12小时前 K-Scale Labs产品与工程负责人离职！创立Gradient Robotics新公司 聚焦美国机器人与物理AI关键难题！

作者：李鑫    出品：具身智能大讲堂

具身智能独家报道，10月21日，美国K-Scale Labs产品与工程负责人@JingxiangMo在X平台宣布，自己已于今年9月离开一手创办的K-Scale Labs，并计划创办新企业，专注攻克美国机器人技术与物理人工智能领域的迫切关键问题。

JingxiangMo在X上透露，K-Scale Labs 任职期间，曾主导创建 K-Bot 和 Z-Bot 两大项目，并组建了一支世界级团队。这支仅 10 人的团队在不到 8 个月的时间内，完成了行业内多数人认为需数年才能达成的目标。覆盖硬件设计、生产制造，以及操作系统、强化学习 / 视觉语言动作模型（RL/VLA）的全流程开发，成功打造出美国首批两款开源、可大规模生产且面向开发者的人形机器人，目前相关产品已交付首批客户。

此外，JingxiangMo十分感谢本（Ben）、Rui、帕维尔（Pawel）的指导与支持，同时致谢开源社区、合作伙伴、供应商及各界友人的鼎力相助，称正是这些支持让相关项目得以落地。

对于行业发展，其指出通用型机器人技术是当今最重要的课题之一，团队已明确该问题的解决路径，类比自动驾驶技术的突破历程，认为这一极具挑战性的任务终将被攻克，且必然会以开源方式实现。

目前JingxiangMo在X平台的title已经更新为Gradient Robotics联合创始人兼首席执行官，前 K-Scale Labs 产品与工程负责人。但目前JingxiangMo并未透露更多关于Gradient Robotics的更多消息。

1►6个月从研发到量产 客户覆盖DeepMind、Open AI和斯坦福大学

JingxiangMo是加拿大籍机器人领域专家，在温哥华长大，先后毕业于麦吉尔大学与新加坡南洋理工大学。他坚信 “所有问题本质上都是工程问题，而所有工程问题都有工程解决方案”。

作为资深机器人工程师，JingxiangMo现任 Gradient Robotics 联合创始人兼首席执行官，此前曾任职于 YC W24 孵化企业 K-Scale Labs，主导该公司工程与产品团队工作。他的专业能力覆盖机械、电子、设计、软件、机器学习（ML）、市场营销及制造等多个领域，核心使命是解决全球重大议题，聚焦通用型机器人技术、核能能源、政府/城市政策与规划三大方向。

在 K-Scale Labs 任职期间，他核心主导了 K-Bot 项目——这款开源、面向开发者的人形机器人平台，搭载基于强化学习（RL）的运动系统与视觉 - 语言 - 动作（VLA）操控功能，是美国首款消费级开源人形机器人。

作为项目核心成员，他牵头完成全技术栈的工程与产品工作，从机器学习训练库、操作系统、硬件设计，到从原型到量产的全制造流程，全程仅耗时不到 6 个月。

2025 年 7 月，K-Bot 正式推出，首批 150 台量产机型迅速售罄，销售额超 200 万美元，客户涵盖谷歌 DeepMind、OpenAI、斯坦福大学等机构的开发者与顶尖实验室，相关进展还获得《The Information》《Late Post》及黑客新闻（HN）首页等媒体报道。

继 K-Bot 之后，他继续推进迭代产品 Z-Bot 项目，这款机器人主打大规模量产，配备更丰富的开发者工具与功能，单台售价低于 1000 美元，同时提供开源软件开发工具包（SDK）及 RL/VLA 仿真环境。目前，Z-Bot 原型机已应用于斯坦福大学 CS234 强化学习课程，公开等待名单已超 2 万人。

在此之前，他还与好友 Kelsey、Denys 联合打造了 Zeroth-01—— 全球最小的 3D 打印开源端到端人形机器人，物料成本仅 350 美元。该项目从强化学习训练、操作系统到硬件设计均由团队自主完成，如今其开源社区已拥有 5000 多名成员，GitHub 星标超 700 个，被全球各地的教育工作者、开发者及实验室广泛采用。

