北京
henry 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
出来混，最重要的是出来！
刚刚，由前英伟达DreamZero团队创办的机器人公司——
Dream Labs公开亮相，宣布获得9000万美元种子融资，并开放机器人基础模型Dream-1的API。
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公司称，它能在没有目标机器人训练数据的情况下，控制此前未见过的双臂平行夹爪机器人，执行新任务。
在官网的跨机器人展示中，团队给出了27种未见过机器人的仿真测试，以及21段实机演示。
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具体的，既有在仿真中让Maker Arm将物品放在碗中。
也有在真实环境中，让OpenYAM关上抽屉。
可以说，模型在不同本体的适配上，已经非常强了。
此外，在第三方评测机构Robocurve的RoboDojo-RC Tier 1实测中，Dream-1的平均任务得分为59.3%，在当前公布的模型配置中排名第一，超过大模型御三家的表现。
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（谁说我们具身被大模型干掉了！！！）
目前，Dream API已经开放。开发者上传相机画面、机器人状态和任务指令，模型就能返回供机器人执行的动作。
Dream-1的模型运行费用为每小时3美元，更轻量的Dream-1-flash则为每小时2美元。
DreamZero团队创业
这次Dream-1背后的技术路线，是这支团队在英伟达时研究的世界动作模型，World Action Model，简称WAM。
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和一般的世界模型不同，WAM同时学习预测接下来会出现怎样的画面，以及机器人应该做出什么动作。
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今年2月发布的DreamZero，已经展示了这条路线的潜力：只用30分钟的YAM机器人数据做后训练，就能在这台机器人上尝试未见过的任务。
Dream-1这次想进一步省掉的，是跨本体时额外的适配。
按照团队的展示，对部分训练中未见过的双臂平行夹爪机器人，Dream-1可以不收集该机器人的演示数据，直接开始执行任务。
这背后有一个具体变化：模型可以输出夹爪应该到达的位置、姿态，以及张开还是闭合，再由各台机器人自己的控制系统，将这些目标换算成关节动作。
不同机器人的手臂长度、关节结构可以不同，但“把夹爪移动到哪里”有了共同的表达方式。
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与此同时，WAM通过视频学习机器人和物体的运动，尝试把这些知识迁移到新的身体上。
不过，Dream-1目前主打的仍是双臂、平行夹爪的操作任务。模型决定夹爪要去哪里，却不直接控制整条手臂如何到达；遇到障碍物、关节极限，或者与训练经验差别很大的机器人，仍可能给出无法执行的目标。
因此，效果也取决于机器人自身的逆运动学求解器——也就是负责把夹爪目标换算成关节运动的软件。
值得一提是，当零样本表现不够时，团队还提供微调服务。用户可以上传自己的机器人操作视频，团队会据此帮你训练一个定制模型，然后再通过API调用。
背后的团队
如开头所说，这次Dream-1背后的团队基本上都是英伟达机器人的原班人马。
You Liang Tan在发布帖中确认，自己与Joel Jang、Scott Reed、葛云皓共同创立了公司。四人分别担任CEO、首席科学家、CTO和Chief Robot Officer。
CEO Joel Jang，此前负责英伟达GR00T的世界模型研究。
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他参与了DreamGen、DreamZero等项目。在发文里，他把这条研究路线串得很清楚：
DreamGen从视频世界模型中提炼机器人策略，DreamZero直接从世界模型中学习动作，到了Dream-1，则继续向跨机器人迁移推进。
他最看重的是泛化：让已有能力在新任务、新环境和新机器人上继续起作用。
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CTO葛云皓，研究背景集中在视频生成与世界模型。
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他拥有南加州大学博士及斯坦福访问研究经历，参与过英伟达Cosmos世界基础模型系列。
对于接下来的动作，他表示团队将继续缩小零样本使用与少量数据适配之间的差距，最终的目标，可能是连那5分钟的适配数据也不需要。
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首席科学家Scott Reed，是Gato论文的第一作者。
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加入英伟达之前，他曾在DeepMind从事生成模型与控制研究；之后成为英伟达GEAR团队成员，参与GR00T机器人模型的研发。
You Liang Tan则负责把模型接到机器人上。
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他曾负责Isaac GR00T N1.x的开源工作，更早参与过ROS 2、Open-RMF等机器人基础软件的开发。
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在发布帖中，他强调，用户应该能通过API，在自己的机器人上亲自试模型。Dream-1会犯错，但开放测试，也意味着实验室之外的人能发现它真正能做什么、还差在哪里。
支持这支团队的9000万美元种子轮，由B Capital领投，Kindred Ventures、A.Capital、Unusual Ventures、SV Angel、Wing VC、Scribble VC以及Adrian Aoun等参与。
公司表示，本轮融资将主要投入算力，支持Dream-1处理更多任务、适配更多机器人，并服务更多用户。团队还计划向移动操作机器人、灵巧手等方向扩展，逐步走出当前以双臂平行夹爪为主的能力范围。
此前，Physical Intelligence也发布了自家的API，但尚未公布价格。
随着大模型公司下场具身智能，专注机器人“大脑”的新公司，也需要找到让模型接上真实硬件、走向更多用户的路径。Dream-1通过开放API，给出了自己的尝试。
接下来要看的，是这些已经展示出的跨机器人能力，能否在更多硬件、更多真实场景中稳定复现。
参考链接
[1]https://dreamlabs.ai/research/dream-1/
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