AI开始研究Physical AI：FSD级团队亮出首版模型Simate-beta，空降RoboDojo
Simate将训练、推理与评测全流程接入自研Infra，通过极致的任务编排与资源调度，同时并行推进数十条相互独立的研究路线。
Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI
一家成立仅三个月的公司，亮出了自己的首款通用物理快系统， Simate-beta ：展示记忆、长程任务、精细操作与任务适应能力，并据公司披露，登顶RoboDojo。
来头也不小。据公司介绍，核心团队曾将一段式端到端智驾模型能力推进至对标Tesla FSD的水平，并完成量产落地。
放眼全球，跨过这道门槛的团队也属极少数；带着这套积累继续推进通用物理AI，就更少见了。
公司围绕这条路线组织模型、数据、算力与实验流程。Simate-beta，正是这套AI-native研发体系的第一个实践产物。
据 公司介绍，来自MIT、加州理工、清华、北大等高校的研究者已参与AutoResearch平台内测 。配套其Sinfra基础设施覆盖训练、仿真与推理，具体可用资源按申请确认。
三个月，模型、研究平台、外部试用与融资同步推进。这个速度，确实让人想看看下一步。
团队也给出了预告： 已形成面向复杂任务零样本泛化的技术思路，计划于今年年底推出阶段性成果。
在他们看来，GPT-6开始参与物理世界的操作，是预料之中的进展，Physical AI的突破可能比外界想象来得更快。他们希望进一步突破逐任务适配与后训练的依赖，推动物理AI迎来自己的 「 GPT-3时刻」 。
模型与自动化研究等三项研究工作，也将通过论文和技术报告陆续公布，相关成果计划分阶段开源。
Simate-beta：面向零样本泛化的通用物理快系统
Simate最终想逼近的，是 零样本（Zero-Shot）与少样本（Few-Shot）的通用物理AI操作 。
在一个全新的陌生环境中，系统不应该每增加一项新任务，就重新采集一批数据、训练一次模型、重新调一遍工程。
面对「帮我把桌子收拾一下」这类复杂指令，我们需要「系统二」去理解意图、拆解步骤；
但当手已经伸向杯子，接下来究竟该往左微调几毫米还是往右偏一点，这种毫秒级的动作反应，不可能每一步都依赖深度思考。
一个通用的「慢系统」负责高层规划与复杂推理，而一个足够强悍的「快系统」，则负责实时感知眼前不断变化的物理世界，并极速输出动作。
将快系统的参数量做大，探索零样本泛化能力的涌现，挑战端侧可部署模型的规模与能力上限。
理解物理世界，必须同时捕捉空间结构与时间维度的动态变化，让物理表征真正服务于行动。
长程任务需要记住此前发生的事，连续操作需要追踪状态，即时反应又不能被庞大的历史信息拖慢。
这条路线，也延续了团队在大规模视觉模型、时序建模、实时推理与量产部署上的积累。具体架构和模型规模，将在后续技术报告中披露。
最终希望达到的状态是：模型既清楚眼前正在发生什么，也记得刚才发生过什么，并能及时决定下一步。
从公司目前给出的 Simate-beta 真机展示来看，测试主要围绕演示驱动的任务适应、记忆、复杂长程执行与精细操作展开。
根据公司提供、更新于 2026年9月23日 的RoboDojo榜单，simate-beta以 平均Score 33.95 排名第一，对应 SR为27.96% 。该成绩属于榜单评测，真机表现另行展示。
很多时候，迭代效率，才是决胜的关键。谁能在单位时间内验证完更多研究假设，谁就能先跑出来。
机器人长程任务总是卡在某个环节，原因无非几种：数据分布失真、模型结构瓶颈、轨迹比例失衡，或者训练策略失效。
如果全靠研究员手动改配置、开任务、盯训练、跑评测，再把结果整理回来，那黄花菜都凉了啊。。。
AutoResearch引擎 ：自动接棒，把剩下的实验拆解、跑通、反馈全流程自动化。
