Physical Intelligence 开放 Pi API 测试

背景

Physical Intelligence 把自己描述为一家把通用人工智能带进物理世界的公司，其学习算法的目标是控制任何机器人完成任何任务^[1]。这一点对理解 Pi API 很关键：公司从一开始就没有把模型说成只服务某一种机器人或某一种工作，而是当作可以适配到多种本体、多种任务的通用策略^[1]。

发布了什么

2026 年 10 月 13 日，公司以“Frontier Models for Every Robot”为标题宣布 Pi API 进入测试阶段^[1]。这项服务替客户做三件事：接收上传的数据，在这些数据上微调模型，以及把云端推理部署到客户自己的机器人上^[1]。换句话说，模型不必离开云端，客户也不必自建训练流水线或在本地部署模型；车间里的机器人直接与公司托管的系统通信。

这三步对应的是机器人行业里一个常见难题。一个团队手里通常有一些来自自己设备的数据——示教记录、遥操作日志、成功与失败的运行片段——但数量不够，也缺少从头训练一个基础模型所需的工程能力。把数据上传、在已有模型上做微调，是用借用能力代替自建能力的一种办法。

开发者怎么进入

公司的网站邀请开发者用 Pi API 构建应用，并加入等待名单^[1]。等待名单的措辞与“测试版”相符：访问权限是分批发放的，而不是一次性向所有人开放，因此最早的用户很可能是已经与公司有接触的团队。

在公司研究序列中的位置

这则公告排在公司网站一份研究列表的最前面，而这份列表可以回溯到 2024 年 10 月 31 日发布的 π0^[1]。同一份列表里还列着 π0.7，日期为 2026 年 4 月 16 日，被描述为可操控的机器人基础模型（steerable robotic foundation model）^[1]。也就是说，Pi API 是搭在一条已经公开约两年的模型线之上的商业层，这条线从最初的 π0 一直延伸到公司称为“可操控”的版本^[1]。

意义

机器人基础模型此前大多在研究中演示：由同一个团队同时掌握机器人、数据和模型。API 改变了这种关系——模型变成一项服务，可以被别人的硬件调用。这是把研究成果变成机器人公司可以据以做产品的一步；也正是在这一步，难题从基准成绩转向运营层面：上传的是谁的数据、微调会把行为改成什么样、当推理在云端而机器人身处工厂车间时会发生什么。

测试版只是有限度的开放，不是正式发售。它确立的是这项服务的基本形态：数据进来，微调后的模型出去，推理由公司托管并交付到客户的机器人上^[1]。