老黃剛投的具身智能公司：三個華人創辦

Jay 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

老黃又投了一家俱身智能公司！

Dyna Robotics，1年前剛成立，現在對外官宣了1.2億美元（摺合人民幣約8.6億）A輪融資，新晉股東中，老黃治下的英偉達赫然在列。

衆所周知，老黃已經明確下一波硬科技浪潮屬於具身智能、屬於物理AI……所以英偉達的投資押注，也已經在遍地播種了。

Dyna Robotics不是第一家英偉達投資的具身智能機器人公司。

但全華班創業團隊——三個創始人都是華人的具身智能機器人創業公司，似乎還是第一家。

Dyna Robotics有什麼獨特之處？

Dyna Robotics登場，老黃押注

就在最近，Dyna對外官宣了1.2億美元A輪融資，投后估值6億美元。更早之前的種子輪，大概獲得了2000萬美元融資。

有意思的是，這輪早期融資中，擠滿了巨頭產業投資部，包括英偉達、亞馬遜和Salesforce。

Dyna披露，他們希望能利用這筆資金進一步完善其AI模型並部署更多機器人。

Dyna成立於2024年，目前公司只有大概30名員工，總部位於美國加利福尼亞州紅木城，但他們在上海長寧區也設有分部，公司的中文名叫達納靈動。

在Dyna成立之初，創始人團隊爲了找到一個合適的戰略定位絞盡了腦汁。

畢竟對前沿科技創業來説，最大的挑戰往往是把握好技術與商業落地之間的平衡：目標若定得過遠，短期內難以實現；但若過於保守，又容易陷入價格戰頻發的紅海。

深思熟慮后，Dyna團隊一致決定：短期內不要碰人形機器人，也不要進軍制造業和家庭。

在他們看來，工業場景雖高度結構化，任務也比較簡單，但流水線上的一次失誤就會造成巨大損失，現階段大模型+具身智能無法滿足工業場景對精準率的恐怖要求。

然而，家庭環境又太複雜，想讓機器人一下子全都搞定也不太現實。

因此，Dyna決定先將具身AGI帶入商用場景。

商用場景的有趣之處，在於它恰好介於工業和家用之間——既有對人工泛化能力的需求，又不像工業製造對準確率有那麼嚴格的要求；同時，商用任務往往相對集中且明確，不需要像家用那樣「無所不包」。

Dyna創始人York Yang對此有個有趣的比喻：

就像人從小到大不斷學技能一樣，Dyna希望通過商用場景，一點點積累機器人真實數據，為這個「小AGI寶寶」提供養分，讓它在摸爬滾打的過程中逐步學會一個又一個技能，最終組裝成為一個強大的具身智能體。

這樣，既能產生營收自我造血，也不至於像無人駕駛行業那樣「無限燒錢」卻迟迟看不到落地。

今年4月，Dyna便以這個理念為基礎，發佈了其自研VLA模型DYNA-1(Dynamism v1)，這是世界範圍內首款可落地於商業場景的靈巧操作基礎模型。

根據Dyna公佈的演示視頻，搭載DYNA-1的機械臂已實現完全自主運行24小時以上，期間成功摺疊餐巾900余次，成功率高達99.4%——要知道，像這餐巾這種精細任務這對機器人來説可是地獄級難度。

目前，DYNA-1已經開始在多個真實場景中落地應用：餐廳里摺疊餐巾、健身中心整理毛巾、自助洗衣店分揀衣物……

那麼它是怎麼做到的呢？

DYNA-1是一個「單權重通用基礎模型」（Single-weight general foundation mode），該模型採用一組固定的參數來處理多種任務，無需為每個任務重新訓練。

簡單來説，單權重意味着DYNA-1不會提前寫好一條條任務指令，而是靠環境中不斷輸入的數據來學習，這樣的機制讓它更適合大規模部署。

Dyna首席科學家Jason Ma表示，隨着DYNA-1在工業製造、餐飲和服務等商用場景落地，它能把之前學到的經驗遷移到新任務上。這種「舉一反三」的能力，是走向泛化和規模化應用的關鍵。

