Physical Intelligence 发展史

01创业经过

Physical Intelligence 常写作 π，由七位联合创始人于 2024 年初在 San Francisco 创立：CEO Karol Hausman、首席科学家 Sergey Levine、研究负责人 Chelsea Finn、Brian Ichter、COO Lachy Groom、Adnan Esmail 和 Quan Vuong。即使按 AI 初创公司的标准，这支团队的机器人研究履历也十分深厚。Hausman 在创业前是 Google DeepMind 高级研究科学家兼 Stanford 兼职教授，并深度参与 RT-2 与 SayCan；这两套系统都是将大语言模型连接到实体机器人控制的高被引成果。UC Berkeley 教授 Levine 与 Stanford 助理教授 Finn 也都是成果丰厚的机器人学习学者，并曾在团队多名成员攻读博士期间担任导师或合作者。

Levine 于 2026 年 1 月对 TechCrunch 用一句直白的话概括公司定位：“可以把它想成机器人版 ChatGPT。”他在同篇报道中还称，“好的智能可以弥补糟糕的硬件”。这正是公司选择打造通用“大脑”、而非像 Figure 或 Unitree 等硬件优先的对手那样自研机器人本体的理由。COO Lachy Groom 是 Stripe 早期员工，后来成为专注机器人的天使投资人；他以联合创始人身份加入后，补上了这支以学者为主的团队原本欠缺的初创公司运营经验。

02融资

Physical Intelligence 的融资速度异常之快。2024 年 3 月，公司公开亮相时一并宣布完成由 Thrive Capital 领投的 7,000 万美元种子轮，据报道公司估值约 4 亿美元。这个数字须与八个月后另一笔 4 亿美元 A 轮融资区分开：两者数值碰巧相同，但前者是估值，后者是融资额。A 轮于 2024 年 11 月完成，投资方包括 Jeff Bezos、Thrive Capital、Lux Capital 和 OpenAI Startup Fund；不同媒体报道的估值为 20 亿或 24 亿美元。2025 年 11 月，公司又完成由 Alphabet 成长投资部门 CapitalG 领投的 6 亿美元 B 轮，投后估值 56 亿美元；截至该轮，累计融资约 10.7 亿美元。

到 2026 年 3 月下旬，媒体称 Physical Intelligence 正洽谈新一轮约 10 亿美元融资，拟将估值推高至 110 亿美元以上；这意味着短短约四个月内估值较 B 轮翻倍，Founders Fund 已确认参与。截至本文撰写时，查阅的来源均未确认该轮已经交割。因此，公司当前估值应表述为“据报道正以 110 亿美元以上估值洽谈融资”，而不能视为已经确定的数字。

03模型的谱系

Physical Intelligence 不自行制造硬件。其模型在其他公司的机器人平台上训练，包括 UR5e 机械臂、Trossen 双臂系统、移动操作机器人，以及开源的 ALOHA／DROID 研究平台，最终以软件形式发布。公司首个通用机器人策略 π0 于 2024 年 10 月 31 日推出，在八种不同机器人配置上演示叠衣、收拾餐桌等任务。2025 年 2 月，Physical Intelligence 将 π0 基础模型的代码和权重开源，并发布针对特定任务微调的检查点。对于一家融资已超过 10 亿美元的公司而言，这一做法并不常见，也使外部团队得以直接在其成果上继续开发；Hugging Face 就据此完成了独立的 PyTorch 实现。

2025 年 4 月发布的 π0.5 引入思维链规划，将方法扩展到开放世界泛化；移动操作机器人在模型训练时从未见过的三处真实住宅中完成家务测试。到 2025 年 11 月，π*0.6 在演示数据之上加入强化学习。本文撰写时的最新模型 π0.7（2026 年 4 月）则展示了 Physical Intelligence 所称的“组合泛化”。Levine 举例称，一个版本仅凭两个训练样本，就能通过重组已学技能掌握空气炸锅的操作；但他也承认其局限：如果没有逐步指导，“你不能只对它说：‘嘿，去给我烤片吐司。’”

04没有硬件、没有客户、没有收入

Physical Intelligence 对尚无商业化计划一事异常坦率。COO Lachy Groom 于 2026 年 1 月对 TechCrunch 表示：“我不会就商业化问题给投资者答案。大家居然能接受这一点，多少有些奇怪。”公司已与未具名伙伴在物流、杂货零售，以及同篇报道提到的一家巧克力制造商开展试点，但没有披露客户名称、营收数字，也没有在售产品。2026 年上半年的报道对员工规模估算差异很大：TechCrunch、PitchBook 约为 80 人，Tracxn、Forbes 则称超过 200 人。区间如此宽，任何单一数字都只能视为近似值。

这种研究优先的姿态与最直接的竞争对手 Skild AI 形成鲜明对比。Skild AI 强调商业部署，并披露 2025 年营收约 3,000 万美元。媒体常把两家公司描述为围绕同一底层判断——单一基础模型可以跨机器人本体泛化——作出相反押注：Physical Intelligence 相信研究广度终会转化为产品；Skild 则认为立即商业化可以积累数据和营收，为后续研究提供资金。

05与 OpenAI 的关系

OpenAI 的风险投资部门参与了 Physical Intelligence 的 A 轮；部分报道还称其参与了 B 轮。与此同时，OpenAI 本身已另行组建具身 AI 与机器人硬件部门，招聘岗位覆盖执行器设计、3D 打印实验室技术员和数据采集工程。这种模式在本领域并不陌生：OpenAI 曾于 2024 年 2 月投资 Figure AI 的 B 轮，约一年后 Figure 终止双方的模型开发合作；Figure CEO 表示，将 AI 外包“对现实世界的具身机器人行不通”。截至本文撰写时，OpenAI 与 Physical Intelligence 之间尚未出现类似决裂，但结构性张力相同：一家重要投资者正在开发可能与被投公司竞争的产品。

06常见问题

07参考来源