具身智能开始拼高质量数据了!灵初Psi-R2.5用强 Pair Data重做训练链路
具身智能开始拼高质量数据了!灵初Psi-R2.5用强 Pair Data重做训练链路两年前,一段机器人炒虾的视频在网上爆火。
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两年前,一段机器人炒虾的视频在网上爆火。
Physical Superintelligence(PSI)完成5800万美元(约3.9亿元人民币)种子轮融资,由比尔盖茨牵头的Breakthrough Energy Ventures领投,旨在打造由AI"虚拟物理学家"组成的物理实验室,核心产品Emmy已落地数据中心优化等场景。
在南加州大学,王越的 PSI Lab(Physical Superintelligence Lab)是过去两三年里具身智能方向上升最快的年轻团队之一。
2026 年,“世界模型” 正在成为具身智能行业的高频词。越来越多公司开始将自己的技术路线表述为机器人世界模型,试图用可学习的环境模型提升机器人训练效率。
4 月 10 日晚,灵初智能发布了大模型、数据集与合作计划:包括策略模型 Psi-R2、世界模型 Psi-W0,以及总规模近 10 万小时的人类操作数据。它想回答的问题也很直接 —— 当真机数据不再是唯一解,机器人还能靠什么继续 scaling?
具身智能的胜负手,可能并不在机器人本身。
灵初智能选择了一条更为激进的技术路线:「人类中心(Human-Centric)」。他们自主研发了全球首个灵巧手真实世界数采引擎Psi-SynEngine。
灵初智能发布全球首个具身原生人类数据采集方案 Psi-SynEngine。该方案由灵初智能全栈自研,包含便携式外骨骼触觉手套数采套装、大规模 in the wild 数采数据管线、基于世界模型和强化学习的跨本体数据迁移模型,并已率先将采集到的人类数据应用于物流等真实场景。
近期,北京大学、哈尔滨工业大学联合 PsiBot 灵初智能提出首个自我增强的灵巧操作数据生成框架 ——DexFlyWheel。该框架仅需单条演示即可启动任务,自动生成多样化的灵巧操作数据,旨在缓解灵巧手领域长期存在的数据稀缺问题。目前已被 NeurIPS 2025 接受为 Spotlight(入选率约 3.2%)
借助新版DeepSeek-V3,任何人现在可以一次性创建任何应用或游戏了——