真正的机器人研发，底层穿透了模型代码、数据管线、训练集群、评测环境、真机反馈，以及过去数月甚至数年的实验记录。
为此，Simate搭建了一套三层架构：SiPAI ＋ AutoResearch ＋ AI-native Infra。
SiPAI：让模型架构「AI可研究」 这是一套原生面向「自动化研究」的可插拔模型框架。
简单来说，就是把机器人模型搭建成AI能轻松读懂的结构——模块边界、系统接口、配置项与验证流程都被定义得极其清晰。
只有这样，Agent拿到研究课题后，才能精确知晓：该改哪个模块？改动会波及什么？最后又该如何验证？
目前，Simate已经完成了这套基础设施的搭建，成功接入了世界模型、世界动作模型、VLA、VLM等多种主流架构。
无论是人类研究员还是Agent，都能自由组合组件、调整局部实现，并沿用统一的训练与评测流水线。
AutoResearch：提供实时刷新的「研究上下文」
如果说SiPAI提供了一份静态说明书，那么AutoResearch解决的就是动态信息差：
它将外部前沿论文、团队内部研讨材料、模型代码、数据配比、历史实验日志与最新的评测反馈，全部打通并汇入同一份动态研究Context中。
不管是发了新论文、内部代码提交了新版本，还是最新的实验数据推翻了旧假设，这份Context都会实时刷新。
人类研究员可以随时注入约束、调优方向；一旦某次实验验证了有效组件，它会立刻沉淀为后续实验的新起点；某个分支总结出的方法论，也能被接下来的Agent无缝复用。
AI-native Infra：让7×24小时的研发飞轮滚起来
Simate将训练、推理与评测全流程接入自研Infra，通过极致的任务编排与资源调度，同时并行推进数十条相互独立的研究路线。
为了防止算力浪费，Simate采用了 高频筛选机制 ：所有路线先经由「世界模型 +仿真环境」进行第一轮快速过滤，淘汰掉绝大多数无效方向；
最终呈现的效果是： 人类只需抛出一个探索方向，底层系统就能自动并发驱动数十轮实验狂飙突进。
不过最令人出乎意料的是， 这样一套极其核心的内部生产力工具，他们居然选择直接开源开放！
弱RSI，只是起点
工程实战经验非常丰富，参与过有图、无图、端到端三代智驾方案攻坚，也做过很多年量产。
香港科技大学助理教授、World Mind Lab负责人，长期研究世界模型和物理AI。
加入Simate前，他还是硅谷Assured Robot Intelligence的创始成员。
人机共驾模式，研究员设定目标与约束，正常执行过程中不再需要研究员逐步参与，异常可以升级处理。
这时候，Agent负责整理上下文、实现方案、跑实验、比较结果；研究员则负责筛假设、解释冲突证据，以及做关键取舍。
这类问题已经没有清晰的解题路径了。系统得自己理解目标、发现真正值得研究的问题，还要在很长时间里保持方向感、不断修正路线。
现阶段，这类工作依然需要资深研究者主导。Agent更多是在文献、证据、实验和路线探索上提供支持。
值得注意的是，Simate所说的弱、中、强SI并无等级之分，三者可以同时存在于同一套研发系统中。
One More Thing
当数据、模型与真实部署连成一个会自己转起来的闭环，机器人的上限，才不再只取决于人的上限。
Human-in-the-loop依然存在，而且研究员仍然掌握着整个循环里最关键的方向判断。
在更强的自主研究能力真正出现之前，先把实验设计、训练、评测、反馈这些高成本、可流程化的环节逐步交给Agent，本身就已经能显著提升研究吞吐。
RoboDojo的成绩单，也算是验证了「人机共驾」这条路径，在物理AI领域的可行性吧——
AutoResearch科研平台： https://mate-robot.cn/research/sinfra/
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