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：
具身智能赛道又迎来新的融资消息。
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。
AI模型是现在，Physical AI是未来
云栖大会上，阿里宣布AI平台将把完整的英伟达Physical AI（物理AI）软件栈纳入其开发者选项菜单。这个看似技术性的宣布，实际上标志着人工智能发展的一个重要转折点。英伟达CEO黄仁勋在2025年CES大会上明确表示：AI下一个前沿就是物理AI，蕴藏着巨大的潜力和机遇。
今年是人工智能正式被提出七十周年，新智元十周年峰会也将于9月7日在北京中关村软件园举行，主题是「新天终启，万象智生」。此次峰会将发布《2025新智元ASI前沿趋势报告》，大会集结百度CTO、NVIDIA副总裁等十位领航者，以「十人十题」解构AI五阶段路线图，纵贯大模型、Physical AI、具身智能到医疗AI、视频AI、脑科学、AI Agent与人才培养，定义下个十年智能图景。
