一億美金種子輪，刷新硅谷具身智能融資記錄！周銜、許臻佳、李旻辰等華人合夥創業

（轉自：機器之心）

這家公司要把人類從體力勞動中解放出來。

前段時間，「隱身」許久的 Ilya Sutskever 罕見露面，還在多倫多大學做了個演講。他在演講中提到，終有一天，AI 會完成人類能夠完成的所有工作。這將帶來人類有史以來最大的挑戰，但也藴含着巨大的機遇。

這幾年，AI 的進展有目共睹。不過，大家也常調侃説，「本來想讓 AI 去掃地、做飯、帶孩子，我去寫詩、唱歌、陶冶情操，結果現在反過來了」。這一調侃揭示了一個尷尬的現狀：AI 的「大腦」和「本體」進步速度不同步，只解鎖了一些腦力勞動，體力勞動涉足非常有限。

這兩年比較火的「具身智能」方向就是來解決這個問題的。不過，大家期待的具體智能界的「OpenAI」還沒出現，也沒有一個類似 Transformer 的通用技術架構。

最近，硅谷的一家新成立的名叫「Genesis AI」的公司吸引了我們的注意，他們在最近的種子輪融資中拿到了 1.05 億美元。據外媒 TechCrunch 報道，這輪融資由美國頂級風投機構 Khosla Ventures、Eclipse 聯合領投。前者是 OpenAI 的最早的機構投資者，后者是特斯拉產業背景團隊機器人賽道的專業機構。

這應該是是硅谷具身智能賽道至今最大規模的種子輪融資，超過了此前該賽道明星創企 Physical Intelligence 的記錄。同時參與投資的還有谷歌前董事長 Eric Schmidt、歐洲科技大亨 Xavier Niel、法國中央銀行 BPI、紅杉中國等。

「Genesis」這個名字是不是聽起來有點耳熟？沒錯，它和知名具身智能項目、GitHub 25k star 量的 Genesis 一脈相承。「Genesis」是一個生成式物理引擎，由 CMU 聯合 20 多所研究實驗室歷時兩年聯合開發，能夠生成 4D 動態世界、模擬廣泛的材料和物理現象，專為通用機器人、具身 AI 和物理 AI 應用而設計。

該項目效果驚艷，當時引發了不小的轟動，很多人從它身上看到了具身智能的未來。與此同時，它也成爲了近幾年具身智能最受矚目的項目之一。而且 Genesis 社區也已成為機器人仿真領域最大的開源社區。

Genesis 生成的物理世界。提示：手持棍棒的迷你版悟空在桌面上飛奔 3 秒，然后跳到空中，落地時右臂向下擺動。鏡頭從他的臉部特寫開始，然后穩定地跟隨角色，同時逐漸縮小。當悟空跳到空中時，在跳躍的最高點，動作暫停幾秒鍾。鏡頭圍繞角色 360 度旋轉，然后緩慢上升，然后繼續動作。

項目核心成員此次集體投身創業，自然引發了外界廣泛關注。在拿到如此充足的資金之后，這個團隊具體打算做什麼？以下是我們瞭解到的關於該公司的信息。

Genesis AI：刷新硅谷具身智能融資記錄的團隊

Genesis AI 的創始團隊由來自 Mistral AI、英偉達、谷歌、蘋果、CMU、MIT、斯坦福、哥倫比亞大學和馬里蘭大學的頂尖學術和工業界技術人才組成，在物理模擬、圖形學、機器人技術和大規模 AI 模型訓練與部署方面擁有深厚積累。

與具身領域常見的由資深教授主導研發帶隊創業的模式不同，這是一支由剛畢業的年輕博士組成的全明星陣容。他們均來自不同的頂尖研究機構，是 AI 及機器人領域最活躍的科研新鋭。

創始人及 CEO 周銜。周銜去年底剛從卡內基梅隆大學畢業並獲得機器人學博士。他本科畢業於南洋理工大學，主導了登上 Science Robotics 雜誌的組裝宜家家居的機器人研究。他博士期間的研究方向涵蓋世界模型，模仿學習，強化學習。他提出了生成式仿真的新範式，並在學界發起並領導了 Genesis 的開源項目。

聯合創始人 Théophile Gervet，博士畢業於 CMU，Mistral 早期創始團隊成員和多模態模型負責人。他主導研發了 Mistral 第一個多模態大模型 Pixtral 12B，用 Llama-3.2 90B 七分之一的模型大小實現 7 倍性能的超越。他還主導了 Mixtral 8x7B 的開發，成功實現了 GPT-3.5 及 Llama 2 70B 級別模型的性能，並顯著降低了推理速度和成本。此外，在加入 Mistral 之前，Theo 也是 Skild AI 的創始成員之一。

