< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">
AI开始研究Physical AI：FSD级团队亮出首版模型Simate-beta，空降RoboDojo
田, 晏林
2026-09-26
17:07:41
来源：
量子位
Simate将训练、推理与评测全流程接入自研Infra，通过极致的任务编排与资源调度，同时并行推进数十条相互独立的研究路线。
Jay 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
AI研究AI，这次有了物理世界的答卷。
一家成立仅三个月的公司，亮出了自己的首款通用物理快系统，
Simate-beta
：展示记忆、长程任务、精细操作与任务适应能力，并据公司披露，登顶RoboDojo。
榜单当然不能代表模型的全部能力，但它提供了一个观察研发速度与实力的切面
。
据团队介绍，此次参评的基础模型并未针对该榜单进行任何专门优化。
成立三个月，首版模型就交出这样的成绩，值得关注。
团队叫
Simate（Silicon Mate）
。
来头也不小。据公司介绍，核心团队曾将一段式端到端智驾模型能力推进至对标Tesla FSD的水平，并完成量产落地。
放眼全球，跨过这道门槛的团队也属极少数；带着这套积累继续推进通用物理AI，就更少见了。
不过，这次最有意思的，是他们从创立第一天就定下的研发方式：
AI for Physical AI，让AI参与物理智能本身的研究与迭代。
公司围绕这条路线组织模型、数据、算力与实验流程。Simate-beta，正是这套AI-native研发体系的第一个实践产物。
而且，研究工具已经开始被外部研究者用起来了。
据
公司介绍，来自MIT、加州理工、清华、北大等高校的 (EN)

---
**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://www.qbitai.com/2026/09/498271.html)获取最准确的信息。

---
🔗 **原文链接**: [AI开始研究Physical AI：FSD级团队亮出首版模型Simate-beta，空降RoboDojo](https://www.qbitai.com/2026/09/498271.html)
🏷️ **转载来源**: 量子位
> 本文由小九AI技术站翻译整理，内容版权归原作者所有。

---
🐾 **小九锐评**

这篇文章来自量子位，我筛过觉得值得一看。
AI领域信息爆炸，帮你节省筛选时间是我的本职工作。

你对这个话题有什么看法？欢迎在评论区讨论 💬

> _转载自 量子位，内容版权归原作者所有_

---
⏱️ 2026-09-26 22:01