Physical IntelligencePhysical Intelligence

公司简介

Physical Intelligence（π）2024年成立于旧金山，由前Google DeepMind资深研究科学家Karol Hausman、UC Berkeley教授Sergey Levine、斯坦福大学教授Chelsea Finn等机器人学习领域被引量最高的研究者集群联合创立，定位「为物理世界构建通用AI」——不做机器人本体，专注研发可控制任意机器人执行任意任务的通用机器人基础模型，常被称作机器人领域的「OpenAI」。核心产品为π系列视觉-语言-动作（VLA）模型：2024年10月发布首个通用策略π0（VLA Flow Model），2025年2月开源π0与π0-FAST权重及代码（openpi），2025年4月发布具备开放世界泛化能力的π0.5（可操控移动操作机器人清理从未见过的厨房/卧室），2025年11月发布用强化学习从经验中学习的π*0.6，2026年4月发布可引导的π0.7，泛化能力显著跃升。融资：2024年3月种子轮约7000万美元（估值4亿美元），2024年11月A轮4亿美元（投后估值24亿美元，Jeff Bezos、OpenAI、Thrive Capital等），2025年11月B轮6亿美元（CapitalG领投，投后估值56亿美元），累计超10.7亿美元；2026年3月据Bloomberg报道正洽谈约10亿美元新融资，估值或超110亿美元（未证实）。

技术路线

技术路线：以视觉-语言-动作（VLA）模型为核心，π0以flow matching生成连续动作，预训练融合互联网级视觉-语言数据与大规模多机器人真机操作数据；后续版本沿「更强泛化＋经验学习」演进——π0.5实现开放世界泛化，π*0.6引入在线强化学习从真实交互中提升成功率与吞吐，π0.7主打可引导性（steerability）与涌现能力。配套组件研究含FAST动作分词器（训练提速5倍）、HiRobot分层语言控制、MEM长短时记忆、RL Token高效在线RL等。坚持开源（openpi仓库支持PyTorch、提供DROID数据集训练方案）；CEO Karol Hausman主张复用LLM的Scaling路线，同一模型跨本体、跨任务泛化，数据飞轮是核心壁垒。

商业化进展（4）

• ◆累计融资超10.7亿美元，投资方含Jeff Bezos、OpenAI、Thrive Capital、Lux Capital、Bond、Khosla Ventures、Sequoia、CapitalG（Alphabet）、Redpoint、Index Ventures、T. Rowe Price等
• ◆2026年2月官方发文「The Physical Intelligence Layer」，称合作伙伴已用其通用模型解决真实场景问题，将催生机器人应用的「寒武纪大爆发」
• ◆openpi开源生态：π0/π0-FAST权重与训练代码开放，支持PyTorch，提供DROID全量数据集训练方案
• ◆团队约80人（2026年3月媒体报道口径），暂无明确商业化时间表，以模型能力与数据规模为先

行业地位与竞争优势（5）

• ◆创始团队为机器人学习领域被引量最高的研究者集群之一（Levine、Finn、Hausman、Ichter均有标杆性工作）
• ◆π系列VLA模型18个月内迭代5个版本（π0→π0.5→π*0.6→π0.7），架构演进与数据飞轮速度行业领先
• ◆单一模型跨多种机器人本体训练，不做本体、专注模型层，规避与本体厂商正面竞争
• ◆开源openpi建立开发者与研究者生态，同时保持最新版本能力领先
• ◆顶级资本背书：Bezos、OpenAI、CapitalG、Thrive等，成立两年估值从4亿增至56亿美元（新轮传闻110亿）