在工业机器人领域，JingxiangMo开发的 Flojoy Robotics Platform 是一款可视化编程、测试与部署平台，支持非编程人员通过图形界面构建工业机器人行为树，实现仿真测试、调试及真机部署，目前已向 Mecademic Robotics 等合作伙伴与客户交付相关功能。

2►PI与Field AI很有可能成为Gradient Robotics对标企业

JingxiangMo 在公开信中披露新公司将聚焦机器人与物理 AI 领域。当前，美国两家具身智能初创公司 Physical Intelligence（简称 PI）与 FieldAI 均已站稳脚跟，估值均突破 20 亿美元。

Physical Intelligence 是 2023 年 1 月在美国旧金山成立的具身智能初创公司，这家公司的核心方向很明确，只做机器人智能软件研发，不涉及硬件生产，最终目标是为各类机器人和物理设备打造通用 “AI 大脑”，公司的首席执行官是 Karol Hausman。

在技术研发上，Physical Intelligence 主要围绕通用机器人基础模型展开。

2024 年 10 月，PI推出了首个通用机器人基础模型 π0，这款模型的参数量只有 3B，属于视觉 - 语言 - 动作流模型，已经能支持机器人完成多种家务任务。

到了 2025 年 5 月，PI又推出了升级版的视觉 - 语言 - 动作模型 π0.5。这次升级重点解决了数据整合和功能统一的问题，通过异构数据协同训练整合多模态数据，实现了高级语义推理与低级动作控制的统一，这也是第一次让端到端机器人系统能在全新家庭场景里，完成清洁厨房、整理物品这类长程复杂操作。更关键的是，π0.5 只需要约 100 个训练环境，泛化性能就接近直接针对目标环境训练的基线模型，大大降低了场景适配的成本。

融资方面，Physical Intelligence 的表现也很亮眼。2024 年 11 月，公司完成了 4 亿美元融资，投后估值达到 24 亿美元，不仅成为具身智能大模型赛道初创企业中估值最高的，也是最快晋升独角兽的企业。参与投资的阵容相当豪华，既有亚马逊创始人杰夫・贝索斯这样的科技大佬，也有 OpenAI、Thrive Capital、Lux Capital、Bond Capital、Khosla Ventures 和 Sequoia Capital 等知名机构。此外，PI还与中国智元机器人建立了战略合作关系。

另一家具身智能领域的重要公司是 FieldAI，它同样成立于 2023 年，总部设在美国加州尔湾。公司创始人兼 CEO 阿里・阿格哈背景深厚，在美国宇航局（NASA）和麻省理工学院（MIT）有过数十年的机器人研究经验，这也为公司的技术方向奠定了基础。FieldAI 的核心使命是开发能应用于物理世界的 AI 模型，解决机器人在真实环境中遇到的感知、决策和操作难题，最终目标是打造 “能跨不同机器人类型和多样化环境进行泛化的单一机器人大脑”。

FieldAI 的核心技术是 “Field 基础模型”（FFMs），这款模型的创新点很突出。在 AI 模型中嵌入了物理知识，让机器人具备 “物理直觉” 和风险意识机制。而且，同一套 “大脑” 能适配多种设备，还能在边缘运算环境下实现即时自主决策，不需要依赖云端处理，这对机器人在复杂真实场景中的灵活应用至关重要。

融资方面，FieldAI 在 2025 年 8 月集中完成了两轮融资，总计金额达到 4.05 亿美元，其中最新一轮融资就有 3.14 亿美元，并且两轮融资都实现了超额认购，投后估值直接飙升到 20 亿美元。领投方包括亚马逊创始人杰夫・贝索斯的家族办公室 Bezos Expeditions、Prysm Capital，以及新加坡主权财富基金等。

3►结语与未来：

目前，机器人与物理 AI 领域正成为具身智能赛道的竞争焦点，PI 与 Field AI 等企业的快速崛起及融资表现，凸显了行业对相关技术突破的迫切需求。JingxiangMo 及其团队凭借在开源人形机器人领域的全栈研发经验、高效落地能力，以及对通用型机器人技术路径的清晰判断，为 Gradient Robotics 奠定了基础。截至发稿，新公司的具体技术方向、产品规划仍未得到公开，其后续发展及在行业中的市场表现，值得持续关注。