可擴展的現實世界機器人學習系統需要掌握和泛化許多操作技能。Dyna研發的基礎模型不僅需要具備對世界的普遍理解，還要能在實際操作中快速自我學習，實現在線迭代。

這意味着，每一次新的部署都會讓DYNA-1學到更多，進而讓更多用户願意部署它。應用產生的數據又反過來推動研發，形成一個不斷加速的數據飛輪。

Dyna團隊對這種模式非常看好，他們認為DYNA-1有機會填補具身智能里長期缺失的三塊拼圖：

1、泛化能力+高性能：能快速掌握新任務，並以低成本推廣到各種環境。

2、魯棒性：能靈活應對現實世界中那些意想不到的「長尾情況」，這讓其有希望從實驗室原型跨過到量產應用。

3、商業模式：技術必須能和經濟模型掛鉤，否則具身AGI只能停留在概念層面。商用場景就像機器人寶寶的一根柺杖，可持續的變現手段能夠使其撐到實現具身智能AGI的那天。

如果這三點都能滿足，機器人就能真正做到「開箱即用」，實現工業化部署和規模擴張。

三個華人硅谷創業具身智能

除了特殊的技術基因，Dyna在主創團隊上也有一點特別之處——3位聯合創始人都是華人！

他們分別是：Lindon Gao、York Yang，和Jason Ma。

Lindon Gao是Dyna的聯合創始人兼CEO，畢業於紐約大學Stern商學院，負責公司的整體戰略和商業化方向。

其實，這已經不是Lindon第一次在人工智能領域創業了，Lindon創辦的上一家公司叫Caper AI。

Caper AI故事要追溯到數年前。Lindon在Zara的收銀臺「慘遭」了漫長的排隊等待，這個小小的痛點讓他萌生了一個念頭：能否用AI打造一臺能自動結賬的購物車？

於是2016年，Lindon創辦了Caper AI。這家公司為零售商提供人工智能驅動的智能購物車，產品一經推出便迅速走紅。到2021年，Caper AI被美國最大的線上生鮮雜貨配送平臺之一Instacart以3.5億美元收購，Lindon也因此加入了Instacart。

不過，在Lindon工作的這段時間，Lindon逐漸察覺到了三個不容忽視的趨勢——大語言模型突飛猛進，智能硬件加速成型，全球勞動力短缺。

憑藉上一次創業的經驗，他很快把這些點連成了面，看到了一個全新方向——具身智能。

2024年9月，Lindon離開了Instacart，正式投身具身智能賽道，創辦了Dyna。

另一位聯合創始人York Yang是研發負責人，負責Dyna的工程和產品開發。

York本科在浙江大學學習電子工程，畢業后前往UCLA攻讀計算機科學碩士學位。

York和Lindon的相識頗有緣分。York在UCLA讀書時結識了同樣在技術圈活躍的Yilin Huang，而Yilin，正好是Lindon的小學同學。

藉着這層關係，York第一次接觸到了Lindon和他的創業項目Caper AI。

在深入瞭解后，York覺得Caper AI潛力巨大，而Lindon的商業直覺與自己的工程能力又能形成天然互補。於是二人一拍即合，友好的合作就這樣開始了。

最后是Jason Ma，他是Dyna聯合創始人兼首席科學家，負責基礎模型的研發。

Jason是賓夕法尼亞大學計算機與信息科學系的PhD，研究方向是機器人基礎模型和強化學習，他的研究成果被ICRA、CORL、ICML等多個頂級學術會議和刊物所認可。

加入Dyna之前，Jason還曾在Google DeepMind、NVIDIA AI和Meta AI等前沿的人工智能實驗室工作過。

One More Thing

今年起，老黃在機器人領域幾乎是「全線出擊」。

已知英偉達直接下注的公司，就有三家：Figure AI、Dyna Robotics、Skild AI。

而在生態合作層面，英偉達把觸角伸向了國內——銀河通用、宇樹科技等初創公司都成了「老黃朋友圈」的成員。

這些公司以后成功不成功不好説，但英偉達家的卡是得用起來了。

就是不知道，最先進的卡會有投資項目先買的「優速通」權益嗎？

參考鏈接：

[1]https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-09-15/dyna-robotics-raises-120-million-in-funding-from-nvidia-amazon

[2]https://www.prnewswire.com/news-releases/dyna-robotics-raises-120-million-to-advance-robotic-foundation-models-on-the-path-to-physical-artificial-general-intelligence-302556817.html

[3]https://www.dyna.co/

[4]https://salesforceventures.com/perspectives/welcome-dyna-robotics/

[5]https://zpotentials.substack.com/p/z-potentials-york-yang-silicon-valley-ai-project-acquired-for-hundreds-of-millions-yc-backed-82d0bcdc42e3

[6]https://mp.weixin.qq.com/s/bskQ8GhdO0tEVIiJLySdDQ

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