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11月4日，美国机器人AI创业公司Physical Intelligence宣布获得4亿美元早期融资，由亚马逊创始人Jeff Bezos、Lux Capital和Thrive Capital领投，OpenAI、Redpoint Ventures和Bond跟投，投后估值达到24亿美元。
而在今年3月份，Physical Intelligence仅以4亿美元估值完成其7000万美元种子轮融资，次轮融资估值翻了6倍。作为初创公司，Physical Intelligence的增长速度及不断上升的估值让人不禁好奇其开发的先进人工智能驱动的机器人技术到底如何。
Physical Intelligence是一家专注于机器人大模型（大脑）开发的初创公司，旨在通过开发人工智能大模型和算法来为机器人提供动力，创建一个作为一种通用机器人系统的人工智能，将通用人工智能带入现实世界。
该公司的团队主要来自特斯拉、Google DeepMind和X（前身为Twitter）等科技公司的专家。
据Physical Intelligence 10月31日发表的文章，在过去的八个月里，Physical Intelligence开发了一个通用机器人基础模型π0 (pi-zero)，该模型进行了大规模参数的训练，可以遵循各种文本指令，可以完成用户要求机器人执行他们想要的任何任务。
通过图像、文本和动作等指令，对机器人的具体经验进行训练来获得物理智能，π0 (pi-zero)可以控制不同类型的机器人，既可以执行所需的任务，也可以对其进行微调以使其专门用于具有挑战性的应用场景。
目前，使用π0 (pi-zero)模型的机器人已可以完成洗衣服、折叠衣服、布线、组装盒子、插入电源插头、收拾餐具、将物品装入信封、将食物装入外卖盒以及捡起和扔掉垃圾等实际任务。
洗衣服、叠衣服。通过对π0 (pi-zero)进行微调，使其能够使用移动机器人或固定臂折叠衣物。包括执行把衣服放进洗衣机、取出来并完成折叠。
值得注意的是，通过对多样化数据进行训练，对正在执行任务的机器人进行干扰，机器人能够自动恢复。
收拾桌子。机器人能捡起桌子上的盘子和垃圾，将所有盘子、餐具或杯子放入收拾箱，并将垃圾放入垃圾箱。实现对餐具与垃圾的区分，并完成任务。
组装箱子。这个任务需要机器人拿起一个压平的纸板箱，将其组装起来，折叠两侧，然后塞入盖子。难度比较高，机器人需要观察其进度并随时进行调整，同时还需要用双臂支撑箱子，甚至使用桌子，这样部分折叠的箱子才不会散开。
该公司联合创始人兼CEO公开表示：“我们所做的不仅仅是为任何特定机器人设计一个大脑，这是一个可以控制任何机器人的通用大脑。”Physical Intelligence的愿景是，有一天用户可以“简单地要求机器人执行他们想要的任何任务，就像他们可以要求大型语言模型（llm）和聊天机器人助手一样”。
通用机器人策略仍处于起步阶段，还有很长的路要走。机器人基础模型研究的前沿包括长远推理和规划、自主自我改进、稳健性和安全性。Physical Intelligence预计明年所有这些方向都将取得重大进展，但初步结果为机器人基础模型的未来描绘了一幅充满希望的图景：高度强大的通用策略，继承了互联网规模预训练的语义理解，整合了来自许多不同任务和机器人平台的数据，并实现了前所未有的灵活性和物理能力。
未来，通用大模型的成功，不仅需要新技术和更多数据，还需要整个机器人行业的共同努力。Physical Intelligence与多家公司和机器人实验室展开合作，以改进远程操作和自主操作的硬件设计，并将合作伙伴的数据整合到其预先训练的模型中，以便能够提供适用于合作伙伴特定平台的模型。
从简单家务执行开始，通过大规模训练，让机器人拥有完成特定任务，或通过大规模学习获得自主学习更好完成家庭任务的能力，是很多机器人大模型公司走的路径，通用大模型的路还很很长，人形家庭服务机器人还有多远？我们拭目以待。
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