AI在圍棋對弈、醫學研發等複雜領域中，屢次展現出超越人類的能力，但在簡單的日常任務上，機器仍面對挑戰。為了解決該難題，專注於基盤模型和學習算法開發的公司Physical Intelligence，經過8個月的研究，推出一項泛用機器人基盤模型「π0」，目標是支持多種任務的機器人操作需求。這次他們就示範了利用機器人來摺疊衣服、執拾台面、組裝箱子。
Physical Intelligence表示，π0是實現「人工物理知能（Artificial Physical Intelligence）」的首步，未來期望能如同現行大型語言模型（LLM）及聊天機器人助理般，讓機器人具備解決任意日常任務的能力。通過π0，用戶將可要求機器人完成不同的指令任務。
π0的設計理念不同於一般LLM，除了基於文本及圖像數據的學習外，還加入機器人操作的實體體驗訓練。該模型可通過特有的新架構直接輸出動作指令，進而使機器人獲得一定程度的「物理知性」，更能有效應對多樣化的物理性操作需求。在展示影片中，π0已展現多項家務工作的能力，包括打開洗衣機門、取出並摺疊衣物，整理餐桌，甚至計量並研磨咖啡豆，以及組裝箱子等任務。
這款π0原型模型經由開源數據集與來自8款不同機器人的數據訓練而成，涵蓋了多樣化的操作任務。其訓練數據選用了廣泛的物理互動數據，而非特定用途，目的是賦予模型廣泛的物理知識基礎，藉此奠定物理知能的第一步。
Physical Intelligence認為，要真正實現這項技術的潛力，需要結合整個機器人社交媒體的力量，並透露已經與多家企業和研究機構展開合作，期望能通過社交媒體力量推動π0模型的進一步發展。
數據源：Physical Intelligence
