昔日两年，具身智能赛说念商榷最多的两个标的，一是「寰宇模子」，二是「VLA / 动作模子」。

前者以 NVIDIA Cosmos、Google Genie 为代表，主意通过生成式寰宇模子膨大数据供给；后者以 Physical Intelligence 的 π 系列、Diffusion Policy 等为代表，主意依靠大领域真机数据获取通用动作智力。

两条阶梯各自取得了权贵进展，但谁也莫得真确回答一个问题 —— 当咱们把「物理 AGI」动作缱绻时，到底需要什么样的算法体系和数据体系，才能跑通 Scaling？

5 月 20 日，武汉光谷。极佳视界（GigaAI）在「家庭场景子品牌发布会暨物理通用智能工夫发布会」上，给出了一份相对完好的谜底。

极佳视界 5.20 发布会现场

这场发布会公布了五件事：大家首个物理 AGI「双金字塔」体系；家庭场景子品牌「拾光 SeeLight」与首款家庭通用东说念主形机器东说念主「拾光 S1」同步亮相；国内首个实在家庭场景百台部署落地武汉，Q3 起领域化运营；下一代居品「拾光 S2」三季度发布，实在家庭独创版预定通说念即日起开启；临了是一份 12 个月的阶梯图 —— GigaBrain-1、GigaBrain-2、GigaBrain-3 连发三代基础模子，缱绻是物理 AGI 的「GPT-3 时刻」。

信息量很大，其中咱们最关切的，是物理 AGI 的「双金字塔」体系。

从 Scaling 的瓶颈提及

具身智能为什么于今没能跑通 Scaling Law？极佳视界联合东说念主、研发副总裁叶云在发布会上把问题归结为两条。

第一条在数据侧。真机数据精度最高，却受制于高资本与小领域；互联网视频领域开阔，却枯竭动作监督信号；仿真数据可无穷膨大，却难以进步 sim-to-real gap。任何单一起原，都无法同期满足 Scaling Law 所条件的领域、信息密度与实在性。

第二条在算法侧。面前以说话为主导的 VLA 范式，本质上是把视觉、动作 token 化后送入说话模子，并不擅长编码 3D 信息、物理因果与一语气动作。换句话说，即便堆够了数据，当今的主流模子架构也无意能高效消化它们。

极佳视界联合东说念主、研发副总裁 叶云

围绕这两条卡点，极佳视界建议的责罚旅途是把数据和算法分别按档次结构张开， 一座面向数据的金字塔，一座面向算法的金字塔，二者耦合，不可偏废。这等于「双金字塔」体系的起原。

大家首个物理 AGI 「双金字塔」体系

从底层逻辑来看，这是物理 AGI 赛说念第一次有公司把 Scaling 旅途系统化张开。

五层数据金字塔

数据金字塔从底到顶步骤为：互联网视频数据、真东说念主数据、寰宇模子模拟器、仿真合成数据、真机数据。

这一分歧自己并不令东说念主无意 —— 它基本对应了学术界昔日两年对于具身数据起原的主要商榷：真机数据在金字塔尖端，精度最高、秘密最窄；互联网视频在底部，领域最大、监督最弱；中间三层（真东说念主示范、仿真、寰宇模子生成数据）则是最具工程化空间、也最被低估的部分。

真恰恰得可贵的，是极佳视界在每一层都拿出了对应的工程化居品：

真机数据由家庭版轮臂机器东说念主「拾光 S1」和低资本真机数采硬件「Maker M01」协同网罗；仿真合成数据与寰宇模子模拟器数据由自研具身寰宇模子平台「GigaWorld-0」系统化生成；真东说念主数据由低资本手抓数采硬件「U-01」和低资本 Ego 数采硬件「E-01」大领域网罗；互联网视频数据则复用 YouTube、Panda-70M 等公开起原。

极佳视界「数据金字塔」

U-01、E-01 这种「低资本、非执行绑定」的数据网罗硬件，访佛 Stanford 团队 UMI 与 EgoMimic 的推测念念路，被学术界公认是打破真机数据瓶颈的可行标的之一。

区别在于，极佳视界把它和自研机器东说念主执行（S1）、寰宇模子平台（GigaWorld-0）沿路作念成了一套完好的全栈网罗体系。单点推测并不疏淡，全栈跑通且每一层都有自研硬件作念维持，在国内具身智能公司中当今并未几见。

