公司概况 - 公司由Google DeepMind高级研究科学家Pete Florence联合创立，其Google学术引用数超过19000次，曾带队研发PaLM-E、RT-2等模型[4] - 联合创始人包括Andrew Barry（CTO，前波士顿动力员工）和Andy Zeng（首席科学家，曾参与PaLM-E研发）[4] - 核心团队拥有来自OpenAI、Waymo等顶尖公司的资深研究人员[4] - 早期投资者包括Spark Capital、NVIDIA、Boldstart Ventures、Bezos Expeditions、NFDG等机构，但投资金额未披露[3] 核心产品与技术 - 发布新型具身基础模型GEN-0，基于高保真度原始物理交互数据的多模态训练，设计目标为捕捉人类水平的反应反射与物理常识[1][5] - 模型核心特征为"和谐推理"，实现感知流（持续接收传感器数据）与行动流（持续输出控制指令）在连续时间域中异步交织，无需显式同步点[6][7] - 模型架构借鉴视觉和语言模型优势并实现超越，适用于6自由度、7自由度及超过16自由度的半人形机器人[5][18] 模型性能与扩展规律 - 模型参数规模达到1B（10亿）时难以吸收复杂感知运动数据，6B（60亿）参数开始展现多任务能力，7B（70亿）以上参数可快速迁移至下游任务[10][11][12] - 扩展至10B（100亿）以上参数后，模型能以更少后训练数据快速适应新任务，在零样本下游任务中性能提升（下一动作验证预测误差降低）[14] - 首次在具身智能领域观察到模型固化现象，且相变发生在远大于语言模型的参数规模上，印证莫拉维克悖论[14] 数据与训练 - 训练数据集包含27万小时真实世界操控轨迹，从全球数千个家庭、仓库和工作场所收集，数据量比某些最大规模机器人数据集高出几个数量级[16][18] - 数据质量和多样性比纯粹数据量更重要，精心构建的数据混合可产生不同特性的预训练模型[18] - 模型展现出明显Scaling Law，预训练数据规模与下游性能存在幂律关系，适用于服装、制造、物流、汽车、电子等多行业任务[15] 行业竞争与前景 - 竞争对手包括Physical Intelligence（模型迭代至π 0.6，可完成连续长序列任务）、Skild AI（支持多形态机器人泛化）、Figure（采用快慢思考双系统架构）[19] - 行业技术思路尚未收敛，数据丰富度不足，商业化落地案例仍较少[19] - 具身智能Scaling Law已被初步验证，多形态泛化、动作延时、连续长序列任务等难题正被攻克，商业化前景逐步改善[20][21]