Physical Intelligence（π）是什么？以API出售的机器人AI模型

Physical Intelligence常被简称为Pi或π，总部位于美国旧金山，开发的是控制机器人的通用AI模型，而不是机器人本身。从2024年10月的π0到2026年4月的π0.7，其模型均为视觉语言动作（VLA）模型：输入摄像头画面和文字指令，输出电机控制命令。自2026年10月13日起，外部开发者可通过Pi API测试版微调并运行这些模型。公司页面见Physical Intelligence，技术原理见MEKAWIREVLA解读。

本文回答读者反复提出的三个问题：Pi实际推出了什么；不造硬件如何赚钱；与MEKAWIRE数据库中另外两家估值超过100亿美元的机器人AI公司Skild AI和Figure相比处于什么位置。产品相关内容均来自Pi自己发布的文章，公司未自行公布的融资数据均标注为媒体报道。

两年间围绕同一思路迭代的模型

Pi在2024年10月31日的第一篇文章中，将π0描述为用多种机器人数据训练的通用策略原型，既可通过文字指令执行任务，也可针对叠衣服、收拾桌面等高难度工作进行微调。2025年2月4日，公司在openpi代码库公开了π0的代码和权重，同时发布基于动作分词器的变体π0-FAST，称其训练通用策略的速度提高5倍。权重开放后，任何实验室和初创公司都能在自己的机器人上微调π0，Pi的影响力因此远超其客户范围。

2025年4月22日发布的π0.5主打泛化能力，展示了移动机械臂整理从未见过的厨房和卧室。2025年11月17日的π*0.6通过名为Recap的方法，利用机器人自身经验进行强化学习。公司表示，在部分最难任务上吞吐量提高一倍以上、失败率降低一半以上，模型可连续一整天制作意式咖啡饮品，并组装用于真实工厂包装的纸箱。2026年3月3日，Pi加入长短期记忆，可完成超过十分钟的任务。2026年4月16日发布的π0.7是目前的旗舰模型。Pi称，该模型在灵巧操作任务上达到微调专用模型的水平，并首次显示出组合泛化的迹象，例如让一台没有任何叠衣数据的机器人完成叠衣服。

商业模式：以API出售的智能层

Pi不卖机器人。2026年2月24日，公司在文章中将自家模型称为“物理智能层”，并让两家部署方自行公布成果（MEKAWIRE报道）。在旧金山一家洗衣店叠衣服的Weave Robotics表示，将自有数据加入Pi预训练后，抓取失误减少42%，人工干预减少50%。Ultra称，π0.6在整个班次中以96.4%的自主率打包真实客户订单。

10月13日的测试版把这一模式变成了产品。开发者上传示教数据，Pi在自有算力上微调模型，机器人调用托管推理网关。文章列出的早期用户包括Almond、Chef Robotics、Formic、Foundry和Ultra等，部署地点覆盖日本、瑞士和美国多地；Almond经过四天迭代即获得可用的去毛刺模型。Formic于10月22日表示正在将Pi模型适配到工厂作业（MEKAWIRE报道）。Pi自己也写道，部分云端推理用户遇到网络连接问题，这是该模式最明显的技术短板。公司未披露定价、收入或客户数量。

与Skild AI和Figure的比较

三家公司的定位各不相同。Skild AI同样以一个模型驱动多种机器人，但已披露收入：年度经常性收入超过1亿美元，付费客户超过60家。Figure自研人形机器人Figure 03及驱动它的Helix模型，称截至2026年4月BotQ工厂已交付逾350台。Pi既未披露收入，也未披露机器人数量，公开依据只有研究成果和合作方指标。

Pi从未在官网公布融资。MEKAWIRE数据库中有两条媒体报道记录：2024年11月约4亿美元（估值约24亿美元），2025年11月由CapitalG领投6亿美元（估值56亿美元）。彭博社2026年10月27日报道，Pi正洽谈以约200亿美元估值融资约10亿美元（MEKAWIRE报道），公司未予确认。按MEKAWIRE计算，两条记录之间的381天里，报道估值增至2.3倍；若200亿美元融资落地，将是上次报道估值的3.6倍，高于Skild披露的140亿美元，约为Figure 390亿美元的一半。