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今年爆火的具身智能賽道，又多了一筆大額融資。

國內(nèi)具身智能機器人企業(yè)“星海圖”近日完成超2億元Pre-A輪融資，高瓴創(chuàng)投（GL Ventures）、螞蟻集團領投，米哈游、無錫創(chuàng)投集團、同歌創(chuàng)投、Funplus及老股東跟投。

自2023年9月至今，星海圖成立僅僅一年，但其最大的招牌是創(chuàng)始團隊背景，因此已經(jīng)吸引眾多頂級風投機構的參與。

據(jù)介紹，星海圖是國內(nèi)唯一一家同時擁有兩位世界級具身智能算法科學家、清華叉院（交叉信息研究院）助理教授的具身智能創(chuàng)業(yè)公司。

公司創(chuàng)始人兼CEO高繼揚出生于1992年，高中通過物理競賽保送到清華大學，2015年本科畢業(yè)，后在南加州大學師從計算機視覺領域專家Ram教授，3年完成計算機視覺博士學業(yè)。畢業(yè)后先后在就職于Waymo和Momenta。

聯(lián)合創(chuàng)始人趙行、李天威也都均來自清華大學。其中李天威是UCL碩士，與高繼揚是Momenta同事，目前在星海圖負責本體和系統(tǒng)板塊。趙行是清華交叉信息研究院助理教授，博士生導師，90后青年學者，與高繼揚是Waymo同事。

另一聯(lián)合創(chuàng)始人許華哲，畢業(yè)于伯克利大學人工智能研究中心，現(xiàn)在是清華交叉信息研究院的助理教授，領導具身智能實驗室（TEA Lab）。

星海圖的技術特色主要體現(xiàn)在端到端模仿學習算法，其中許華哲團隊今年5月提出的3D擴散策略DP3（3D Diffusion Policy），被華興資本介紹為當前世界最優(yōu)模仿學習效率算法架構。

簡單來說，端到端算法是讓機器人觀看大量的示范來模仿人類動作，那么機器人學習的成功率，以及需要多少示范動作才能讓機器人學會，就成為評價算法的關鍵指標。

基于擴散模型的Diffusion Policy，目前被認為是提升具身智能學習能力的最佳路徑之一，這一算法由哥倫比亞大學宋舒然團隊和 MIT 教授 Russ Tedrake 帶領的豐田機器人研究院共同創(chuàng)作，于2023年發(fā)表。

DP3則在Diffusion Policy的基礎上引入3D視覺來增強決策能力。在仿真環(huán)境中，DP3只需要約10次演示即可完成大多數(shù)操作任務，相較之下，2D的Diffusion Policy通常需要100-200次演示數(shù)據(jù)。在真實機器人實驗中，DP3 在四個不同的任務上進行了測試，可以實現(xiàn)高達 85% 的成功率。

同時，DP3僅使用單視圖攝像機，在成本上也完全具有實用性。

DP3算法在機器人Roll-Up任務上的執(zhí)行效果

截至目前，星海圖已經(jīng)獲得大量頂級風投加持，其天使輪融資由IDG資本領投，BV百度風投、無限基金SEE FUND、金沙江創(chuàng)投、七熹投資跟投。此外，“國家隊”北京國有資本運營管理有限公司也已完成入股。

高瓴創(chuàng)投項目負責人表示：“具身智能是人工智能在物理世界應用中最激動人心的方向，其潛在的社會和商業(yè)價值巨大。但受限于數(shù)據(jù)，具身智能目前仍處于發(fā)展的早期階段，因此數(shù)據(jù)積累和算法迭代將是決定行業(yè)發(fā)展速度的關鍵因素。星海圖擁有在感知/移動和操作能力棧全面的世界級算法人才，以及最富有智能駕駛量產(chǎn)落地經(jīng)驗的管理團隊，堅持‘一腦多形’和‘智能定義本體’的發(fā)展思路，我們相信星海圖能夠為具身智能行業(yè)的發(fā)展貢獻持久真實價值。”

螞蟻集團獨角獸基金管理合伙人吳曉蘋表示：“具身智能是AI在物理世界的應用，是一個市場空間巨大、中國產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢明顯、長坡厚雪的賽道。通用具身智能有望在未來10年走進千行百業(yè)、千家萬戶，創(chuàng)造一個全新的、價值數(shù)十萬億的藍海市場。我們看好具身智能，并長期跟蹤賽道的演進和發(fā)展。從首次接觸星海圖至今，創(chuàng)始團隊的技術實力、戰(zhàn)略規(guī)劃能力、落地執(zhí)行能力令我們印象深刻。在過去一年里，我們目睹了星海圖模型和算法的不斷演進，硬件本體的快速迭代，以及商業(yè)化的多行業(yè)突破。我們期待與星海圖攜手同行，共同邁向具身智能的星辰大海。”

盡管對于具身智能還有多久才能落地，業(yè)內(nèi)專家還存在較大爭議，但是在今年相對黯淡的創(chuàng)投市場上，具身智能已經(jīng)成為罕見的熱點。其中宇樹科技今年2月完成了10億元的B+輪融資，“天才少年”稚暉君的智元機器人累計獲得的融資已有數(shù)十億元。

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