（来源：澎湃新闻）
当地时间5月6日，由硅谷华人机器人学者周衔联合创立的机器人公司Genesis AI发布首个机器人基础模型GENE-26.5。
Genesis AI发布的全栈模型在执行打鸡蛋等任务。来源：Genesis AI 官方技术博客
Genesis AI在官方文章中介绍，GENE-26.5目标是推动通用机器人操作能力接近人类水平。该模型能够执行烹饪、实验室移液、解魔方、制作果昔、线束捆扎、单手多物体抓取以及弹钢琴等复杂操作任务。
与单纯训练一个机器人“大脑”不同，Genesis AI试图通过全栈自研，解决机器人灵巧操作长期面临的数据、硬件和控制协同难题。
公开资料显示，周衔出生于1994年，本科就读于新加坡南洋理工大学机械与航空航天工程学院，2017年进入卡内基梅隆大学攻读机器人学博士，2024年获得博士学位，曾主导生成式仿真相关研究；2024年12月与泰奥菲尔·热尔韦（Théophile Gervet）联合创立Genesis AI，后者曾在法国大模型公司Mistral AI担任研究科学家。
创始人周衔和泰奥菲尔·热尔韦（Théophile Gervet）
Genesis AI于2025年7月宣布完成1.05亿美元种子轮融资，由Khosla Ventures和Eclipse联合领投，谷歌前董事长Eric Schmidt、欧洲科技大亨Xavier Niel、法国国家投资银行BPI以及红杉中国等参投。这一融资规模创下了硅谷具身智能行业种子轮融资纪录，也是硅谷历史上华人团队完成的最大规模种子轮融资，超过此前AI视频赛道Pika的5500万美元纪录。
周衔在产品发布会上表示，“GENE-26.5能让机器人像人类一样，通过观察和语言指令快速学习新技能。” 据介绍，该模型采用Transformer架构，融合了视觉、语言和触觉等多模态信息，能够生成精确的运动控制指令。
速度与精度是此次模型更新的核心亮点之一。在跟踪15厘米直径圆轨迹时，Genesis自研的控制中间件将平均跟踪误差从约20毫米降至约2毫米，端到端延迟从约80毫秒降至最低3毫秒。
值得关注的是， Genesis AI选择自研人形灵巧手Genesis Hand 1.0。据报道，Genesis Hand 1.0有20个自由度和20个内置电机。
在Genesis AI看来，通用机器人能力的瓶颈并不只在模型层面。机器人要真正进入现实世界，不仅需要理解任务，还要有足够精细的“身体”、低延迟的控制能力、可规模化获取的数据，以及能够快速评估和迭代模型的仿真系统。
“模型一直是我们的目标，因为更好的模型意味着更智能。”周衔在接受TechCrunch采访时表示，“但我们很快意识到，只做模型不行，必须掌握硬件。所以我们决定走全栈路线。”
周衔认为，全栈公司的优势在于，团队在设计硬件时就能清楚地知道模型和控制系统需要什么。
此外，GENE-26.5模型可以运行多种机器人，包括其他公司制造的机器人。此次发布同时展示了能够切番茄、打鸡蛋、解魔方和弹钢琴的人形灵巧手。
不过，Genesis AI也坦言，GENE-26.5目前仅在部分任务上达到近人类水平，并非所有测试场景都能完美胜任。需要说明的是，钢琴演奏任务为单独训练的强化学习策略，主要用于验证控制栈的高速跟踪能力，而非GENE-26.5基础模型的原生能力。尽管在受控环境中表现出色，但能否在工厂、家庭等杂乱场景中保持可靠，仍需更多验证。
研发团队预计，随着数据规模继续扩大、新一代仿生硬件Genesis Hand 1.0投入使用以及高保真仿真平台Genesis World的迭代，下一代模型将攻克更多高难度实操任务，同时单项任务所需的真机训练数据量有望进一步降低。
此外，周衔透露，公司计划很快发布首款通用机器人。据了解，Genesis AI优先聚焦欧洲市场，瞄准汽车、电子、制药和物流等行业——这些领域中的传统机器人难以应对如线束捆扎等精细或多变的任务。
