AI 创业公司 Physical Intelligence (π) 最近给它的新一代基础模型 pi06 安排了一场实战“大考”。在杂乱、随机的真实场景中，pi06 交出了一份令人惊艳的成绩单。联合创始人 Sergey Levine 透露，该模型在洗衣机器人上的自主化率达到了 92%，而在仓库包装环节，其处理速度达到了每小时 165 件。这些数据有力地证明，那个“让通用 AI 驱动万物”的机器人之梦，正离现实越来越近。
在 2026 年 2 月 24 日发布的博客文章中，该公司详细介绍了与两家机器人公司的合作进展，旨在验证其最新模型在实验室环境之外的抗压能力。通过与 Weave Robotics 联手，Physical Intelligence 将 pi06 部署到了 Sea Breeze Cleaners 洗衣店的机器人身上。结果显示，系统在 92% 的时间内都能完全自主运行，这对于变量极多、环境复杂的现实世界来说，是一个极具分量的突破。而在与 Ultra Robotics 的另一项合作中，搭载 pi06 的机器人在仓库中实打实地进行商品包装，在极少需要人工干预的情况下，效率高达每小时 165 件。
从各项性能指标来看，相比早期版本，新模型在自主性上有了质的飞跃，同时大幅减少了错误率和人工干预的频率。这些来自一线的实战数据，正是这家雄心勃勃的初创公司实现其宏伟目标的关键注脚。
为什么这至关重要？
Physical Intelligence 并不只是想制造某一款特定的机器人，它更想成为所有机器人的“通用大脑”。该公司的目标是构建一个“物理智能层”（Physical Intelligence Layer）——这是一种基础 AI 模型，任何开发者都可以直接调用，就像软件开发者使用 API 而不是从零开始编写整个底层架构一样。
目前，机器人公司往往需要投入巨资来开发专有的复杂控制和感知系统。如果 Physical Intelligence 能够提供一套稳定、开箱即用的解决方案，接管机器人学习与执行中最硬核的部分，那么通用机器人在各行各业的大规模落地，进程将被极大地缩短。
