Simate AutoResearch 登顶 RoboDojo 探索机器人自主迭代能力

RSI 正从数字世界的 AI 自改进探索延伸至物理世界，核心命题是让机器人智能形成自主迭代的闭环能力。成立仅三个月的初创团队 Simate 依托自动驾驶领域积累的物理 AI 研发经验，探索人机共驾的弱 RSI 路径，其 AutoResearch 自动研究系统登顶机器人智能评测榜单 RoboDojo，验证了机器人研发环节的自动化可行性。Simate 搭建了包含弱 RSI 范式、可插拔模型底座、大规模真实物理数据体系、多层级反馈飞轮、面向自动试错的 AI 原生基础设施在内的自主研究体系，目标是以 4D 物理感知与记忆为核心构建可端侧部署的物理原生快系统，并规划了从弱 RSI 到强 RSI 再到完全自治 RSI 的三阶段演进路径。目前 Simate 的自动化研究系统已向多所海内外高校开放内测，后续计划逐步向业界开放相关基础设施工具，发布相关技术报告，有望压缩整个机器人智能赛道的创新周期。