Physical Intelligence 推出 π0.7 模型：机器人迈向“通用大脑”的重要突破

IAICA.com.cn 2026年4月17日

总部位于旧金山的机器人初创公司 Physical Intelligence 成立仅两年，已悄然成为湾区人工智能圈内最受关注的玩家之一。该公司周四发布最新研究成果，证明其新模型 π0.7 能够让机器人完成从未专门训练过的陌生任务，连公司研究人员自己都感到意外。

π0.7 被公司定位为迈向“通用机器人大脑”这一长期目标的早期但关键一步。它可以通过日常语言指令引导机器人处理全新任务，并最终成功完成。如果这些结果经得起外界验证，机器人人工智能领域可能正迎来一个类似大型语言模型当年的转折点——能力增长开始远超底层数据的线性预期。

核心突破：组合泛化能力

传统机器人训练方式本质上是“死记硬背”：为每个具体任务收集数据、训练专用模型，新任务就得从头再来。而 π0.7 打破了这一局限，它能将不同场景下学到的技能重新组合，解决从未见过的问题。

Physical Intelligence 联合创始人、加州大学伯克利分校机器人人工智能教授谢尔盖·莱文表示：“一旦跨过‘只做收集过数据的任务’这个门槛，转而能以新方式重新组合数据，模型能力就会呈现超线性增长。这种更有利的扩展规律，我们在语言和视觉领域已经见过。”

最惊艳演示：几乎零数据的空气炸锅任务

论文中最引人注目的案例是让模型操作一台训练数据中几乎没出现过的空气炸锅。研究团队事后检查发现，整个训练集中仅有两个相关片段：一段是另一台机器人单纯把空气炸锅推回原位，另一段来自开源数据集，机器人按指令把塑料瓶放进空气炸锅。

令人惊讶的是，模型竟将这些碎片信息，加上更广泛的网络预训练数据，拼凑出对空气炸锅工作原理的完整理解。

Physical Intelligence 研究员、斯坦福大学计算机科学博士生露西·史指出：“我们很难追踪知识到底来自哪里，也很难提前预测成败。”尽管如此，模型在没有任何额外指导的情况下，就尝试用空气炸锅烹饪红薯。在人类一步步口头指令的引导下（就像教新员工一样），它最终顺利完成任务。

这种实时引导能力意义重大：意味着机器人能在全新环境中快速部署，并通过人类自然语言指令边做边改进，无需额外收集数据或重新训练模型。

研究团队坦承局限性

研究人员对模型的局限性保持高度透明。在一次早期实验中，由于指令描述不够清晰，成功率仅为 5%。露西·史说：“有时问题不在机器人或模型，而在于我们工程上的沟通方式。”团队花了约半小时优化指令后，成功率迅速提升至 95%。

目前，模型仍无法仅凭一条高级指令就自主完成复杂多步骤任务。莱文解释道：“你不能直接说‘去给我烤片面包’，但如果你一步步引导它——‘打开烤面包机这个部件，按下那个按钮，做这些操作’——它通常能表现得很好。”

此外，目前机器人领域尚无公认的标准化基准，因此团队将 π0.7 与之前针对特定任务训练的专业模型进行对比，结果显示：在煮咖啡、叠衣服、组装纸箱等多项复杂工作中，通用模型的表现已与专用模型相当。

研究人员自己也“惊呆了”

最值得注意的是，这项成果让研究团队自己都感到惊讶。研究科学家阿什温·巴拉克里希纳说：“平时我只要深入了解训练数据，就大概能猜到模型的表现，很少有意外。但过去几个月，我第一次真正感到惊喜。我随便买了一套齿轮组，问机器人能不能转动它，它居然真的做到了。”

莱文回忆起当年第一次看到 GPT-2 生成“安第斯山脉独角兽”故事时的震撼：“它到底从哪儿知道秘鲁有独角兽？这组合太离奇了。在机器人领域看到类似现象，真的非常特别。”

实用价值远超“花哨演示”

面对外界可能提出的质疑——语言模型能从整个互联网学习，而机器人数据规模远逊——莱文给出了自己的看法。他认为，任何机器人泛化演示都会被批评“任务太无聊，机器人又不会翻跟头”。但他强调，真正有价值的不是精心编排的特技表演，而是实打实的泛化能力，这种能力虽然看起来不那么惊艳，却实用得多。

整篇论文用词谨慎，仅将 π0.7 描述为泛化能力的“早期迹象”和新功能的“初步演示”，明确表示这仍是研究成果，而非已部署的产品。

当被问及基于这些成果的实际系统何时能落地时，莱文表示：“我认为我们有理由保持乐观，而且进展速度确实比我几年前预想的快得多，但具体时间表我很难给出确切答案。”

公司背景与融资热度

Physical Intelligence 至今已融资超过 10 亿美元，最新估值达 56 亿美元。投资者热情主要来自联合创始人 Lachy Groom，他曾是硅谷知名天使投资人，投资过 Figma、Notion 和 Ramp 等明星项目，最终将 Physical Intelligence 视为自己一直在寻找的标的。也正因他的背景，公司即使一直拒绝给出商业化时间表，仍吸引了大量机构资金。

   据称，该公司目前正在洽谈新一轮融资，估值有望接近翻番，达到约 110 亿美元。对此，团队暂未置评。