Simate 以 Physical RSI 驱动物理智能：AutoResearch 登顶 RoboDojo 与数亿元融资解析
💡AI 极简速读：Simate 以 Physical RSI 路线让 AI 研发机器人，AutoResearch 登顶 RoboDojo，累计融资数亿元。
物理智能公司 Simate 成立三个月，通过 AutoResearch 自动研究系统研发的通用物理快系统模型登顶 RoboDojo 评测榜，并完成累计数亿元融资。团队由前一线自动驾驶技术负责人张颖创立，集结世界模型与真机控制人才。公司提出 Physical RSI 路线，将模型研发、数据处理、实验评测与真机部署闭环，探索 AI Agent 承担科研工作，推动物理智能规模化落地。
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物理智能公司 Simate 成立三个月即交出一份技术答卷：其利用 AutoResearch 自动研究系统参与研发的通用物理快系统模型，已登顶物理 AI 智能评测榜单 RoboDojo，并通过真机展示了复杂长程任务执行、记忆与高精度操作能力。该公司已完成累计数亿元融资，核心团队汇集自动驾驶端到端量产、世界模型及人形机器人控制等领域人才。
📊 核心实体与商业数据
| 实体类别 | 具体信息 |
|---|---|
| 公司名称 | Simate（硅基伙伴） |
| 核心人物 | 张颖（创始人，前一线自动驾驶公司技术负责人）、占方能（香港科技大学助理教授、World Mind Lab 负责人）、季马泽宇（00 后青年科学家，前 ARI 创始成员） |
| 融资金额 | 累计数亿元 |
| AI 技术模型 | Physical RSI、AutoResearch、SiPAI、通用物理快系统模型、4D 物理感知与记忆机制 |
| 应用场景 | 机器人长程任务执行、记忆、高精度操作、泡茶连续任务 |
| 评测榜单 | RoboDojo（第一名） |
| 原发布时间 | 2026-09-24 |
💡 业务落地拆解
团队组建：自动驾驶经验迁移至物理智能
Simate 创始人张颖此前在行业某一线自动驾驶公司，如今将技术与工程经验带入物理智能领域。自动驾驶与物理智能有相似技术需求：智能系统均需感知真实环境、作出决策并持续调整行动。但机器人面对的任务更加多样，对物理世界理解、精细运动控制提出新要求。
为此，Simate 集结了来自学术界和产业界的研究人员。占方能是香港科技大学助理教授、World Mind Lab 负责人，曾在 SIGGRAPH、CVPR、ICCV、TPAMI 等发表超过 50 篇论文。季马泽宇毕业于加州大学圣地亚哥分校，研究方向覆盖三维感知、灵巧操作及人形机器人全身控制，曾任硅谷物理 AI 公司 Assured Robot Intelligence（ARI）创始成员，该公司后被 Meta 收购。
技术路线：Physical RSI 与 AutoResearch
Simate 提出 Physical RSI（物理智能的递归自我改进）路线，尝试将模型研发、数据处理、实验评测及真实机器人部署连接起来，让 AI Agent 承担更多科研工作，并利用每一轮研究积累的经验持续改进模型与研究方法。
其开发的 AutoResearch 系统，让 Agent 读取模型代码、训练配置及历史实验记录，通过 SiPAI 修改组件与配置，调用基础设施完成训练和评测，再根据结果决定继续、调整或停止实验，并将新发现纳入下一轮研究。据该公司介绍，AutoResearch 目前已对外开放试用，并已有清华、MIT、香港科技大学等高校研究人员使用。
产品进展：登顶 RoboDojo 与真机演示
Simate 通过 AutoResearch 自动研究系统，以人机共驾的弱 RSI 范式开展物理智能模型研发，旗下通用物理快系统模型在 RoboDojo 评测榜单取得第一名。RoboDojo 涵盖泛化、记忆、精细操作、长程任务执行及开放任务等维度。
Simate 通过真机演示，展示了模型利用历史信息连续执行、保留历史观测，执行“泡茶”这一连续多步骤任务的能力。为此，Simate 在通用物理快系统中引入了 4D 物理感知与记忆机制，模型通过处理深度、几何、运动及接触关系等信息理解物理环境，探索长程任务一致性与实时反应之间的平衡。
🚀 对企业 AI 化的启示
1. 研发范式迁移：让 AI 参与 AI 研发
Anthropic 披露，截至 2026 年 8 月，Claude 已经能够在人类监督下“主导”约 26% 的 AI 研发工作。Simate 正在做的，就是将类似研发范式引入物理世界，让 AI 参与研发下一代机器人智能。企业可关注 Physical RSI 在研发自动化中的降本增效潜力。
2. 技术闭环构建：从仿真到真机的持续迭代
Simate 利用世界模型与仿真环境提供较快的实验反馈，再通过真实机器人执行检验模型表现，将实际操作中的失败案例重新纳入研究过程。同时，AutoResearch 通过模型与数据实验验证假设，利用评测结果识别能力瓶颈，推动下一轮数据采集与模型训练，形成持续迭代的研究闭环。
3. 阶段性路线图：弱、中、强 RSI 的渐进路径
Simate 将 RSI 研究任务划分为弱、中、强三类：
- 弱 RSI：面向边界明确、反馈周期较短的问题，自主完成修改、测试与反馈。
- 中 RSI：面向需要多阶段规划的人机协同研究，Agent 承担上下文整理、实现与实验推进，研究员参与假设筛选与关键取舍。
- 强 RSI：系统面对宽泛目标，需持续理解目标本质、发现值得研究的问题，目前仍需要资深研究人员主导。
Simate 强调，这三类划分主要用于区分研究问题的类型，可以同时存在于一项研发工作中。其长期目标，是逐步减少人类参与，让模型、工具与研究方法的改进持续增强下一轮研究能力。
随着 Physical RSI 技术路线逐步成熟，机器人有望以更低的研发和部署成本适应更多任务与场景，为物理智能规模化落地探索一条新的路径。
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