导读
2025年4月2日，具身智能圈扔下一颗重磅炸弹！国内具身智能界的 “扛把子” 智元机器人，携手国际顶尖选手Physical Intelligence（Pi），开启了一场超硬核的技术合作。这可不是普通的 “牵手”，双方要向动态环境下的长周期复杂任务发起挑战，目标是彻底革新具身智能的玩法！
值得一提的是，这次合作由智元机器人新任首席科学家罗剑岚博士亲自操刀。在他的带领下，这场合作或将让全球具身智能领域 “改头换面”，直接进入技术协同的新阶段！
文字编辑｜宋雨涵
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技术协同
通用模型与多模态适配突破
双方合作已取得显著成果：
多任务执行能力
基于同一通用模型，机器人可根据不同指令执行多样化任务，并适配灵巧手、夹爪等末端执行器，兼容鱼眼、针孔相机等传感器系统。例如，在围巾佩戴任务中，机器人通过视觉感知镜子中的围巾位置，自主调整左右手协作完成螺旋缠绕动作，展现出类人生物运动特征。
智元机器人围巾佩戴任务
智元机器人围巾佩戴任务
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领军人才加盟
罗剑岚博士引领算法创新
人物介绍
1）教育背景：
罗剑岚博士毕业于加州大学伯克利分校，专业为机器人控制，师从具身智能领域的权威专家Sergey Levine教授。
2）职业历程与成就：
他曾在Google X和Google DeepMind担任研究科学家，主导了机器人强化学习算法的研发工作。2022年，罗剑岚博士重返学术界，加入UC伯克利人工智能实验室（BAIR），期间他开发了全球首个真机强化学习系统SERL/HIL-SERL，并实现了首个超人类水平的真机强化学习框架，将任务成功率提升至100%。这一成果在工业界得到了广泛应用。
3）技术贡献与研究领域：
强化学习与真机应用：罗剑岚博士深耕“真机+强化学习”的技术路线，成功解决了机器人操作任务中的高样本效率和抗干扰能力难题。他开发的HIL-SERL系统通过人类示范与实时纠正，使机器人仅需1-2.5小时的训练即可完成复杂操作（如精密组装），其成功率远超传统的模仿学习方法。
学术观点与研究方向：他主张“算法-硬件-数据”的协同优化，强调具身智能应从实验室走向真实的物理世界。目前，他的研究团队正致力于具身大小脑协同、空间智能建模、强化学习工程化等方向的研究。
具身智能迈向技术协同与生态重构新时代
智元机器人与Physical Intelligence（Pi）达成战略合作，标志着具身智能领域正式步入技术协同与生态共建的新阶段。在多个维度，具身智能的发展呈现出显著趋势。
技术层面，“大模型 + 多模态感知” 架构不断成熟，大幅提升通用模型的多任务泛化能力，强化学习也取得突破，为复杂操作筑牢算法根基。
应用场景持续拓展，在工业领域，具身智能实现高精度操作，加速向 “智能移动操作” 转变；在家庭与特种服务场景，逐渐从 “工具型” 向 “陪伴型” 过渡，市场潜力巨大。
生态上，企业积极推动开源协作，全栈开源模式兴起，各地也加速完善标准体系，为行业规范发展助力。
硬件领域，驱动器功率密度不断提升，多模态感知融合技术持续创新，提升机器人作业能力。
政策层面，具身智能被列为国家战略，各地设立产业基金大力扶持，同时安全与伦理框架也在加紧构建。
可以预见，具身智能将加速向系统级生态构建迈进，2025-2030年有望迎来规模化商用的重要发展阶段。
未来展望
此外在采访中，罗剑岚谈及智元机器人与Physical Intelligence的合作时表示，这标志着双方长期合作关系的启程。他强调，具身智能的复杂性超出了任何单一公司的承载能力，因此，开放协同成为关键。通过高效整合资源与优化配置，双方旨在实现优势互补，而非单一依赖自身力量。罗剑岚指出，外部公司能为智元带来独特的见解和能力，同时，智元也能为合作伙伴提供其所缺乏的视角和优势。
双方合作的初步成效已经显现出显著的技术进步，为具身智能的实地应用开辟了新路径。这种合作不仅是技术层面的相互补充，更有望促进具身智能从研究实验室迈向更广阔的实际应用领域，推动整个行业生态向深度融合的方向发展。
