全球首个机器人大脑API开放 每小时3美元

时间：2026年10月20日 地点：美国旧金山 人物：Dream Labs 联合创始人兼 CEO Joel Jang、联合创始人兼 CTO 葛云皓、联合创始人兼首席科学家 Scott Reed、Chief Robot Officer You Liang Tan；领投方 B Capital 合伙人 Daisy Cai 事件详情：10月20日，由英伟达 DreamZero 团队创立的 Dream Labs 正式结束隐身，宣布完成 9000 万美元种子轮融资，并上线 Dream API——全球首个面向公众开放的机器人大脑 API。本轮融资由 B Capital 领投，Kindred Ventures、A.Capital、Unusual Ventures、SV Angel、Wing VC、Scribble VC 以及 Adrian Aoun 等跟投。开发者注册后即可把 Dream API 接入自有机器人，用自然语言下达指令，API 直接生成电机控制指令，并可适配训练中从未见过的机器人本体。API 背后是 Dream Labs 首个模型 Dream-1，支持实时闭环控制，使用价格为每小时 3 美元，更轻更快的 Dream-1-flash 为每小时 2 美元。配套服务包括微调（FaaS）：厂商提交少量演示数据，几小时内即可拿到定制模型，一条 5 分钟轨迹就能完成新机器人适配；以及 Robot Playground：无需购买机器人，在浏览器里就能给旧金山办公室中的真实机器人下指令并实时观看。目前已有 20 多家硬件厂商加入合作，相关机器人价格约在 2000 至 1 万美元之间。 背景：四位联合创始人均来自英伟达 GR00T 机器人团队。Joel Jang 曾任英伟达 GR00T 世界模型负责人，主导 LAPA、DreamGen、DreamDojo 与 DreamZero；葛云皓曾任 GR00T 视频模型负责人，参与构建英伟达 Cosmos 世界基础模型系列；Scott Reed 是英伟达 GEAR 实验室创始成员，主导 GR00T N1 至 N1.7，此前在 DeepMind 工作 8 年并参与 Gato、Genie；You Liang Tan 曾任 GR00T 开源负责人。今年 2 月，团队在英伟达期间发布 DreamZero，首次明确提出世界动作模型（WAM）路线。当时最令团队意外的结果是：仅用 30 分钟 YAM 机器人数据做后训练，模型就能零样本泛化到未见过的任务，而过去通常需要数百甚至上千小时特定本体数据。这一结果让团队看到打破机器人“没数据就没用、没用就没数据”死循环的可能，随后决定创业。全球工厂目前运行着约 500 万台工业机器人，但几乎每台都为单一任务编程，能力无法迁移；与此同时，一套双臂机械臂最低已降到约 2000 美元，硬件便宜了，却普遍缺少可通用的“大脑”。 影响：Dream-1 在仿真中评测了 27 种从未见过的机器人，包括宇树 R1、Baxter、双臂 UR5e、ALOHA 等，每种运行 300 次；以 YAM 表现为 100%，其中 24 种达到一半以上，最高的双臂 PiPER 达到 91.2%。真机测试中，Dream-1 在没有任何特定本体数据的情况下零样本控制 MakerMods、Seeed Studio、Anvil Robotics、Dexmate 等合作伙伴的机器人，完成叠毛巾、关抽屉、挂耳机、按否定条件分拣水果等任务。Beta 伙伴在全球 9 个站点自主运行 Dream-1，包括上海 AGIBOT、深圳 BitRobot、首尔 KAIST、巴黎 Hugging Face 和旧金山 Scale AI。在独立第三方机构 Robocurve 的 RoboDojo-RC Tier 1 评测中，Dream-1 每次任务平均得分 59%，成为首个超过 50% 的模型，高于 Claude Opus 5.5 的 48%、Gemini 4 Argon 的 48%、GPT-6 Astra 的 47% 和 GPT-6.1 Sol 的 42%，也远高于 MolmoAct2 的 19% 与 GR00T N1.7 的 10%。成本与速度同样占优：每次任务尝试约 0.15 美元，比得分次高的 Gemini 4 Argon 低约 16 倍，平均用时 1.4 分钟。这意味着机器人基础模型开始从“定制项目”变成“按小时计费的公共基础设施”，通用大模型直接控制机械臂的路线也将面对专门模型在成本、时延和成功率上的正面竞争。 总结：Dream Labs 把机器人“大脑”做成可公开调用的 API，用 9000 万美元种子轮和每小时 3 美元的定价抢占开发者入口。Dream-1 已证明跨本体零样本控制可行，但仍是研究 Beta 版：表现依赖各机器人 IK 求解器质量，只决定夹爪终点、不规划手臂路径，面对差异过大的本体可能生成不可行动作。团队下一步将支持轮式移动机器人与灵巧手，融资主要用于扩充算力。零样本与“5 分钟一次适配”之间的差距，是它接下来要解决的核心问题。 参考来源： https://tech.ifeng.com/c/8xLqOHBp9nG https://finance.sina.com.cn/roll/2026-10-20/doc-inivvnpv5854980.shtml https://m.sohu.com/a/1089957968_122014422 https://36kr.com/p/4033427959534470 https://dreamlabs.ai/ https://dreamlabs.ai/research/dream-1 https://dreamzero0.github.io/