Generalist AI完成4亿美元融资，加速推进机器人智能平台建设

专注于机器人基础模型研发的初创公司Generalist AI近日完成一轮4亿美元的新融资，致力于加速推进其所称的"物理AGI"——即能够通过机器人在现实世界中运作的通用人工智能的研发进程。

本轮融资完成后，该公司估值约达20亿美元，累计融资总额超过5亿美元。

本轮融资由Radical Ventures领投，8VC、Union Square Ventures、Hanabi Capital和Norwest跟投，现有投资方包括英伟达旗下NVentures、Boldstart Ventures、Spark Capital、贝索斯探险基金（Bezos Expeditions）以及NFDG也参与其中。

新加入的天使投资人包括AI研究员李飞飞、小米联合创始人林斌以及创业家Naval Ravikant。

公司表示，本轮新融资将用于扩展机器人学习模型、物理数据采集基础设施、算力资源以及商业化落地部署。

融资消息的发布紧随今年4月Generalist AI推出旗下GEN-1模型之后。据公司介绍，该系统在一系列精细操作任务中展现出99%的可靠性，执行任务的速度最高可达此前最先进系统的三倍，并具备学习新物理技能及适应变化环境的能力。

该公司此前于去年11月发布了GEN-0模型，并表示该模型通过验证证明了机器人领域的规模化定律——即使用更多真实世界数据训练的更大模型，能够构建出能力更强的机器人系统。

Generalist AI是当前致力于构建机器人基础模型的众多公司之一，其目标是开发能够跨多种机器人类型和环境运行的通用模型，而非局限于单一机器或任务。

该公司认为，未来的机器人智能需要在广泛的平台上发挥作用，涵盖人形机器人、工业机械臂、仓储机器人及自主系统等多种形态。

在宣布本轮融资的博客文章中，Generalist AI表示："机器人技术的未来，远不止于某一台机器人。"

该公司还补充称，它预见到一个正在形成的正向反馈循环：更大规模的数据集能够孕育出能力更强的模型，进而使机器人能够执行更多有价值的任务，并在此过程中生成更多真实世界数据，用于训练未来的系统。

此次融资正值投资者对物理AI及机器人基础模型的关注度持续升温之际。过去两年间，随着生成式AI的进步逐步被应用于在物理世界中运作的机器，这一赛道已吸引了大量资金涌入。

Q&A

Q1：Generalist AI的GEN-1模型有哪些核心能力？

A：GEN-1模型于2025年4月发布，在多种精细操作任务中实现了99%的可靠性，执行速度最高达此前最先进系统的三倍，同时具备学习新物理技能和适应变化环境的能力。相比之前发布的GEN-0，GEN-1在实际应用场景中的表现更为稳定和高效。

Q2：Generalist AI这轮4亿美元融资主要用于什么方向？

A：据公司官方声明，本轮融资将主要用于四个方向：扩展机器人学习模型的规模、建设物理数据采集基础设施、增强算力资源，以及推进商业化落地部署。这些投入旨在加速"物理AGI"的研发进程，使机器人能够在真实世界中更广泛地运作。

Q3：Generalist AI的机器人基础模型和传统机器人系统有什么区别？

A：传统机器人系统通常只能完成特定任务，适配单一机器或固定环境。而Generalist AI构建的是通用基础模型，能够跨多种机器人类型（包括人形机器人、工业机械臂、仓储机器人等）和不同环境运行，灵活性和泛化能力更强，代表了机器人智能发展的新方向。