Simate发布首版物理快系统Simate-beta，三个月登顶RoboDojo
原标题：AI开始研究Physical AI：FSD级团队亮出首版模型Simate-beta，空降RoboDojo
AI 摘要
成立仅三个月的公司Simate（Silicon Mate）发布首版通用物理快系统Simate-beta，据公司披露以平均Score 33.95登顶RoboDojo榜单，且基础模型未针对该榜单专门优化。团队核心成员曾将一段式端到端智驾模型推进至对标Tesla FSD并量产落地。公司采用AI for Physical AI路线，搭建SiPAI、AutoResearch与AI-native Infra三层架构，让AI参与物理智能研究迭代，并已向MIT、加州理工、清华、北大等高校研究者开放AutoResearch平台内测，同期完成多轮数亿元人民币融资。
正文节选
AI开始研究Physical AI：FSD级团队亮出首版模型Simate-beta，空降RoboDojo Simate将训练、推理与评测全流程接入自研Infra，通过极致的任务编排与资源调度，同时并行推进数十条相互独立的研究路线。 Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI研究AI，这次有了物理世界的答卷。 一家成立仅三个月的公司，亮出了自己的首款通用物理快系统，Simate-beta：展示记忆、长程任务、精细操作与任务适应能力，并据公司披露，登顶RoboDojo。 榜单当然不能代表模型的全部能力，但它提供了一个观察研发速度与实力的切面。 据团队介绍，此次参评的基础模型并未针对该榜单进行任何专门优化。 成立三个月，首版模型就交出这样的成绩，值得关注。 团队叫Simate（Silicon Mate）。 来头也不小。据公司介绍，核心团队曾将一段式端到端智驾模型能力推进至对标Tesla FSD的水平，并完成量产落地。 放眼全球，跨过这道门槛的团队也属极少数；带着这套积累继续推进通用物理AI，就更少见了。 不过，这次最有意思的，是他们从创立第一天就定下的研发方式： AI fo