AI開始研究Physical AI：FSD級團隊亮出首版模型Simate-beta，空降RoboDojo
為何重要
Simate 展示了「自主研究基礎設施」（RSI）已成為物理 AI 競爭的新護城河。透過 AI 參與研究假設生成與實驗驗證，大幅縮短了從模型到效能的驗證週期。這對投資人與開發者而言意味著，未來機器人公司的核心價值將不再僅限於資料或算力堆疊，而是「研發效率平臺」本身的建構能力。
一家成立僅三個月的新創公司發布首版通用物理智慧模型 Simate-beta，且未針對該基準專門最佳化即登頂 RoboDojo 榜單。其核心團隊曾將端到端智駕系統推向對標 Tesla FSD 的水準並實現量產落地。
- Simate-beta 已登頂 RoboDojo 榜單（截至 2026-09-23），平均分數 33.95、SR 27.96%。
- 系統架構採用「慢系統」（規劃）搭配「快系統」（即時感知微調），並透過自研基礎設施實現研發流程自動化。
- 公司已連續完成多輪數億人民幣級別的融資，預計年底推出解決零樣本泛化的階段性成果。