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中國新創公司 Spirit AI 在全球 AI 排名中超越 Nvidia

💡一家中國新創公司正在具身智慧領域挑戰 Nvidia。了解他們如何實現超越。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
Spirit AI 發布了一款專為實體機器人設計的基礎模型。
為什麼重要
這項突破顯示中國企業在具身智慧領域正迅速縮小差距,可能挑戰美國在機器人硬體與軟體整合方面的領先地位。
下一步行動
請密切關注 Spirit AI 的技術白皮書,並將其架構方法與 Nvidia 的 Cosmos 3 進行比較,以應用於您的機器人專案。
誰應關注:Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •Spirit AI 發布了一款專為實體機器人設計的基礎模型。
- •該新創公司在全球 AI 排名中超越了 Nvidia 的 Cosmos 3 模型。
- •此競爭標誌著「具身智慧」已成為下一個主要的科技戰場。
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 26 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •中國新創公司Spirit AI(又稱千尋智能)於2024年2月成立,並在多輪融資中籌集了近20億人民幣(約2.75億至4.54億美元),投資方包括寧德時代、華為和小米等知名企業及頂級風險投資機構。
- •Spirit AI在具身智慧領域採用獨特的「髒數據」(dirty data)策略來擴展其VLA(視覺-語言-動作)模型,利用多樣化的人類影片和穿戴式感測器數據進行訓練,而非傳統上過度策劃的「乾淨數據」,以期實現更強大的泛化能力。
- •由Spirit AI的Spirit v1.5模型驅動的人形機器人「Moz」已於2025年12月成功部署在寧德時代(CATL)的電池生產線上,在實際工業場景中展現出高效率和安全性,插拔成功率超過99%,效率是人類操作員的三倍。
- •Spirit AI的Spirit v1.6基礎模型在RoboArena全球排行榜上以1,924分位居榜首,超越了Nvidia的Cosmos3-Nano-Policy(1,881分)和DreamZero(1,763分)。RoboArena基準測試由Nvidia與史丹佛大學、加州大學柏克萊分校等精英機構共同開發,專門評估通用機器人策略在現實世界行動中的有效性。
📊 競品分析▸ Show
| 特性/基準測試 | Spirit AI (Spirit v1.6/v1.5) | Nvidia (Cosmos 3 Nano/Super) |
|---|---|---|
| 模型類型 | 具身智慧基礎模型 (VLA模型) | 世界基礎模型 (World Foundation Model),專為實體AI設計 |
| RoboArena 基準測試分數 | Spirit v1.6: 1,924 (第一名) | Cosmos3-Nano-Policy: 1,881 (第二名);DreamZero: 1,763 (第三名) |
| RoboChallenge 基準測試分數 | Spirit v1.5: 66.09 (成功率50.33%,第一名) | Cosmos 3 在P-AI-Bench、R-Bench Physics-IQ、RoboLab、VANTAGE-Bench、TAR等基準測試中領先 |
| 模型架構 | VLM骨幹 (Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct) + DiT (Diffusion Transformer) 動作頭 | Mixture-of-Transformers (MoT) 架構,包含自迴歸和擴散變換器 |
| 模型參數 | Spirit v1.5: 50億參數 | Cosmos 3 Nano: 160億參數;Cosmos 3 Super: 640億參數 |
| 主要焦點 | 通用人形機器人、現實世界部署、「髒數據」擴展 | 物理世界理解與生成、合成數據生成、機器人與自動駕駛訓練 |
| 開源狀態 | Spirit v1.5 模型權重和程式碼已開源 | Cosmos 3 模型、訓練腳本、部署工具和數據集已開源 |
🛠️ 技術深入
- Spirit AI的Spirit v1.5模型是一個視覺-語言-動作(VLA)模型,旨在實現機器人控制。
- 其架構基於Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct VLM骨幹和一個DiT(Diffusion Transformer)動作頭。
- Spirit v1.5將視覺感知、語言理解和動作生成整合到一個端到端的決策流程中,與傳統分離感知、規劃和控制的模組化管道不同,旨在減少資訊損失並實現更一致的行為。
- Spirit AI強調其「髒數據」收集範式,利用多樣化的人類影片和穿戴式感測器數據來擴展VLA模型,以應對現實世界的複雜性。
- Nvidia Cosmos 3採用Mixture-of-Transformers (MoT) 架構,由兩個互補的變換器塔組成:一個用於離散標記生成的自迴歸變換器和一個用於連續多模態生成的擴散變換器。
- Cosmos 3是一個「全能模型」(omnimodel),能夠原生理解和生成文本、圖像、影片、環境聲音和動作,具有領先的物理精度。
- Cosmos 3提供兩種模型尺寸:Nano(160億參數,針對工作站級GPU如NVIDIA RTX PRO 6000進行高效推理優化)和Super(640億參數,提供最高品質和能力,目標是部署在NVIDIA Hopper和Blackwell GPU數據中心)。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
中國在具身智慧領域的技術領導地位將持續增強。
Spirit AI在RoboArena和RoboChallenge等全球基準測試中超越Nvidia,並獲得大量資金,顯示出中國在新興AI領域的快速進步和投資。
具身智慧的商業化部署將加速,特別是在工業自動化和物流領域。
Spirit AI的機器人已在CATL工廠部署並取得成功,且整體具身智慧市場預計在未來幾年內將大幅增長,這表明實際應用正在迅速擴展。
開源基礎模型將成為具身智慧領域創新的關鍵驅動力。
Spirit AI和Nvidia都選擇開源其具身智慧模型(Spirit v1.5和Cosmos 3),這將促進全球研究社區的協作和加速技術發展。
⏳ 時間線
2024-02
Spirit AI (千尋智能) 成立
2024-08-12
Spirit AI 完成天使輪融資
2025-12
由Spirit v1.5驅動的人形機器人「Moz」在CATL中州製造基地部署
2026-01-12
Spirit AI 開源其VLA模型Spirit v1.5,並在RoboChallenge基準測試中排名第一
2026-02-24
Spirit AI 完成兩輪連續融資,總額近20億人民幣(約2.75億美元)
2026-06-03
Spirit AI 的Spirit v1.6基礎模型在RoboArena基準測試中排名第一,超越Nvidia Cosmos3
📎 來源 (26)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
- startuphub.ai
- expolume.com
- theaiworld.org
- tracxn.com
- botsanddrones.asia
- equalocean.com
- ethercat.org
- prnewswire.com
- prnewswire.com
- pandaily.com
- scmp.com
- 36kr.com
- huggingface.co
- mindstudio.ai
- nvidia.com
- nvidia.com
- youtube.com
- nvidia.com
- huggingface.co
- spirit-ai.com
- spirit-ai.com
- entrepreneurloop.com
- news18a.com
- marketsandmarkets.com
- congruencemarketinsights.com
- grandviewresearch.com
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