新智元报道，AI界刚刚迎来了新一轮的震撼。在备受瞩目的权威评测平台RoboDojo上，一家成立不过几个月的新兴初创公司Simate，意外从竞争激烈的领域中脱颖而出，夺得了全球第一的桂冠。这个名不见经传的企业近期成功完成数亿元人民币的多轮融资，引发了风投界、互联网巨头与产业资本的激烈抢购。创始人张颖，曾是国内知名自动驾驶公司的一名核心技术负责人，年纪轻轻却已与行业技术高手并肩，参与了国内令业界瞩目的特斯拉全自动驾驶系统的开发。现如今，他携同一支结合了产业与学术背景的团队，瞄准了蓬勃发展的物理AI领域。

在短短三个月内，这家公司交出的彰显实力的成果，不仅让人惊叹于其登顶榜单，更成功实现了物理领域研究的工程闭环。这不仅触及了技术人梦寐以求的核心命题：“如果物理AI的研究过程能够被AI本身实现自动化的话，会是怎样的一种未来？”

张颖的转变，正源于他对自动驾驶行业激烈竞争环境的深刻理解。过去几年间，国内智能驾驶技术经历了数轮淘汰与创新，行业内的竞争者如潮水般起伏不定。在这一系列变革中，张颖无疑是前沿战线的先锋，他深知物理世界的复杂性与不确定性，也精准把握了将领先AI算法与卓越工程能力结合的重要性。看着这一切，张颖决心将视野拓展至更广阔的物理智能领域，尤其是将汽车的“智量”移植到机器人的“躯体”中。 ued官网体育

为此，他创立了Simate并担任CEO，身边汇聚了许多业界顶尖人才。团队中的占方能，作为香港科技大学的助理教授及World Mind Lab的负责人，曾在哈佛和MIT等顶尖学府深耕数年，以其在世界模型与物理AI领域的卓越贡献成为一代权威。季马泽宇作为年轻科学家，刚从加州大学圣地亚哥分校毕业，便在硅谷崭露头角，其开发的通用人形控制器更是取得了实质性的验证。张颖的团队既有深厚的理论基础，又具备在实际应用中无与伦比的工程能力，因此在RoboDojo测评中成功超越了GPT-6-Astra和DeepMind等业界巨头，展现出在真实机器人长程任务执行、记忆和高精度操作等方面的卓越泛化能力。

然而，对于张颖和他的团队而言，登上RoboDojo的顶端并非最终目标，而是一切更大计划的开端。在他们心中，物理AI的研究面临着严峻的挑战：物理实验不仅耗时长、成本高，而且失败率可观。研究进程中，复杂的模型调整、数据清洗及环境匹配常常让人类研究者疲于奔命，挫败感不断加重。Simate提出的解决方案，正是RSI（Research Self-Improvement）——这一概念长期以来被局限于大型语言模型的讨论中，而Simate则首度将其系统化应用于物理AI领域。

Physical RSI的概念，简单来说，便是在一个持续稳定运行的系统内，让AI自主积累经验、提出假设、进行实验并改进方法，从而不断提升机器人的智能。在全球范围内，Simate成为首个将RSI系统化落地于物理AI的企业，构建出一套面向物理AI的自我演进机制。在该机制内，研究过程不再是固定的任务集合，而是一个能够实施反馈调整的动态系统。 ued官网体育

目前，Simate决定从阶段性的“人机共驾弱RSI”作为切入点。研究者首先设定目标与宏观方向，确保整体决策的合理性。在此基础上，AI代理能够利用现有知识库，提出假设、规划实验路径、调整代码配置、执行实验并分析结果。正是在这种“弱RSI”模式下，Simate推出了关键技术——AutoResearch自动研究系统，这一系统成功打破了人类研究者体力的限制，使得研究在规模与速度上呈现出指数级的增长，从而迅速跃居RoboDojo全球排名之巅！

深入了解AutoResearch，便可见其背后是如何实现科研自我迭代的秘密。其核心运作是一个循环：提出假设——规划实验——执行验证——分析迭代。通过SiPAI这一可插拔模型框架，研究人员能够将构思转化为具体的模型改进，使机器真正参与到研究之中。

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