#商用場景
老黃剛投的具身智能公司:三個華人創辦
老黃又投了一家具身智能公司!Dyna Robotics,1年前剛成立,現在對外官宣了1.2億美元(折合人民幣約8.6億)A輪融資,新晉股東中,老黃治下的輝達赫然在列。眾所周知,老黃已經明確下一波硬科技浪潮屬於具身智能、屬於物理AI……所以輝達的投資押注,也已經在遍地播種了。Dyna Robotics不是第一家輝達投資的具身智慧型手機器人公司。但全華班創業團隊——三個創始人都是華人的具身智慧型手機器人創業公司,似乎還是第一家。Dyna Robotics有什麼獨特之處?Dyna Robotics登場,老黃押注就在最近,Dyna對外官宣了1.2億美元A輪融資,投後估值6億美元。更早之前的種子輪,大概獲得了2000萬美元融資。有意思的是,這輪早期融資中,擠滿了巨頭產業投資部,包括輝達、亞馬遜和Salesforce。Dyna披露,他們希望能利用這筆資金進一步完善其AI模型並部署更多機器人。Dyna成立於2024年,目前公司只有大概30名員工,總部位於美國加利福尼亞州紅木城,但他們在上海長寧區也設有分部,公司的中文名叫達納靈動。在Dyna成立之初,創始人團隊為了找到一個合適的戰略定位絞盡了腦汁。畢竟對前沿科技創業來說,最大的挑戰往往是把握好技術與商業落地之間的平衡:目標若定得過遠,短期內難以實現;但若過於保守,又容易陷入價格戰頻發的紅海。深思熟慮後,Dyna團隊一致決定:短期內不要碰人形機器人,也不要進軍製造業和家庭。在他們看來,工業場景雖高度結構化,任務也比較簡單,但流水線上的一次失誤就會造成巨大損失,現階段大模型+具身智能無法滿足工業場景對精準率的恐怖要求。然而,家庭環境又太複雜,想讓機器人一下子全都搞定也不太現實。因此,Dyna決定先將具身AGI帶入商用場景。商用場景的有趣之處,在於它恰好介於工業和家用之間——既有對人工泛化能力的需求,又不像工業製造對準確率有那麼嚴格的要求;同時,商用任務往往相對集中且明確,不需要像家用那樣“無所不包”。Dyna創始人York Yang對此有個有趣的比喻:就像人從小到大不斷學技能一樣,Dyna希望通過商用場景,一點點積累機器人真實資料,為這個“小AGI寶寶”提供養分,讓它在摸爬滾打的過程中逐步學會一個又一個技能,最終組裝成為一個強大的具身智能體。這樣,既能產生營收自我造血,也不至於像無人駕駛行業那樣“無限燒錢”卻遲遲看不到落地。今年4月,Dyna便以這個理念為基礎,發佈了其自研VLA模型DYNA-1(Dynamism v1),這是世界範圍內首款可落地於商業場景的靈巧操作基礎模型。根據Dyna公佈的演示視訊,搭載DYNA-1的機械臂已實現完全自主運行24小時以上,期間成功摺疊餐巾900餘次,成功率高達99.4%——要知道,像這餐巾這種精細任務這對機器人來說可是地獄級難度。目前,DYNA-1已經開始在多個真實場景中落地應用:餐廳裡摺疊餐巾、健身中心整理毛巾、自助洗衣店分揀衣物……那麼它是怎麼做到的呢?DYNA-1是一個“單權重通用基礎模型”(Single-weight general foundation mode),該模型採用一組固定的參數來處理多種任務,無需為每個任務重新訓練。簡單來說,單權重意味著DYNA-1不會提前寫好一條條任務指令,而是靠環境中不斷輸入的資料來學習,這樣的機制讓它更適合大規模部署。Dyna首席科學家Jason Ma表示,隨著DYNA-1在工業製造、餐飲和服務等商用場景落地,它能把之前學到的經驗遷移到新任務上。這種“舉一反三”的能力,是走向泛化和規模化應用的關鍵。可擴展的現實世界機器人學習系統需要掌握和泛化許多操作技能。Dyna研發的基礎模型不僅需要具備對世界的普遍理解,還要能在實際操作中快速自我學習,實現線上迭代。