更让人惊讶的是，这个脱胎于学术界的创始团队并非常见的资深教授带队创业模式，而是一群刚刚博士毕业的年轻AI及机器人科学家。
CEO周衔，刚刚从CMU获得机器人学博士学位。而整个创始团队平均年龄不到28岁。
答案或许就在团队去年底开源的Genesis物理引擎中，一句话就能精准生成完整的物理世界，已成为GitHub上最大的开源机器人项目。
大型语言模型需要用海量的文本数据来训练，机器人的AI模型则得基于物理世界的数据进行训练。不过，获取现实世界的数据既费钱又费时。
为了克服这个问题，Genesis物理引擎通过准确地模拟物理世界来生成合成数据。
现在，Genesis AI这家公司在Genesis物理引擎的基础之上，致力于开发通用机器人基础模型和通用机器人，旨在突破现有物理自动化解决方案的局限，实现“无限物理劳动自动化”。
当前即使在最自动化的行业中，机器人与人类的比例也很少超过1:30，通用机器人有望解决这一问题，Genesis的团队和战略有能力定义物理 AI 时代。
这支平均年龄不到28岁的团队，集结了过去几年AI和机器人领域多个重要突破的主要贡献者。
CEO周衔，生成式仿真的提出者，Genesis项目的负责人，2024年从CMU博士毕业。
英伟达GEAR团队真机系统负责人许臻佳，2024年从哥伦比亚大学博士毕业，师从斯隆研究奖得主宋舒然。
许臻佳是当下最流行的机器人网络架构Diffusion Policy以及数采设备UMI的核心作者。
前Liquid AI大模型研究科学家王尊玄，博士毕业于MIT，师从MIT人工智能实验室主任Daniela Rus。
CMU图形学方向助理教授李旻辰，2020博士毕业于宾夕法尼亚大学，本科浙大校友。
李旻辰是IPC算法的发明人，IPC是目前图形学领域最有影响力的求解复杂contact模型的算法。
获得过Siggraph Dissertation Award，每年之颁发给一个图形学领域最有影响力的博士毕业生。
他2024年毕业于马里兰大学，师从图形学泰斗Ming C.Lin和机器人学泰斗Dinesh，本科是中国科学院大学校友。
无人机竞速超越人类登上《Science Robtics》封面的宋运龙，2024年博士毕业于苏黎世大学，师从机器人学泰斗Davide Scaramuzza。
Genesis物理引擎发布半年多，已收获25.4k star，成长为GitHub上最大的具身智能开源项目。
Genesis为物理AI带来了以数据为中心的全栈方法——构建一个可扩展的通用数据引擎，将高保真物理模拟、多模态生成模型和大规模真实机器人数据收集统一起来。
其完全内部开发的模拟堆栈将大规模生成丰富的合成数据，并结合更高效、可扩展的真实世界数据收集系统。
这种组合，将历史上各自发展的机器人、高保真仿真、渲染和基础模型领域联合起来共同推动通用机器人时代。
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