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AING硬迹

给所有机器发一个通用的脑子。

近日，由英伟达GR00T人形机器人项目四位核心成员创立的Dream Lab宣布完成9000万美元种子轮融资，由B Capital领投，Kindred Ventures跟投，A.Capital、Unusual Ventures、SV Angel、Wing VC、Scribble VC及天使投资人Adrian Aoun参与。本轮资金将主要用于算力投入，以扩展模型支持的任务、机器人种类及用户规模。

同时，Dream Labs上线了全球首个向公众开放的机器人“大脑”APIDream API：任何人接入自己的机器人后，只需提供自然语言指令，API即可生成电机控制指令，而且能适配训练中从未见过的机器人硬件。目前已有20多家硬件厂商加入合作生态。

GR00T的核心班底

这家成立于2026年、总部在旧金山的公司，四位联合创始人全部来自英伟达GR00T机器人团队。

Joel Jang（CEO）此前是GR00T世界模型负责人，主导过LAPA、DreamGen、DreamDojo和DreamZero；

葛云皓（CTO）是GR00T视频模型负责人，参与构建了英伟达Cosmos世界基础模型系列，履历横跨斯坦福、南加州大学、谷歌与微软；

Scott Reed（首席科学家）是英伟达GEAR实验室创始成员、主导GR00T N1至N1.7系列，此前在DeepMind工作8年，是Gato论文的第一作者，Google Scholar引用超过15.8万次；

You Liang Tan（Chief Robot Officer）是GR00T开源负责人，更早参与过ROS 2、Octo、SERL等项目。

今年2月，他们还在英伟达时发布了DreamZero论文，首次明确提出世界动作模型（World Action Model，WAM）。当时最让团队意外的实验结果是一个数字：只用30分钟的YAM机器人数据做后训练，模型就零样本泛化到了从未见过的任务上，而过去这往往需要数百甚至上千小时的特定本体数据。

如果30分钟就能学会自适应，机器人“没数据就没用、没用就没数据”的死循环就有可能被打破。团队由此决定创业。六个月后，Dream-1问世。

按小时卖的“大脑”

世界动作模型同时学习预测视频和动作，所以“控制一台机器人”和“想象这台机器人接下来会做什么”变成了同一个问题。

而Dream-1用头部加两只手腕的三路视角观察场景，同时学习预测视频和动作。官方表示：在头部摄像头里，任何机器人都只是画面中移动的形状，能“想象机器人完成任务的样子”，就能反推出动作。

模型输出末端执行器位姿与夹爪开合，再由各机器人的IK求解器换算成关节指令，这构成了所有平行夹爪双臂机器人共享的动作空间。在仿真中，Dream-1零样本跑通了27款从未见过的双臂机型，包括18年前的PR2；真机测试覆盖12个站点、8个国家。

另外，硬件价格正在以超出多数人预期的速度下坠：一套具备双臂操作能力的机械臂最低约2000美元，七款半人形机器人售价低于15000美元，Hugging Face的Microduck机器人标价399美元，首发四天售出逾一万台。

Dream-1带来的是零样本跨本体能力，定价上，Dream-1每小时3美元，轻量版Dream-1-flash每小时2美元。并且配套了两项服务：微调即服务（FaaS）允许开发者和硬件厂商提交少量演示数据，在几小时内获得定制模型。

值得注意的是，Dream-1目前主要处理桌面级双臂操作，包括抓取放置、叠衣物等；轮式移动平台和灵巧手支持尚在路线图上。性能很大程度上取决于每台机器人逆运动学求解器的质量，这是软件难以绕过的硬件瓶颈；Dream-1只决定夹爪的最终到达位姿，不控制手臂运动轨迹，在障碍物密集或关节极限场景下可能出现异常；面对与训练数据差异极大的新型本体，模型也可能预测出不可执行的动作。

Dream Lab押注的是：当硬件便宜到人人可买，价值就会从身体迁移到控制系统上。

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