API for eai
今天 PhysicalIntelligence 发布了 API，对于机器人/部署公司，他们可以直接上传数据，获得 Fine Tune 到适配他们场景的推理 API。这是具身行业向正确抽象和分工走的第一步，Physical Intelligence 作为专注模型层的公司，服务了全球 15 家机器人创业公司。目前尚不清楚计费的模式，我觉得更接近于 Thinking Machine 的模式，会根据训练的数据量和推理的 Token 数计费。
在首发的 Blog 里，介绍了 15 家客户，1 家是挖掘机，另外 14 家都是夹爪。推理全部在云端。大部分是仓储/制造业，户外的农业和建筑行业都有涉及。
| 图中名称 | 主要业务、产品与应用场景 |
|---|---|
| 1. Almond | 给具身智能开发团队提供机器人硬件和数据采集工具。 主打产品是 Axol 双臂机器人，配套提供移动底座、摄像头、计算模块和遥操作功能；另有 Mantis UMI 手持式数据采集夹爪，让人不依赖机器人本体也能采集操作示范。可以理解为：给训练、开发机器人 AI 的团队提供"身体"和采集装备，而不是只做某个行业的专用机器。(Almond) |
| 2. Argon Robotics | 重点解决机器人自主操作"太慢"的问题。 它训练和部署高速操作模型，研究如何通过优化示范数据、动作执行和人工纠错数据，让机器人更快地完成任务。公开研究涉及拿取餐盘、双臂交接、物品抓放等；目标场景包括厨房、仓库等对作业速度敏感的地方。其公开结果仍来自有限任务，不能把官网"全球最快"的宣传直接当作普遍成立的结论。(Argon Robotics) |
| 3. Chef Robotics | 做食品生产线上的配餐、分装机器人。 机器人结合 ChefOS，把蔬菜、肉类、米饭、酱汁等按份量放到餐盘、餐盒或其他食品载体上，适应食材形状和菜单变化。客户场景包括预制餐、中央厨房、航空配餐等，并提供机器人租赁及维护服务。重点是食品组装与分装，不是家用自动炒菜锅。(Chef Robotics) |
| 4. Deft／Deft Robotics | 把轮式人形机器人部署进工厂，接手仍依赖人工的操作工位。 将机器人硬件、基础模型、现场数据采集和生产流程整合起来，重点面向汽车制造等场景。已公布的案例包括压缩机壳体、汽车横梁等零部件的产线上料；也针对配套备料、装配及线缆处理等难以用传统自动化覆盖的任务。其定位更接近工厂机器人解决方案与系统集成商，而非单纯卖机器人本体。(Deft Robotics) |
| 5. Dream Machines | 帮助欧洲中小制造企业，通过"工人示范"教会机器人干活。 来自瑞士苏黎世的团队，把机器人 AI 做成可接入现有工作台的完整方案，针对电路板测试、电池插装、不同零件的机床上下料、不规则物品分拣和质检等任务。重点是减少逐动作编程，让懂工艺的工人也能配置自动化；官网说明目前在推进首批欧洲制造商试点。(Dream Machines) |
| 6. Formic Robotics／Formic | 以租赁服务模式提供工厂自动化。 主要面向中型食品、饮料和消费品制造商，提供装箱、码垛、设备上下料、托盘缠膜等系统。客户按固定月费获得机器人、安装、技术支持和维护，减少前期购买设备及自建自动化团队的负担。核心是**"机器人即服务"与持续运营**，不是只研发一种人形机器人。(Formic) |
| 7. Foundry／Foundry Robotics | 用 AI 和机器人建设柔性装配代工厂。 它提出的 "Everything Factory"，是用模块化机器人工作单元承接不同产品的装配，覆盖电池包、复杂机械组件，以及国防和军民两用硬件。一个重要区别是：其商业切入点是替客户制造、装配产品，而不只是把机器人卖给客户。(Foundry Robotics) |
| 8. Frontier Machines | 做可以接替工厂重复性人工工位的工业机器人。 主打产品 FR-2，强调在现有人员工位部署，并通过示范学习不同任务。官网列出的用途包括操作自动装袋机、注塑浇口修剪、折弯机操作、定量灌装、配套备料和装配。它瞄准的不只是生产线末端码垛，而是生产过程里尚未自动化的中间工位。(Frontier Machines) |
| 9. General Instinct | 给机器人 AI 团队提供后训练和部署基础设施。 产品 Instinct Edge 通过模型蒸馏、量化和运行优化，把大型模型部署到机器人、无人机等设备的有限算力硬件上，争取实现低延迟、离线运行。可以理解为：解决**"模型在云端能跑，怎样放到真实设备上稳定运行"**的问题，而不是主要靠卖机器人整机赚钱。(Y Combinator) |
| 10. Hackathon | 不是公司，而是黑客松中的机器人演示项目。 它被放在同一组案例中，用来展示开发者使用 Pi API 做应用的情况，不应作为一家独立机器人企业来比较。(Unite.AI) |
| 11. Intuition.dev | 做工业和服务场景中的 AI 机器人部署与运维。 官网强调从安装配置、数据采集，到维护、异常恢复的全流程服务，目标是不仅让机器人"演示一次"，而是让它在客户现场持续工作。其定位偏向连接机器人、AI 模型和实际业务的部署服务商，不宜仅根据截图中的布料操作演示，把它归为一家专门做叠衣机器人的公司。(Intuition Robotics) |
| 12. Omakase／Omakase Robotics | 日本 ZEALS 旗下的机器人业务，主打医院、照护及其他室内服务场景。 产品是 D1 紧凑型人形机器人，结合双臂、移动底座，以及导航、交互和操作学习软件，目标任务包括接待、指路、物品运送和作业辅助，也面向酒店、制造与物流场景。你截图里倒茶的就是 D1；它的定位是服务和照护辅助，不是手术机器人。(Zeals) |
| 13. robot.com | 经营多种面向实际岗位的机器人产品和部署服务。 产品包括校园、人行道上的配送机器人，物流搬运机器人，以及 R-noid 人形机器人。R-noid 面向厨房辅助、装箱、订单拣选、折叠毛巾床单和接待等工作。可以理解为：不是押注单一形态，而是用不同机器人覆盖配送、物流和服务业中的具体岗位。(robot.com) |
| 14. Ultra | 做仓库里的包装、分拣和配套备料机器人。 主打 Operator／OP1，是面向固定工位的双臂操作机器人，重点任务包括电商订单包装、装袋、封口、分拣和组合备料。它强调把机器人推到已有工位、接入电源后部署，不以双足行走为卖点；官网已列出美国多个仓库的部署案例。(Ultra Robotics) |
| 15. Yondu | 做第三方物流仓库的拣货与订单履约自动化。 利用现成机器人硬件，结合自己的遥操作、机器人学习和系统集成能力，让机器人在已有货架和仓库布局中识别、拿取和放置商品。路线是先通过遥操作和人工支持投入使用，再逐步提高自主化程度。与 Ultra 相比，它的切入点更偏货架／料箱拣选和移动履约，而 Ultra 更偏包装工位。(yondu.ai) |