三层算法金字塔

算法金字塔从底到顶分为：寰宇模拟、动作对王人、培植强化。

极佳视界把这三层分别落到具体的模子上。

寰宇模拟层的代表是具身寰宇模子 GigaWorld-1。它辞寰宇模子领域巨擘评测 WorldArena 上以概括得分 62.34 打败 Wan、CogVideoX、Veo 3.1、Cosmos-Predict 等模子获取大家第一，是榜单中首个概括得分打破 60 分大关的具身寰宇模子。

动作对王人层包括 GigaBrain-0 系列与 GigaWorld-Policy。前者是 VLA 阶梯的具身基础模子，在大家领域最大的真机评测 RoboChallenge 中以 51.67% 任务生遵循位列大家第一，最初 π0.5 接近 10 个百分点；后者是寰宇动作模子，在面向家庭场景的大家巨擘评测平台 RoboCasa365 上打败 NVIDIA GR00T N1.5 与 π0.5 获取大家第一，成为榜单首个登顶的寰宇动作模子。

培植强化层是 GigaBrain-0.5M*，通过「寰宇模子 + 强化学习」实现具身基模的自我进化。

极佳视界「算法金字塔」

单一榜单第一在具身智能赛说念并不荒凉，但同期在「寰宇模子 + 效法学习 + 强化学习」三个方朝上拿到大家巨擘评测第一，并把三层之间的数据流转关连买通，当今国内惟有极佳视界一家作念到。WorldArena、RoboChallenge、RoboCasa365 三大巨擘评测遵循分别解说了其在感知 - 生成、真机操作、家庭场景泛化领域的三种中枢智力 。 这三个「大家第一」也有劲解说了「双金字塔」体系背后深厚的工夫维持。

跑通工夫体系之后，下一站家庭

工夫体系跑通之后，问题造成 —— 去那边考证 Scaling 是否确实建立。极佳视界给出的谜底是：实在家庭。

发布会上，极佳视界长入独创东说念主、首席科学家朱政博士肃穆发布公司面向家庭场景的全新子品牌 ——「拾光 SeeLight」，定位「国内首个家庭通用机器东说念主品牌」，由朱政担任品牌 CEO。

极佳视界长入独创东说念主首席科学家、拾光品牌 CEO 朱政

朱政在发布会上示意：「AGI 不该只停留在屏幕里。咱们不是在讲一个远处的明天故事，而是在把骨子里对物理 AGI 的信仰造成实在的居品，让物理 AGI 作事每一个东说念主。」

品牌发布同期推出的第一代居品「拾光 S1」，被界说为「大家首个插足实在家庭场景的通用东说念主形机器东说念主」。S1 领受家庭版轮臂构型，华游娱乐搭载极佳视界自研的具身基础模子，具备从感知、相识到行动的完好闭环智力。

聘用家庭、而不是工业线或物流作为物理 AGI 的首发场景，从工夫角度看是一个值得商榷的方案。家庭场景的绽放性、长尾性、东说念主机交互复杂度，都远超工业场景 —— 正因为如斯，它是考证「通用性」最严苛的试金石。极佳视界这种「先难后易」的场景聘用，与它在算法侧的工夫演进旅途，应该是归并种念念路。

视频聚首：https://mp.weixin.qq.com/s/7UE0h6WvlWgYEHJQjOVivg

百台部署：第一笔可被考证的订单

具身智能赛说念昔日一年最被诟病的问题之一，是「发布会演示与实在场景使用之间的领域」 —— 险些通盘公司都会展示样机能作念什么，但鲜有公司能解说它在家里如何用，能用多久。本次发布会上极佳视界给出的回复，是一笔照旧落地的订单。

极佳视界通知拾光 S1 已获取实在家庭场景百台订单，将率先部署于武汉光谷之寓社区（位于武汉光谷的实在居住社区），Q3 起开启领域化运营。这是公开信息中领域化家庭通用机器东说念主部署的首例 —— 此前 Figure、1X 等国外厂商天然表示过家庭试用，但都停留在个位数订单或职工家庭体验。

100 台 + 实在居住社区 + Q3 领域化运营这一组合，意味着一笔伏击钞票将运转积攒：实在家庭的永恒使用数据。

机器东说念主插足武汉光谷之寓实在场景

这是 Scaling Law 在物千里着沉着能领域真确建立的要害。极佳方面在发布会炫耀：拾光 S1 的家庭场景展示体验空间将于 2026 年 5 月 31 日起绽放参不雅。

