PsiBot 籌資2.8億美元加速具身AI

增強重點摘要

• •PsiBot 成立於2024年，由WIN支持並獲北大教授姚班背景團隊領導，專注通用具身智能、大規模VLA模型及靈巧操作演算法。
• •公司推出業界首個端到端強化學習具身模型Psi R0、R0.5及R1，具長程任務執行、泛化性、魯棒性與靈巧性，並獲行業客戶認可。
• •Psi R1採用階層式端到端架構，包括規劃器與控制器，透過Action Tokenizer連接，並全程使用RL提升任務成功率與CoAT持續時間。

技術深入

• •階層式端到端架構：包含規劃器（planner）與控制器（controller），透過Action Tokenizer隱式連接，實現長程靈巧操作。
• •L3自主推理系統：基於Chain of Action Thought (CoAT)，支援開放環境下長程複雜操作，如與人類玩麻將長達30分鐘。
• •全程強化學習（RL）：提升任務成功率、延長CoAT持續時間，並形成數據飛輪提高數據利用效率。
• •應用場景：具L3能力，可部署於工業、物流、零售及To-C情境，已與製造、零售、電商企業合作探索商業化。

前景展望基於引用來源的 AI 分析

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