（两位创始人资料图片）

与大语言模型依赖海量文本数据集进行训练类似，具身智能模型的训练同样需要物理世界的数据。然而，这类数据集不仅成本高昂，而且收集起来也极为复杂。

为了克服这一挑战，Genesis AI选择了采用合成数据的方法，利用物理生成引擎来生成所需数据。而正是这一引擎，让Genesis AI在业界早早崭露头角。

去年底，由周衔牵头，携手卡内基梅隆大学、清华大学、北京大学、MIT、斯坦福等十多所研究机构，以及英伟达、太极图形等企业的学术研究项目一经公布，便吸引了AI产业的高度瞩目。该项目的核心成果是一款名为Genesis的开源生成式物理引擎。

（该项目汇聚了众多具身智能领域的华人科学家）

该项目尤其引人关注的是，Genesis物理生成引擎能提供“比现实世界快约430000倍的模拟速度”，并且在RTX4090单卡训练环境下，仅需26秒就能训练出可应用于真实机器人的运动策略。

据悉，多位参与该项目的研究人员已加入Genesis AI，组建起一个约20人的开发团队，专注于机器人技术、机器学习和图形学的研究。

周衔在公告中宣称：“由实体AI驱动的通用机器人将开启人类历史的新篇章。尽管数字AI已取得了显著进步，但实体AI——即让机器感知、理解并与现实世界互动的智能——的发展却相对滞后。我们正致力于改变这一现状。在现有数字AI模型的基础上，我们将把人类级别的智能引入实体世界。”

对于此次投资，科斯拉风投的合伙人卡努·古拉蒂表示，该机构关注的方向是能否有人开发出跨任务通用的机器人基础大模型。在接触过的所有团队中，Genesis的独特之处在于其在机器人基础模型领域的开发路径。

目前，Genesis AI的融资估值尚未公开。作为参考，通用机器人AI模型领域的竞争对手已纷纷跨越独角兽企业的10亿美元估值门槛。

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