具身智能通往通用性的征途，正被 “数据荒漠” 所阻隔。当模型在模拟器中刷出高分，却在现实复杂场景中频频 “炸机” 时，行业开始反思：我们喂给机器人的数据，是否真的包含人类操作的精髓？近日，深度机智在以人类第一视角为代表的真实情境数据，筑牢物理智能基座，解决具身智能通用性难题的道路上又有重要举措。
在 Physical Intelligence 最新的成果 π0.6 论文里，他们介绍了 π0.6 迭代式强化学习的思路来源：
本周，美国具身智能创业公司 Physical Intelligence（简称 PI 或 π）发布了旗下的最新机器人基础模型 π*0.6。PI 是一家总部位于旧金山的机器人与 AI 创业公司，其使命是将通用人工智能从数字世界带入物理世界：他们的首个机器人通用基础模型名为 π₀，让同一套软件控制多种物理平台执行各类任务。
近年来，基于流匹配的 VLA 模型，特别是 Physical Intelligence 发布的 π0 和 π0.5，已经成为机器人领域备受关注的前沿技术路线。流匹配以极简方式建模多峰分布，能够生成高维且平滑的连续动作序列，在应对复杂操控任务时展现出显著优势。
这两天，Physical Intelligence（PI）联合创始人Chelsea Finn在𝕏上，对斯坦福课题组一项最新世界模型工作kuakua连续点赞。
今年，流匹配无疑是机器人学习领域的大热门：作为扩散模型的一种优雅的变体，流匹配凭借简单、好用的特点，成为了机器人底层操作策略的主流手段，并被广泛应用于先进的 VLA 模型之中 —— 无论是 Physical Intelligence 的 ，LeRobot 的 SmolVLA, 英伟达的 GR00T 和近期清华大学发布的 RDT2。
具身智能最大的挑战在于泛化能力，即在陌生环境中正确完成任务。最近，Physical Intelligence推出全新的π0.5 VLA模型，通过异构任务协同训练实现了泛化，各种家务都能拿捏。
今天，美国具身智能公司 Physical Intelligence 推出了一个基于 π0 的视觉-语言-动作（VLA）模型 π0.5，其利用异构任务的协同训练来实现广泛的泛化，可以在全新的家中执行各种任务。
近日，Physical Intelligence和星尘智能宣告牵手，在数据和模型层展开合作，推进通用人工智能进入物理世界，共筑世界模型。
近日，关于 Open AI 被投企业 Physical Intelligence (PI) 的一系列报道，让人们关注到具身智能大模型引发的机器人时代变革。
