Pi API

Physical Intelligence Pi API beta 简介

Physical Intelligence（公司标志为 π）是一家位于旧金山的通用机器人基础模型公司，2026 年 10 月 13 日正式上线 Pi API beta，把其最强大的机器人基础模型（Vision-Language-Action / VLA 模型）以云端托管微调 + 推理网关的形式对外开放。开发者无需自建 GPU 集群与 ML 流水线，只需上传自家机器人数据，即可对最新一代 π 模型做 fine-tuning，并通过托管网关进行实时推理。这一动作把 Physical Intelligence 的研究能力直接转化为"机器人 AI 基础设施"，让接入方几分钟内即可把通用物理智能迁移到自家机械臂、轮式装载机、双臂机器人、家电等产品上。

核心能力

• Hosted Fine-tuning 一体化：开发者上传数据，Physical Intelligence 托管训练算力与基础设施，模型微调完成后通过云端 API 网关对外提供推理服务，省去 70GB+ 显存的 A100 / H100 集群投入与复杂 MLOps 维护。
• 数据高效微调：最新可用模型在合作伙伴反馈中"明显强于上一代"，具备"数据高效"的微调效果，特别适合只有少量演示数据的工业、农业、家居场景。
• 跨硬件、跨任务能力：同一套模型既可适配双手机器人，也可驱动重型自主轮式装载机、自动打包机和餐饮备菜分拣单元，已在 14+ 早期接入伙伴与 12+ 真实商业部署中验证。
• 云端推理 + WebSocket 流式下发：多数部署采用云托管推理，通过 WebSocket 持续向机器人下发动作策略，对网络抖动有专门的鲁棒性优化。
• 持续更新：模型可通过 OTA 方式升级，开发者不需重新部署即可用上更强版本。

三大基模型同步曝光

API 背后是 Physical Intelligence 在 GitHub（仓库 Physical-Intelligence/openpi，Apache-2.0）已开源的 3 个 VLA 模型：

• π₀：流式视觉-语言-动作基模型，首发于 2024-12（arXiv 2410.24164），覆盖 10,000+ 小时机器人数据预训练。
• π₀-FAST：基于 FAST action tokenizer 的自回归版本。
• π₀.5：开放世界泛化升级版，2025-09 发布并支持 PyTorch。

真实商业效果数据

官方与 Weave Robotics 合作披露的可量化结果：

• 抓取失误序列 -42%：洗衣折叠场景里，π0.6 模型叠加 Weave 专属预训练数据（WPT）后，"漏抓序列"减少 42%。
• 人工干预 -50%：完整洗衣负载的人工远程干预次数下降 50%。
• 单件折叠 30~90 秒：机器人平均完成一件衣服（T 恤、长裤、毛巾）的折叠时间。
• 仓库吞吐提升：Ultra 部署 π0.6 后订单打包吞吐（件/小时）显著上升，对"长尾"订单（软包邮件袋、形状不稳定物品）的恢复策略更丰富。

14+ 早期合作伙伴跨 6+ 行业

API beta 现已接入的真实伙伴清单，覆盖日本、瑞士与美国本土：

• 家居：Weave Robotics（Isaac 0 / 1 洗护机器人）、Almond（YC W25，Axol 双臂机器人）。
• 仓储物流：Ultra（电商"长尾"包装）、Frontier Machines。
• 食品：Chef Robotics（备菜分拣）、CloudChef。
• 农业：AgRobotics。
• 重型机械：Actor（自主轮式装载机在犹他州无人商业部署，自卸车装料到自卸车）。
• 乳业：dairy partner。
• 其他：Deft、Dream Machines、Formic、Foundry、General Instinct、Intuition.dev、Omakase、robot.com、Yondu、Argon Robotics、Hackathon 等。

Almond 的"机器人自造"标志性实验

Almond 的 Axol 双臂机器人（860mm 臂展、4kg 持续负载、2×7 自由度）借助 Pi API 微调 4 天后即可"打磨用于自己组装的垫圈（spacers）"——即机器人参与生产自己的零部件，是"具身智能自我闭环"在硬件工艺中的标志性 demo。

行业意义：从"自研开源"到"AI 基础设施"

• 对开发者：把"机器人基础模型微调"从需要 70GB+ 显存 A100/H100 集群与复杂 ML 流水线的工程活，简化为"上传数据 → 调 API → 部署"。
• 对行业：与 Google DeepMind Gemini Robotics ER Interactions API、英伟达 GR00T N1、Skild AI S1、Dyna Robotics DYNA-2、宇树 UnifoLM-WLA-1.0 并行，开启"机器人 AI 基础设施"竞赛。
• 对创业者：即使没有 1 万小时机器人数据、没有百亿参数模型研发能力，也能用"机器人 API"快速搭出特定场景的具身智能应用。

时间线（公司重大里程碑）

• 2024-12：发布 π₀（arXiv 2410.24164）。
• 2025-02：开源 π₀ 权重（OpenPI）。
• 2025-06：OpenPI 加入 DROID 完整训练支持。
• 2025-09：发布 π₀.5 与 PyTorch 支持。
• 2025-11：B 轮 6 亿美元 / 估值 56 亿美元（CapitalG 领投，Bezos、Thrive、Lux、Index、T. Rowe Price 跟投）。
• 2026-02：与 Weave、Ultra 披露"Physical Intelligence Layer"商用数据。
• 2026-03：在谈 11 亿美元新一轮融资（mlq.ai 报道）。
• 2026-04：π0.6 / Recap（imitation + RL）方法发布。
• 2026-10-13：Pi API beta 公测上线。

出品方

• 公司：Physical Intelligence（旧金山机器人基础模型公司）。
• 标志：π。
• 背景：由斯坦福 / UC 伯克利背景的具身智能与机器人学习研究者创立，2025 年底估值已达 56 亿美元。

适用人群与典型场景

• 具身智能创业团队：想快速验证机器人场景，但无力承担大模型预训练成本。
• 工业制造业：重型机械自动化、产线分拣、备菜包装。
• 家庭机器人 / 双臂机器人：少量演示数据适配新任务。
• 仓储物流与电商：处理"长尾"包装订单。
• 农业与食品：户外与商用厨房场景。
• 硬件厂商：想把 AI 大脑集成进自家硬件，但不想维护模型训练栈。

官网链接

• 官方公告博客：https://www.pi.website/blog/api-beta
• 公司主页：https://www.pi.website
• 开源仓库（OpenPI）：https://github.com/Physical-Intelligence/openpi
• API 申请：直接通过 pi.website "Join Us" 或博客 CTA 提交用例。