Generalist AI
核心定位：前 DeepMind RT-2/PaLM-E 作者 Pete Florence 创立；不信 VLA 路线，从零训练机器人基础模型；发现具身智能 Scaling Law（70亿参数相变）；GEN-1 99%成功率、速度3倍于竞品；累计融资超 $5亿，估值 $20亿，英伟达/贝索斯/李飞飞投资
Generalist AI 成立于 2024 年，总部 San Francisco/San Mateo。由前 Google DeepMind 高级研究科学家 Pete Florence（RT-2、PaLM-E 核心作者）联合创立，CTO Andrew Barry 来自波士顿动力，首席科学家 Andy Zeng 同出 DeepMind 体系。公司定位「Physical AI」，目标打造能运行在各种机器人平台上的通用智能系统（机器人时代的 Windows/Android），不亲自制造机器人硬件。2025年发布 GEN-0，首次发现机器人模型存在类似大语言模型的 Scaling Law。2026年4月发布 GEN-1，在非结构化任务中达99%成功率。2026年6月完成 $4亿融资（估值 $20亿），由 Radical Ventures 领投，英伟达 NVentures、Bezos Expeditions、8VC、Union Square Ventures 等参投，天使投资人包括李飞飞、Zoom 袁征、小米林斌、Naval Ravikant。累计融资超 $5亿，为全球融资最高的机器人 AI 软件公司之一。
产品矩阵
| 产品 | 型号 | 价格 | 规格 |
|---|---|---|---|
| GEN-0 机器人基础模型 | — | ¥— | 首个版本。发现机器人模型 Scaling Law：参数突破70亿后出现相变现象，模型开始理解物体运动规律、空间关系和基础物理常识。基于约27万小时真实世界交互数 |
| GEN-1 机器人基础模型 | — | ¥— | 2026年4月发布。非结构化任务成功率99%，执行速度最高达行业领先系统3倍。超越 Physical Intelligence π0 基准。数据量增长至超50万 |
| Data Hands 可穿戴数据采集设备 | — | ¥— | 自研可穿戴采集设备，用于收集真实世界交互数据。能记录抓取过程中下意识的调整动作、纠错动作及反射式反应。 |
融资历程
2026-06-04
新一轮
$4亿
投资方：
Radical Ventures（领投）、8VC、Union Square Ventures、Hanabi Capital、Norwest、NVIDIA (NVentures, 跟投)、Boldstart Ventures (跟投)、Spark Capital (跟投)、Bezos Expeditions (跟投)、NFDG (跟投)
2025-03
种子轮
约$1亿+（含英伟达投资）
投资方：
NVIDIA (NVentures)、Boldstart Ventures、Spark Capital、Bezos Expeditions、NFDG
关键特性
- 不信 VLA，从零训练机器人基础模型
- 发现具身智能 Scaling Law（70亿参数相变）
- GEN-1 99% 成功率 / 3倍竞品速度
- 50万+小时真实世界数据
- Data Hands 自研数据采集硬件
- 累计融资超 $5亿 / 估值 $20亿
- 不造硬件，只做机器人「操作系统」
工商信息
| 成立日期 | 2024年 |
|---|---|
| 注册地址 | San Francisco / San Mateo, CA |