0收入、7个月估值涨533亿，国内该抄机器人大脑π的作业吗

短短7个月估值涨了566亿，即便GPT-6来了，机器人“大脑”依然很值钱。

10月28日消息，据彭博，物理AI、具身智能和机器人大脑公司Physical Intelligence（π）正在进行10亿美元新融资，投后估值将达到约200亿美元（约合人民币1334亿元）。

报道称，Physical Intelligence现有投资方Avenir和Lux Capital有望领投这一轮投资。

要知道，今年3月Physical Intelligence完成了新一轮融资，估值高达115亿美元。短短7个月，该公司估值接近翻倍、涨了85亿美元（约合人民币566亿），但Physical Intelligence目前还没有任何收入。

这个消息在当前这个关键时间点，非常值得国内具身智能行业关注，主要有以下两个原因：

一是π融资说明，大模型似乎没有完全阻击当前具身智能和机器人大脑公司发展。

就在今晨，谷歌DeepMind正式官宣最新一代世界模型 Genie 4，称其为「迄今为止最逼真、交互性最强的世界模型」，直接让大语言模型公司与物理AI相结合；之前GPT-6 Astra、月之暗面Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash等模型，实现了3D建模等物理AI任务，让我们看到了基础大语言模型与物理世界相融合的可能性。

但Physical Intelligence能够继续实现融资，告诉我们，机器人大脑赛道依然有投资人看好。

二是像Physical Intelligence机器人“大脑”类公司如何商业化。

报道中提到，今年9月，Physical Intelligence将其最新的机器人模型API对外部开发者开放，以便他们可以访问和微调。有投资人透露，这一商业化方案促使投资者兴趣增加，也让更多机器人本体公司进行运行和引用。

换句话说，未来的机器人大脑，并不一定是本体公司开发的，而且这种物理AI模型，也可能会像DeepSeek、GPT一样形成API收费模式。

这是Physical Intelligence即便没有任何收入下能够有更大估值体系的重要原因。

宇树科技创始人、CEO王兴兴最近反复做了“AI信徒”，直言「过去十几年我犯的最大的错误，就是对 AI 的相信还不太够」。

他还给过一个倍数，5 年前或 10 年前你喜欢、相信 AI 的程度，现在乘10倍都不为过」。

显然，智能大脑才是机器人发展的核心，而PI映射出国内对于具身智能的一些问题和挑战：对具身智能大脑相关产品和商业化战略没有那么明确。

成立26个月，只做机器人“大脑”的PI估值暴涨28倍

Physical Intelligence（下称PI或π）2024 年初成立于旧金山。

公司七位联创几乎全出自谷歌DeepMind、UC Berkeley和斯坦福大学Stanford 的机器人学派，CEO 是 Karol Hausman，首席科学家是 Sergey Levine。

Physical Intelligence公司不造机器人，只做机器人的通用基础模型，目标是“任何机器人、任何任务”的模型层。

它正在开发能够在其所说的各种第三方硬件系统上运行的AI，用于广泛的机器人运动。在最近的招聘公告中，该公司表示，员工将对机器人进行一系列常见家庭任务的训练，例如捡起杂货并放入袋子中，将杯子和盘子分类到垃圾桶中，以及安装灯泡。

先看融资，Physical Intelligence公司26个月估值涨约28倍，至今零公开收入。

2024 年 3 月，该公司种子轮 7000 万美元，Thrive 领投，OpenAI、红杉等跟投，投后约 4 亿；11 月 A 轮 4 亿美元，贝索斯与 Thrive、Lux 领投，投后估值约 24 亿。

2025 年 11 月 B 轮 6 亿美元，谷歌的独立增长基金CapitalG 领投，估值 56 亿。

2026 年 5 月，该公司完成约 10.5 亿美元 C 轮融资，估值约 110 亿，公司始终未官宣；9月二级市场估值已到约200亿美元，累计融资约21亿。

此外，亚马逊创始人杰夫·贝索斯和Thrive Capital多轮支持了Physical Intelligence。

再看产品层面，Physical Intelligence的节奏约半年一代。

2024 年 10 月底 π0 发布，3B 参数 VLA，能叠衣服、收餐桌、折纸箱；2025 年 2 月开源，被视为 VLA 领域的 GPT-2 时刻。

去年4月，π0.5 实现开放世界泛化，陌生厨房、卧室里移动机械臂能直接跑通长程任务；11 月 π0.6 引入真实经验强化学习，仓储客户 Ultra 让它跑完整班次、自主性 96.4%，叠衣服务商 Weave 把远程干预砍半。