這意味著,每一次新的部署都會讓DYNA-1學到更多,進而讓更多使用者願意部署它。應用產生的資料又反過來推動研發,形成一個不斷加速的資料飛輪。Dyna團隊對這種模式非常看好,他們認為DYNA-1有機會填補具身智能里長期缺失的三塊拼圖:1、泛化能力+高性能:能快速掌握新任務,並以低成本推廣到各種環境。2、魯棒性:能靈活應對現實世界中那些意想不到的“長尾情況”,這讓其有希望從實驗室原型跨過到量產應用。3、商業模式:技術必須能和經濟模型掛鉤,否則具身AGI只能停留在概念層面。商用場景就像機器人寶寶的一根枴杖,可持續的變現手段能夠使其撐到實現具身智能AGI的那天。如果這三點都能滿足,機器人就能真正做到“開箱即用”,實現工業化部署和規模擴張。三個華人矽谷創業具身智能除了特殊的技術基因,Dyna在主創團隊上也有一點特別之處——3位聯合創始人都是華人!他們分別是:Lindon Gao、York Yang,和Jason Ma。Lindon Gao是Dyna的聯合創始人兼CEO,畢業於紐約大學Stern商學院,負責公司的整體戰略和商業化方向。其實,這已經不是Lindon第一次在人工智慧領域創業了,Lindon創辦的上一家公司叫Caper AI。Caper AI故事要追溯到數年前。Lindon在Zara的收銀台“慘遭”了漫長的排隊等待,這個小小的痛點讓他萌生了一個念頭:能否用AI打造一台能自動結帳的購物車?於是2016年,Lindon創辦了Caper AI。這家公司為零售商提供人工智慧驅動的智能購物車,產品一經推出便迅速走紅。到2021年,Caper AI被美國最大的線上生鮮雜貨配送平台之一Instacart以3.5億美元收購,Lindon也因此加入了Instacart。不過,在Lindon工作的這段時間,Lindon逐漸察覺到了三個不容忽視的趨勢——大語言模型突飛猛進,智能硬體加速成型,全球勞動力短缺。憑藉上一次創業的經驗,他很快把這些點連成了面,看到了一個全新方向——具身智能。2024年9月,Lindon離開了Instacart,正式投身具身智能賽道,創辦了Dyna。另一位聯合創始人York Yang是研發負責人,負責Dyna的工程和產品開發。York本科在浙江大學學習電子工程,畢業後前往UCLA攻讀電腦科學碩士學位。York和Lindon的相識頗有緣分。York在UCLA讀書時結識了同樣在技術圈活躍的Yilin Huang,而Yilin,正好是Lindon的小學同學。藉著這層關係,York第一次接觸到了Lindon和他的創業項目Caper AI。在深入瞭解後,York覺得Caper AI潛力巨大,而Lindon的商業直覺與自己的工程能力又能形成天然互補。於是二人一拍即合,友好的合作就這樣開始了。最後是Jason Ma,他是Dyna聯合創始人兼首席科學家,負責基礎模型的研發。Jason是賓夕法尼亞大學電腦與資訊科學系的PhD,研究方向是機器人基礎模型和強化學習,他的研究成果被ICRA、CORL、ICML等多個頂級學術會議和刊物所認可。加入Dyna之前,Jason還曾在Google DeepMind、NVIDIA AI和Meta AI等前沿的人工智慧實驗室工作過。One More Thing今年起,老黃在機器人領域幾乎是“全線出擊”。已知輝達直接下注的公司,就有三家:Figure AI、Dyna Robotics、Skild AI。而在生態合作層面,輝達把觸角伸向了國內——銀河通用、宇樹科技等初創公司都成了“老黃朋友圈”的成員。這些公司以後成功不成功不好說,但輝達家的卡是得用起來了。就是不知道,最先進的卡會有投資項目先買的“優速通”權益嗎? (量子位)