拾光 S2：执行侧的系统性重构

发布会还预报了第二代居品「拾光 S2」将于 2026 年三季度肃穆发布。从表示的执行参数看，这不是一次小迭代：

底盘体积减少 60%，更得住持庭狭小空间；电板续航进步 70%，并支抓热换电，平直决定实在作事中的一语气责任智力；操作范围扩大 40%，支抓 2.2 米高度内任求实践。朱政在发布会上示意：「S2 的中枢，不是某个参数变得更漂亮，而是整机运转更接近实在家庭所需要的『可用性』。」

拾光 S2 全新遐想构型，订价、发售计谋将于三季度全面揭晓

从产业视角，机器东说念主执行侧的要害瓶颈其实是「能不行在实在家庭里永恒妥当责任」—— 续航、热管制、关节寿命、安全冗余、谨慎资本。S2 的三项升级都平直对应这条线，工程取向相对克制。同期，实在家庭独创版预定通说念，自即日起肃穆开启。

12 个月，三代基础模子

剑指「GPT-3 时刻」

发布会的临了一个部分，是极佳视界初度公布物理 AGI 基础模子的 12 个月阶梯图 —— GigaBrain-1、GigaBrain-2、GigaBrain-3 连发三代。

GigaBrain-1 将于 2026 年第三季度发布，是大家首个基于「双金字塔」体系打造的物理 AGI 基础模子，缱绻是在物千里着沉着能泛化性上达到新高度。后来 GigaBrain-2 与 GigaBrain-3 加快 Scaling，其中 GigaBrain-3 将基于 1000 万小时视频数据 + 100 万小时寰宇 - 动作数据进行教师，剑指物理 AGI 的「GPT-3 时刻」。

GigaBrain-3 剑指物理 AGI 的「GPT-3 时刻」

GPT-3 在数字 AGI 历史上的兴味兴味，不在模子自己，而在「初度让 Scaling Law 显现涌现智力」的阿谁临界点 —— 当模子领域与数据领域到达某个阈值后，智力从量变跃迁为质变。物理 AGI 的「GPT-3 时刻」在表面上应该是同构的：数据领域（1000W + 100W 小时）和算法范式（双金字塔）到达某个临界点后，物千里着沉着能体推崇出真确兴味兴味上的通用性。

这是一个可被试验的假定。明天 12 个月后，行业就会看到这个临界点是否确实存在、极佳视界给出的具体数字是否落在临界点之上。在具身智能赛说念面前阶段，这种「用明确工夫节点回复根柢问题」的姿态并不常见 —— 同业的回答大多停留在「行将」、「快了」、「五年内」这一类时间无极化的表态。

极佳视界把「物理 AGI 何时到来」拆解为「需要什么样的体系」 + 「什么时候到达」两个具体的工夫命题，这是这场发布会真确区别于其他同类发布的场所。

三件事值得赓续跟踪

一场发布会，把昔日三年的工夫积攒、当下的居品已矣、明天 12 个月的工夫阶梯图，一次性铺开。

从工夫圈的角度，接下来有三件事最值得跟踪：

第一，「双金字塔」体系是否确实能跑通 Scaling Law —— 五层数据 + 三层算法的耦合关连是否建立，将由 GigaBrain-1（Q3 发布）与 GigaBrain-3（GPT-3 时刻）两次考证。

第二，百台家庭部署是否确实产生有用的数据闭环 —— 实在家庭永恒使用数据是物千里着沉着能领域当今最稀缺的钞票，要是闭环跑通，极佳视界在数据侧的护城河会随时间快速变深。

第三，GPT-3 时刻是否确实会在 12 个月内到来 —— 这是物理 AGI 赛说念面前最具争议、也最有已矣价值的判断。

昔日半年，对于「物理 AGI 何时到来」的商榷已成为行业高频话题，英伟达、Figure、Physical Intelligence、星河通用、智元…… 每一家都给出过我方的回答。但阻挡当今，莫得任何一家公司像极佳视界这么，把这个问题拆解为「算法 + 数据体系」和时间表。

系统性要害论 + 可考证时间表的组合华游娱乐(中国)官方IOS|Android手机app下载，这是此次发布会真确区别于其他同类发布的场所。