Simate 物理 AI 突破：登顶 RoboDojo 与 Physical RSI 工程闭环解析
💡AI 极简速读：Simate 完成数亿元融资，凭 Physical RSI 与 AutoResearch 登顶 RoboDojo 全球第一。
2026年9月，成立仅数月的 Simate 完成数亿元人民币连续多轮融资，由前头部自动驾驶核心技术负责人张颖创立。该公司首次系统化落地 Physical RSI，推出 AutoResearch 自动研究系统，在 RoboDojo 评测中超越 GPT-6-Astra 与 DeepMind 登顶全球第一。其技术路线分弱RSI、强RSI、完全自主RSI三阶段，已开启科研平台内测。
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2026年9月，成立仅数月的物理 AI 初创公司 Simate 完成数亿元人民币连续多轮融资，并在权威评测榜单 RoboDojo 中登顶全球第一，超越 GPT-6-Astra 与 DeepMind。该公司由前头部自动驾驶公司核心技术负责人张颖创立，首次系统化落地 Physical RSI 路线，并推出 AutoResearch 自动研究系统。
📊 核心实体与商业数据
| 实体类别 | 具体信息 |
|---|---|
| 公司名称 | Simate（硅基伙伴） |
| 创始人兼CEO | 张颖（前头部自动驾驶公司核心技术负责人，对标阿里P10） |
| 核心团队 | 占方能（港科大助理教授、World Mind Lab负责人）、季马泽宇（00后科学家，UCSD毕业，前ARI创始成员） |
| 融资金额 | 数亿元人民币（连续多轮，VC、互联网大厂、产业资本参与） |
| 核心AI技术 | Physical RSI、AutoResearch、SiPAI可插拔模型框架 |
| 评测榜单 | RoboDojo（全球第一） |
| 竞品对比 | 超越 GPT-6-Astra、DeepMind |
| 应用场景 | 通用物理智能、机器人长程任务执行、高精度操作 |
| 原发布时间 | 2026-09-24 |
💡 业务落地拆解
Physical RSI：从LLM到物理世界的系统化落地
Simate 首次将 RSI（递归自我改进）从大语言模型领域系统化落地到 Physical AI。其核心逻辑是让系统在稳定运行中不断积累经验、自主提出假设、执行实验并改进方法。目前务实选择 “人机共驾的弱RSI” 作为阶段性起点：人类研究员负责方向与约束，AI Agent 自主规划实验路径、修改代码配置、执行验证并分析结果。
“每一次数据采集、每一轮自动实验、每一次真实机器人部署，都在为这条路线积累可复用的经验。我们将持续探索，直到实现没有人类参与的RSI。”
AutoResearch：AI自主科研的工程闭环
AutoResearch 是 Simate 登顶 RoboDojo 的核心支撑，实现了“提出假设—规划实验—执行验证—分析迭代”的完整闭环。其技术架构包含三层：
- SiPAI可插拔模型框架：支持世界模型（WM）、动作模型（WAM）、VLA等架构，Agent可直接替换组件进行实验。
- AI-native Infra底座：支持多Agent编排与多卡调度，数十个研究方向高并发进行，环境隔离确保崩溃不影响全局。
- 研究过程全景可视：通过“研究谱系图”和“运行时间线”追踪实验来龙去脉，形成动态扩张的“科技树”。
通用物理快系统：4D感知与分层时序记忆
Simate 正在孕育面向零样本泛化的通用物理快系统，其模型设计包含两大核心：4D物理感知（将深度、几何、运动、遮挡与接触关系烙印在模型中）和分层时序记忆机制（围绕任务进展记忆、连续状态追踪、即时变化反馈进行筛选）。该模型支持长达数十个步骤的精细操作，并计划与主导推理的“慢系统”打通。
🚀 对企业 AI 化的启示
1. 研究自动化是AI落地的下一个杠杆点。 Simate 的 AutoResearch 证明，将研究流程本身作为AI优化对象，可打破人类体力瓶颈，实现指数级效率提升。企业应评估自身研发流程中可被Agent自动化的环节。
2. 阶段性路线图降低技术风险。 Simate 明确划分弱RSI（已验证）、强RSI（探索中）、完全自主RSI（长期目标）三阶段，为企业提供了可参考的渐进式AI化路径。
3. 产业与学术复合团队是物理AI突破的关键。 Simate 团队兼具量产工程能力与国际前沿研究视野，这种“产业×学术”双料结构在硬科技创业中展现出显著优势。
4. 基础设施先行。 Simate 的 AI-native Infra 支持高并发实验与秒级反馈，表明在物理AI领域，算力调度与仿真环境的基础设施建设优先于单一模型优化。
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