世界最優模仿學習架構？具身智能企業星海圖完成2億元融資

今年爆火的具身智能賽道，又多了一筆大額融資。

國內具身智能機器人企業“星海圖”近日完成超2億元Pre-A輪融資，高瓴創投（GL Ventures）、螞蟻集團領投，米哈遊、無錫創投集團、同歌創投、Funplus及老股東跟投。

自2023年9月至今，星海圖成立僅僅一年，但其最大的招牌是創始團隊背景，因此已經吸引眾多頂級風投機構的參與。

據介紹，星海圖是國內唯一一家同時擁有兩位世界級具身智能算法科學家、清華叉院（交叉信息研究院）助理教授的具身智能創業公司。

公司創始人兼CEO高繼揚出生於1992年，高中通過物理競賽保送到清華大學，2015年本科畢業，後在南加州大學師從計算機視覺領域專家Ram教授，3年完成計算機視覺博士學業。畢業後先後在就職於Waymo和Momenta。

聯合創始人趙行、李天威也都均來自清華大學。其中李天威是UCL碩士，與高繼揚是Momenta同事，目前在星海圖負責本體和系統板塊。趙行是清華交叉信息研究院助理教授，博士生導師，90後青年學者，與高繼揚是Waymo同事。

另一聯合創始人許華哲，畢業於伯克利大學人工智能研究中心，現在是清華交叉信息研究院的助理教授，領導具身智能實驗室（TEA Lab）。

星海圖的技術特色主要體現在端到端模仿學習算法，其中許華哲團隊今年5月提出的3D擴散策略DP3（3D Diffusion Policy），被華興資本介紹為當前世界最優模仿學習效率算法架構。

簡單來説，端到端算法是讓機器人觀看大量的示範來模仿人類動作，那麼機器人學習的成功率，以及需要多少示範動作才能讓機器人學會，就成為評價算法的關鍵指標。

基於擴散模型的Diffusion Policy，目前被認為是提升具身智能學習能力的最佳路徑之一，這一算法由哥倫比亞大學宋舒然團隊和 MIT 教授 Russ Tedrake 帶領的豐田機器人研究院共同創作，於2023年發表。

DP3則在Diffusion Policy的基礎上引入3D視覺來增強決策能力。在仿真環境中，DP3只需要約10次演示即可完成大多數操作任務，相較之下，2D的Diffusion Policy通常需要100-200次演示數據。在真實機器人實驗中，DP3 在四個不同的任務上進行了測試，可以實現高達 85% 的成功率。

同時，DP3僅使用單視圖攝像機，在成本上也完全具有實用性。

DP3算法在機器人Roll-Up任務上的執行效果

截至目前，星海圖已經獲得大量頂級風投加持，其天使輪融資由IDG資本領投，BV百度風投、無限基金SEE FUND、金沙江創投、七熹投資跟投。此外，“國家隊”北京國有資本運營管理有限公司也已完成入股。

高瓴創投項目負責人表示：“具身智能是人工智能在物理世界應用中最激動人心的方向，其潛在的社會和商業價值巨大。但受限於數據，具身智能目前仍處於發展的早期階段，因此數據積累和算法迭代將是決定行業發展速度的關鍵因素。星海圖擁有在感知/移動和操作能力棧全面的世界級算法人才，以及最富有智能駕駛量產落地經驗的管理團隊，堅持‘一腦多形’和‘智能定義本體’的發展思路，我們相信星海圖能夠為具身智能行業的發展貢獻持久真實價值。”

螞蟻集團獨角獸基金管理合夥人吳曉蘋表示：“具身智能是AI在物理世界的應用，是一個市場空間巨大、中國產業優勢明顯、長坡厚雪的賽道。通用具身智能有望在未來10年走進千行百業、千家萬户，創造一個全新的、價值數十萬億的藍海市場。我們看好具身智能，並長期跟蹤賽道的演進和發展。從首次接觸星海圖至今，創始團隊的技術實力、戰略規劃能力、落地執行能力令我們印象深刻。在過去一年裏，我們目睹了星海圖模型和算法的不斷演進，硬件本體的快速迭代，以及商業化的多行業突破。我們期待與星海圖攜手同行，共同邁向具身智能的星辰大海。”

儘管對於具身智能還有多久才能落地，業內專家還存在較大爭議，但是在今年相對黯淡的創投市場上，具身智能已經成為罕見的熱點。其中宇樹科技今年2月完成了10億元的B+輪融資，“天才少年”稚暉君的智元機器人累計獲得的融資已有數十億元。

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