近日，有消息称，专注于机器人人工智能的初创公司Physical Intelligence（以下简称“PI”）已完成新一轮6亿美元融资，公司估值飙升至56亿美元。尽管官方尚未正式公布，但据《信息》与彭博社援引知情人士报道，本轮融资由Alphabet旗下独立成长基金CapitalG领投，现有投资者Lux Capital、Thrive Capital及亚马逊创始人杰夫·贝索斯持续加码，新晋投资方Index Ventures与T. Rowe Price也参与了此轮融资。

PI公司成立于2024年，总部位于美国旧金山，其团队堪称“全明星阵容”。首席执行官兼联合创始人Karol Hausman曾是Google DeepMind的资深研究科学家；另一位联合创始人Sergey Levine是强化学习领域的领军人物、加州大学伯克利分校副教授，专注于自主智能体学习复杂行为的算法研究。联合创始人Groom则是投资人兼支付巨头Stripe前高管，具备丰富的商业与投资经验，在融资与市场拓展方面发挥了重要作用。

此外，PI团队还包括前谷歌研究科学家Brian Ichter、特斯拉前工程师、Anduril Industries副总裁等来自特斯拉、谷歌DeepMind、X（前身为Twitter）等顶尖科技公司的专家，以及斯坦福大学教授Chelsea Finn等。

公司聚焦于通用家用机器人领域，致力于研发可作为各类机器人“大脑”的人工智能算法，长期愿景是构建一套“通用智能”系统，以赋能多样化的机器人应用场景。

当前，家用机器人面临复杂多变的空间环境，多样化任务对精细化动作控制提出更高要求，现有专用机器人往往难以胜任。若要实现不同功能，通常需基于新模型与数据重新训练，极大增加了开发成本。此外，训练数据还需严格适配机器人的物理形态与应用场景，进一步加大了数据准备难度。

针对上述挑战，Physical Intelligence 提出以研发通用人工智能（AGI）模型为解决方案，旨在提升多任务通用性并降低数据依赖。该公司采用“覆盖广、数据小”的数据集构建策略，从而整体增强大模型对不同机械动作、任务类型及真实环境的语义理解能力。其首款模型 π-0 于2024年10月发布，搭载于自研机器人上可实现叠衣服、组装纸盒、操作微波炉等多种复杂任务。

2025年4月，该公司进一步发布了 π-0.5 模型，在 π-0 的基础上增强了对全新环境的适应能力。π-0.5 的核心设计理念是异构数据的协同训练。通过融合多种数据源进行训练，该模型不仅能学习如何在物理层面执行不同技能，还能理解各技能背后的语义上下文（例如在“打扫厨房”任务中识别应捡起哪些物品、放置何处），推断任务的高级结构（如铺床所需步骤），甚至实现跨机器人的物理行为迁移。

2025年11月18日，Physical Intelligence发布了最新机器人基础模型π*0.6。该模型基于π-0.6训练而成，后者为π-0.5的改进版本。π*0.6的核心突破在于引入了名为RECAP（基于优势条件策略的经验与纠偏强化学习）的通用训练方法。在实际任务测试中，π*0.6展现出卓越性能：可连续一整天制作意式浓缩咖啡、数小时不间断折叠各类衣物，并精准组装工厂包装纸箱，任务成功率均超过90%。

值得关注的是，自 2024 年成立以来，PI 的融资进程与估值增长始终保持 “加速度” 态势。2024 年 3 月，公司完成 7000 万美元种子轮融资，彼时估值已达 4 亿美元；仅时隔 8 个月，A 轮融资便斩获 4 亿美元，估值直接跃升至 24 亿美元，实现 6 倍级增长；而此次新一轮 6 亿美元融资的落地，更是将公司估值推至 56 亿美元。短短一年多时间，PI 通过三轮融资累计吸金超 10 亿美元，展现出市场对其技术路径与发展前景的高度认可。