度最高的科学家团队，灵初智能组成了7890六边形战队——团队跨越了70、80、90、00的年龄梯度，是一支有技术、懂产品、能落地的全能团队。
融资轮次：
2024年11月13日，公司宣布完成天使轮融资，本轮融资由高瓴创投（GL Ventures）和蓝驰创投（Lanchi Ventures）领投；2024年10月14日，公司完成首次工商变更，新增股东为国内知名人形机器人创企【上海智元新创技术有限公司】。
核心技术：
公司早期一直深耕基于强化学习的全栈能力，从灵巧操作入手在具身智能领域积累技术壁垒，后将扩展至通用泛化操作。其开发的分层端到端模型领先业界，包含Psi-P0规划模型（陈源培与斯坦福大学共同提出）和Psi-C0 控制模型（梁一韬博士）；以及首个基于强化学习的端到端具身模型PsiR0。
Psi-P0借助大模型交互推理理解行为对环境影响，实现开放环境中复杂任务的任务拆解和规划；
Psi-C0控制模型支持多个技能串联作业的训练难题，是世界上第一个基于强化学习实现了灵巧操作的长程任务，显示了多技能组合的泛化性。
未来规划：
公司创始人王启斌近日向媒体透露，公司目前已初步完成硬件研发，将于明年3月公布含数据采集设备、软件算法等的整机解决方案，且只聚焦在双手双臂轮式机器人的操作能力上，不会涉及双足机器人；而技能级上，团队正在打磨样本，预计明年年中会正式上线。
小编视角：公司创始团队兼具产业派和学术派大佬，技术功底雄厚，又懂产业懂场景，还兼备强大的工程化能力以及深厚的商业化实战经验，绝对是具身智能领域一批黑马。
目前全球范围内，具身智能大模型赛道有两家独角兽：[Physical Intelligence]和[Skild AI]。
Physical Intelligence（简称 PI或 π ）由UC Berkley、斯坦福大学教授团队和谷歌科学家等科研和技术大牛于2024年3月成立，拥有全球具身智能领域“最强创始团队”，公司致力于创建可以为各种机器人和机器增添高级智能的软件，最终目标是创建一种作为通用机器人系统的AI模型（机器人通用大脑）。
PI官网
Pi的官网介绍：“Physical Intelligence是一家将通用人工智能带入物理世界的公司。
2024年10月31日，公司发布成立以来首个机器人通用的机器人基础模型π0（ pi-zero）；机器人基础模型π0被称为一种用于通用机器人控制的视觉-语言-动作流模型，参数量只有3B，就能控制机器人，帮你搞定各种家务。
据官方介绍：π0与 LLM 不同，它跨越图像、文本和动作，并通过训练机器人的具身经验来获得物理智能，通过学习新颖的架构直接输出低级运动命令；它可以控制各种不同的机器人，并且可以提示执行所需的任务，也可以进行微调以使其专门用于具有挑战性的应用场景。
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2024年11月5日，公司宣布完成4亿美元新一轮融资，本轮投资由亚马逊创始人杰夫·贝索斯、风险投资公司Thrive Capital和Lux Capital领投，OpenAI、Redpoint Ventures和Bond等参投，投后估值约为24亿美元；公司成立一个月时，就获得来自于Thrive Capital 、Open AI、红杉资本 、Greenoaks Capital Parners 、Lux Captital 和 Khosla Ventures7000万美元融资，投后估值4亿美金。
2024年11月15日深夜，“腾讯系”知名人形机器人初创企业【星尘智能】发布旗下轮式仿生人形机器人Astribot S1最新视频，搭载机器人通用的机器人基础模型π0（ pi-zero）。
有关PI公司详细介绍，查看往期文章：估值约170亿！具身大模型初创公司最新成果：机器人通用基础模型“π0”
延伸：
具身智能领域研究方向可粗略分为：具身智能大模型（机器人“大脑”）和人形机器人（本体+小脑）。
人形机器人大致分为三大部分：人形本体、高动态性能的控制算法（小脑）、具有泛化性的具身智能及非常接近人的通用人工智能。
具身智能领域初创公司主要分三种：专注于具身智能大模型、人形机器人整机和两者同时涉及；全球范围内，专注于人形机器人本体初创公司最多，初步统计，人形机器人整机公司目前已超150家且持续增加中（其中国内最多，并远超第二名是美国）;具身智能大模型因涉及芯片、软件、AI算法，资金投入远高于人形机器人本体，目前更多是科技大厂间博弈，初创公司数量远低于人形机器人本体初创公司。
全球具身智能大模型（机器人通用“大脑”）公司背景大体可分为：科技大厂（英伟达、OpenAI等）和科研院校背景创业团队（Physical Intelligence、Skild AI等）。
国外科技大厂对具身智能大模型极其重视，并早已入局(如谷歌、英伟达等;谷歌已完成多次技术迭代，从Saycan到RT-H)；国内科技大厂重视程度远不如国外且入局较晚，目前也逐步切入具身智能赛道，更多以对外投资为主，内部对具身智能大模型研发投入极其有限，国内大厂并没有针对人形机器人推出专门大模型。最终结果，目前国内外在具身智能基础模型方面差距仍然较大，无论是大语言模型、多模态模型还是仿真器，这些关键技术主要掌握在OpenAI、英伟达、特斯拉等海外巨头手中。目前人形机器人本体初创企业在大脑层面投入很少，多是依托科技大厂多模态大模型赋能。
在具身智能领域投资或创业时，软件是长期竞争力的关键，而硬件能力虽然不可或缺，但提升空间相对有限。软件则处于非常早期阶段，提升空间巨大。目前行业内有一种观点是：硬件决定了人形机器人应用落地能力的上限，但是目前人形机器人产业拥有的硬件基础支撑起来的应用上限，具身智能算法还暂时没有达到。也就是说，人形机器人的硬件基础本身能够支撑它完成的一些任务，由于现有AI算法的能力不足，目前的人形机器人还无法真正实现这样的产品力。
人工智能和大模型技术突破性发展催生了本身具身智能浪潮，但同时大模型发展瓶颈也同样是人形机器人商业化核心壁垒。
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本文仅展示极少部分，接下来，小编将详细盘点具身智能大模型领域，全球科技巨头/大厂（谷歌、英伟达、微软、OpenAI、华为、阿里、腾讯、字节等）现阶段产品进展、全球初创公司（PI、Skild AI、Covariant、有鹿机器人、X Square等）介绍及产品进展、人形机机器人本体厂家与科技巨头/大厂合作现状。
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