本文为IPO早知道原创

作者｜Stone Jin

据IPO早知道消息，极佳视界日前正式发布家庭场景子品牌“拾光SeeLight”，全球首个进入真实家庭的通用人形机器人“拾光 S1”正式亮相。同时，极佳视界还发布了全球首个物理AGI“双金字塔” 体系，并首次展现物理通用智能的Scaling体系。

发布国内首个家庭通用机器人品牌

获真实家庭场景百台订单，Q3起规模化运营

在发布会上，极佳视界联合创始人&首席科学家、拾光品牌CEO朱政博士正式发布公司面向家庭场景的全新子品牌“拾光SeeLight”，定位“国内首个家庭通用机器人品牌”。

朱政表示：“AGI不该只停留在屏幕里。我们不是在讲一个遥远的未来故事，而是在把骨子里对物理AGI的信仰变成真实的产品，让物理AGI服务每一个人。”

伴随品牌发布，拾光视界同步推出第一代产品“拾光 S1”。拾光 S1是全球首个进入真实家庭场景的通用人形机器人，采用家庭版轮臂构型，搭载极佳视界自研的具身基础模型，具备从感知、理解到行动的完整闭环能力，可在真实家庭环境中胜任长程、复杂、精细的家务任务。

值得一提的是，极佳视界在发布会上宣布拾光 S1 已获得真实家庭场景百台订单，将率先部署于武汉光谷之寓社区（位于武汉光谷的真实社区），三季度起开启规模化运营。这也是全球范围内首例通用人形机器人在真实家庭场景实现规模化部署。

此外，极佳视界还正式预告了拾光家庭通用机器人系列的第二代产品“拾光 S2”将于2026年三季度正式发布。

拾光 S2是一次围绕真实家庭使用需求的系统级重构：底盘体积减少 60%，更适应家庭狭窄空间；电池续航提升 70%，并支持热换电；操作范围扩大 40%，支持 2.2 米高度任务执行。

“S2的核心，不是某个参数变得更漂亮，而是整机开始更接近真实家庭所需要的‘可用性’。” 朱政在发布会上表示，拾光 S2的定价与发售政策，将于三季度全面揭晓。

同时，朱政在宣布开启真实家庭创始版预定通道时表示：“我们希望邀请第一批种子用户，把物理AGI从技术能力，真正推进到家庭服务。物理AGI服务每一个人的时代，会在一户一户真实家庭中逐渐发生。”

全球首次完整呈现物理AGI的Scaling体系

未来12个月内将发布三代物理智能基础模型

在本次发布会上，极佳视界合伙人、研发副总裁叶云首次系统披露了极佳视界过去三年沉淀的物理AGI底层方法论——“双金字塔”体系。这是全球首次将物理AGI的Scaling体系完整展开。

叶云指出，物理通用智能Scaling的两大瓶颈非常清晰：一是缺乏规模化、可以描述物理规律的数据体系；二是缺乏能够高效学习物理规律的算法架构。

解决这两个问题，需要建立面向物理AGI全新的算法与数据“双金字塔”体系。

数据金字塔从底到顶依次为：互联网视频数据、真人数据、世界模型模拟器、仿真合成数据、真机数据。

极佳视界是行业首个对五层完整数据金字塔进行系统性全栈布局的公司，包括轮臂机器人本体拾光S1、低成本真机数采硬件M01、低成本手持数采硬件U-01、低成本Ego数采硬件E-01、自研具身世界模型平台GigaWorld-0等全栈软硬件体系。

而算法金字塔从底到顶依次为：世界模拟、动作对齐、经验强化。

极佳视界是行业唯一在每一层都有全球领先的积累和成果，并成为行业唯一相关全球权威评测“三料冠军”。

具身世界模型 GigaWorld-1 在世界模型领域权威评测 WorldArena 上击败谷歌、英伟达等公司获得全球第一，成为榜单中首个综合得分突破 60 分的具身世界模型；

具身基础模型 GigaBrain-0系列 在全球规模最大的真机评测RoboChallenge中超越Pi0.5等模型，斩获全球第一；

世界动作模型 GigaWorld-Policy-0.1 在全球权威的面向家庭场景移动操作任务评测平台 RoboCasa365 上击败NVIDIA GR00T N1.5、π0.5等获得全球第一，并成为榜单首个登顶的世界动作模型；

具身基础模型 GigaBrain-0.5M* 通过世界模型+强化学习实现具身基模的经验强化和自我进化。

基于全球首个物理AGI“双金字塔”体系的全面领先布局和积累，极佳视界加速物理AGI的爆发。

此外，极佳视界还首次公布物理AGI基础模型的清晰技术路线图——未来 12 个月内，将连续发布三代物理智能基础模型，目标剑指实现物理AGI的“GPT-3 时刻”。

会上披露的GigaBrain系列后续发布路线图显示：GigaBrain-1 将于2026年第三季度重磅发布。作为全球首个基于“双金字塔”体系打造的物理AGI基础模型，GigaBrain-1 将通过完备高效的范式，全面展现物理智能泛化性的新高度。

在此之后，GigaBrain-2与GigaBrain-3也将加速Scaling，其中，GigaBrain-3 将基于1000万小时视频数据+100万小时世界-动作数据进行训练，剑指物理AGI的 “GPT-3 时刻”。