世界最优模仿学习架构？具身智能企业星海图完成2亿元融资

今年爆火的具身智能赛道，又多了一笔大额融资。

国内具身智能机器人企业"星海图"近日完成超2亿元Pre-A轮融资，高瓴创投（GL Ventures）、蚂蚁集团领投，米哈游、无锡创投集团、同歌创投、Funplus及老股东跟投。

自2023年9月至今，星海图成立仅仅一年，但其最大的招牌是创始团队背景，因此已经吸引众多顶级风投机构的参与。

据介绍，星海图是国内唯一一家同时拥有两位世界级具身智能算法科学家、清华叉院（交叉信息研究院）助理教授的具身智能创业公司。

公司创始人兼CEO高继扬出生于1992年，高中通过物理竞赛保送到清华大学，2015年本科毕业，后在南加州大学师从计算机视觉领域专家Ram教授，3年完成计算机视觉博士学业。毕业后先后在就职于Waymo和Momenta。

联合创始人赵行、李天威也都均来自清华大学。其中李天威是UCL硕士，与高继扬是Momenta同事，目前在星海图负责本体和系统板块。赵行是清华交叉信息研究院助理教授，博士生导师，90后青年学者，与高继扬是Waymo同事。

另一联合创始人许华哲，毕业于伯克利大学人工智能研究中心，现在是清华交叉信息研究院的助理教授，领导具身智能实验室（TEA Lab）。

星海图的技术特色主要体现在端到端模仿学习算法，其中许华哲团队今年5月提出的3D扩散策略DP3（3D Diffusion Policy），被华兴资本介绍为当前世界最优模仿学习效率算法架构。

简单来说，端到端算法是让机器人观看大量的示范来模仿人类动作，那么机器人学习的成功率，以及需要多少示范动作才能让机器人学会，就成为评价算法的关键指标。

基于扩散模型的Diffusion Policy，目前被认为是提升具身智能学习能力的最佳路径之一，这一算法由哥伦比亚大学宋舒然团队和 MIT 教授 Russ Tedrake 带领的丰田机器人研究院共同创作，于2023年发表。

DP3则在Diffusion Policy的基础上引入3D视觉来增强决策能力。在仿真环境中，DP3只需要约10次演示即可完成大多数操作任务，相较之下，2D的Diffusion Policy通常需要100-200次演示数据。在真实机器人实验中，DP3 在四个不同的任务上进行了测试，可以实现高达 85% 的成功率。

同时，DP3仅使用单视图摄像机，在成本上也完全具有实用性。

DP3算法在机器人Roll-Up任务上的执行效果

截至目前，星海图已经获得大量顶级风投加持，其天使轮融资由IDG资本领投，BV百度风投、无限基金SEE FUND、金沙江创投、七熹投资跟投。此外，"国家队"北京国有资本运营管理有限公司也已完成入股。

高瓴创投项目负责人表示："具身智能是人工智能在物理世界应用中最激动人心的方向，其潜在的社会和商业价值巨大。但受限于数据，具身智能目前仍处于发展的早期阶段，因此数据积累和算法迭代将是决定行业发展速度的关键因素。星海图拥有在感知/移动和操作能力栈全面的世界级算法人才，以及最富有智能驾驶量产落地经验的管理团队，坚持'一脑多形'和'智能定义本体'的发展思路，我们相信星海图能够为具身智能行业的发展贡献持久真实价值。"

蚂蚁集团独角兽基金管理合伙人吴晓蘋表示："具身智能是AI在物理世界的应用，是一个市场空间巨大、中国产业优势明显、长坡厚雪的赛道。通用具身智能有望在未来10年走进千行百业、千家万户，创造一个全新的、价值数十万亿的蓝海市场。我们看好具身智能，并长期跟踪赛道的演进和发展。从首次接触星海图至今，创始团队的技术实力、战略规划能力、落地执行能力令我们印象深刻。在过去一年里，我们目睹了星海图模型和算法的不断演进，硬件本体的快速迭代，以及商业化的多行业突破。我们期待与星海图携手同行，共同迈向具身智能的星辰大海。"

尽管对于具身智能还有多久才能落地，业内专家还存在较大争议，但是在今年相对黯淡的创投市场上，具身智能已经成为罕见的热点。其中宇树科技今年2月完成了10亿元的B+轮融资，"天才少年"稚晖君的智元机器人累计获得的融资已有数十亿元。