Physical Intelligence 開放 API 測試版：上傳示範資料就能在雲端微調與部署機器人模型
2026-10-14
事件摘要
機器人基礎模型公司 Physical Intelligence（PI）於 10 月 13 日宣布推出 API 測試版，開發者可以在 PI 託管的基礎設施上微調模型，並使用雲端推論。流程是：上傳示範資料、訓練策略、在實機上測試，再針對失敗的情況收集更多資料。過去 PI 透過開源專案 openpi 釋出 π0、π0-FAST 與 π0.5 等模型，但使用者必須自行處理資料、訓練與部署；API 則把這些工作改由 PI 代管。
API 採申請制、分批開放，申請表會詢問機器人配置、訓練經驗、遙操作資料、模擬資料與任務成功標準，目前未公布價格與支援機器人清單。展示案例包括 Formic 的包裝機器人、Almond 的 Axol 雙臂機器人（處理墊片去毛邊），以及 Actor 在商業場域中裝載砂石車的輪式裝載機。報導也指出，多數展示應用使用雲端推論，部分場域的網路連線是一大挑戰；申請表雖詢問推論要在雲端、本地或兩者執行，但這不代表目前已支援本地部署。
技術意義解讀
機器人基礎模型的瓶頸之一，是從「拿到開源模型」到「在自己的機器人上跑起來」之間，還隔著資料處理、GPU 訓練與部署的大量工程。PI 把這段流程做成 API，對沒有大型 AI 團隊的機器人公司很有吸引力，這和 AWS 推出 Physical AI Toolchain 是同一股趨勢：機器人 AI 正在往「平台化、服務化」發展。
不過，依賴雲端推論的機器人也面臨延遲與網路穩定性的問題，工廠、礦場、工地的網路條件往往不理想。已經採用 PI 模型的 Ultra 倉儲機器人，以及本站介紹的 VLA 與模仿學習，都可以幫助理解這類模型的運作方式。
原文報導
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