公司官網列舉出的聯創中，也有不少我們熟悉的華人面孔：

許臻佳，此前備受關注的斯坦福刷盤子機器人 UMI 項目還有目前最流行的機器人網絡架構 Diffusion Policy 的共同一作。他於 2024 年從哥倫比亞大學 / 斯坦福大學博士畢業，師從 Shuran Song。

他此前在英偉達 GEAR（Generalist Embodied Agent Research）團隊領導 GR00T 項目的機器人數據收集和真機系統工作，並多次獲得 RSS、CoRL 等機器人頂會最佳論文及提名。

王尊玄，今年剛從 MIT CSAIL 博士畢業，師從機器人領域大牛、麥克阿瑟「天才」獎得主、MIT 人工智能實驗室主任 Daniela Rus。他的研究領域橫跨數據、大腦和本體，這也是具身智能的幾個核心技術方向。在此之前，他曾在大模型公司 Liquid AI 負責基礎模型架構的研發。

喬懌凌，馬里蘭大學博士，師從圖形學泰斗 Ming C.Lin 和機器人學泰斗 Dinesh Manocha。他是 Meta 獎學金獲得者，在圖形學、可微物理仿真方向做出多項橫跨剛體 / 流體 / 柔性材料的開創性工作。

宋運龍，無人機強化學習競速領域開拓者以及高性能仿真工具 Flightmare 的主要開發者，蘇黎世大學博士，師從機器⼈學泰⽃ Davide Scaramuzza。

他曾通過強化學習算法戰勝人類世界冠軍，相關成果登上 Science Robotics 雜誌封面。

李旻辰，卡內基梅隆大學圖形學方向助理教授，賓夕法尼亞大學博士，曾獲 SIGGRAPH2021 年度傑出博士論文獎。此外，他還是目前圖形學領域非常有影響力的求解複雜 contact 模型的算法 IPC 的發明人。

這支年輕團隊的背后集結了過去幾年具身領域多項重要技術成果，橫跨真機數採、模仿學習、強化學習和物理仿真，這也是華人主導的創業團隊在硅谷歷史上完成的最大的種子輪融資。

除了學界新鋭外，Genesis AI 披露的早期創始團隊成員還包括多位工程界的大牛，包括 H Company 多模態模型負責人 Antoine d’Andigne、蘋果 Apple Intelligence 多模態模型負責人、谷歌工程總監 Rachid El Guerrab、英偉達 GVDB 架構師 Rama Hoetzlein、原版 Pytorch 和多個開源 GPU 編譯器框架（VeriGPU/DeepCL/Coriander）創作者 Hugh Perkins、以及 Roblox 首席工程師 Hongyi Yu 等。

拿到 1 億美元之后，Genesis AI 打算做什麼？

拿到如此豐厚的融資之后，Genesis AI 打算做什麼呢？據瞭解，他們的目標是打造一個極高人才密度的創新組織，實現最強的物理智能，並在未來實現體力勞動的自動化。

要實現這一目標，Genesis 首先要解決的是物理智能領域普遍存在的「數據魔咒」問題。

為此，他們正在打造一個可擴展的通用數據引擎，把高精度物理模擬、多模態生成式 AI 和大規模真實機器人數據整合在一起。

他們並不押注在任意一條單一的技術路線，而是希望在各個通向機器人基礎模型的技術模塊上都實現世界級的突破，併成為首個真正實現仿真與現實數據閉環（closed-loop）的團隊。

他們的仿真系統完全自主研發，能大規模生成高質量的合成數據，同時配合更高效、可擴展的真實世界數據採集系統。這種「合成數據 + 真實數據」的雙引擎模式，打破了傳統的數據壁壘，能夠收集大規模、多樣性的高質量數據，用於訓練機器人基礎模型。

物理智能基礎模型是 AI 領域的 next big thing，最強物理智能對世界和產業的影響更加深遠和顛覆性。

在 DeepSeek 之后，我們也期待能夠出現一家華人主導的年輕科學家團隊，成為物理智能領域的 OpenAI，有機會真正的做到世界級的「引領」。

不過，該公司目前的具體產品信息仍較少。我們瞭解到，他們的下一個 milestone 可能將於今年年底發佈。至於它是否足夠驚艷，我們拭目以待。