之后，Physical Intelligence就不开源了，2026 年 4 月 π0.7 出现组合泛化，数据里只出现两次的空气炸锅能照着指令烤红薯，口头指导把成功率从 5% 拉到 95%，官方称之为机器人的 GPT-3 时刻。

2026年10月13日，Pi API beta 上线，这是第一个商业化入口：开发者上传数据，PI 负责微调和云端托管推理，部署到客户自己的机器人上，首批合作伙伴包括做自主重型机械的 Actor 和双臂机器人 Axol，价格与合规文件均未公布。

一句话总结一下，PI 走的是模型层 OpenAI 路线，不碰本体，靠代差级能力和半年一代的节奏把估值从 4 亿美元推到 118 亿美元。

机器人“大脑”泡沫，国内该抄吗？

前两天我发了一篇元戎启行创始人周光的对话视频，引起圈内很多人的关注。

周光说的很明确，GPT-6 Astra对物理AI场景的重塑，尤其是3D建模，其实对于具身智能大脑行业来说是一个挑战。

所以，Physical Intelligence没公布一分钱收入，大家就比较质疑PI是否存在泡沫。

同一赛道的Skild AI估值 140 亿美元，至少跑出约1亿美元ARRPhysical Intelligence则是零收入。

更微妙的是，OpenAI、Alphabet、英伟达全是Physical Intelligence的投资人，三家却各自也在做机器人模型。

那么，PI这个是否存在泡沫？我想是肯定的答案。

然而，对于国内来说，“泡沫”和“该不该抄”是两件事。泡沫说的是定价，该不该抄说的是路径。

国内的企业对PI，最值得抄的不是资本故事，而是产品节奏：半年一代模型，引用很多，也有π0.5这种能让大家互相对比和蒸馏的开源模型。

所以，这串时间线才是国内该抄的东西。

它证明了一件事，机器人的智能进步速度正被模型层单独拉起来。硬件本体越来越像标准化底盘，真正的护城河在“大脑”。

国内却做的不一样，没有学到PI的精髓。

国内具身智能公司的现实是，大多数机器人“大脑”公司都走软硬一体、一脑多体，好像要追大脑的都需要做点本体；而且企业都在初创阶段、估值很高但本体营收难以为继，具身智能软件都在做但没收入，持续处于亏损状态。

比如，银河通用、智元、蚂蚁灵波科技等做大脑的公司，自己既有模型，其实也会做点本体。

这样的好处是闭环快，坏处是模型研发被硬件出货和工程交付拖住节奏。

所以，如果学习硅谷，Physical Intelligence不碰本体，把全部火力压在模型代差上，用版本迭代打时间差。

另一个坏处就是机器人本体硬件的营收不固定，

10月28日，宇树科技发布2026年前三季度财报。期内营业总收入18.17亿元，同比增长55.71%；归母净利润3.87亿元，同比大增270.54%；扣非净利润3.49亿元，同比下降18.78%。

业绩增长主因收入提升及上年同期高基数股份支付费用，研发投入达2.63亿元，占营收14.47%。三季度单季营收6.65亿元，同比增长69.93%，但归母净利润同比下降17.37%。

本质上，营收增长、利润下降，意味着机器人开始打价格战以及更大的研发投入，当然还有股份支付，整体要更低一些。

再看大厂。

OpenAI、Alphabet、NVIDIA 全是Physical Intelligence的投资人，三家又各自在做机器人模型；国内阿里、美团、蚂蚁、京东也在投资布局具身智能和机器人，但也在自己做世界模型、具身智能模型等。

这种“既投又打”的局面说明模型层远未定型，巨头都在押注自己的路线。与其纠结谁估值高，不如看谁的模型先把真实场景成本打下来。

所以，国内对于PI泡沫，应该要有清晰认知，别抄它的估值叙事，国内复制不出第二个1334亿的具身智能大脑公司。

PI 的泡沫是美国资本对 "模型层通吃" 的信仰溢价，国内该有的清醒认知是，信仰可以借，溢价不能抄。

我们要抄的是，模型层独立迭代的组织方式，以及“研究优先、收入后置”的容忍度。

抄它的节奏，别抄它的泡沫。

“现实世界的机器人应用并不容易。”Physical Intelligence高管在此前采访中表示。