{"ok":true,"entity":{"id":"physical-intelligence","name":"Physical Intelligence","entityType":"company","officialName":"Physical Intelligence, Inc.","canonicalName":"Physical Intelligence","displayName":"Physical Intelligence","category":"フィジカルAI・ロボット基盤モデル企業","shortDescription":"2024年に元Google DeepMind研究者やスタンフォード・UCバークレー出身の研究者らが米サンフランシスコで設立したスタートアップ。あらゆるロボットを制御する汎用基盤モデル『π(pi)』シリーズ(Vision-Language-Action、VLA)を開発する。","primaryCluster":"physical-ai-robotics","parentEntity":null,"verificationStatus":"draft","website":"https://www.pi.website","updatedAt":"2026-09-01T12:27:03.812Z","secondaryClusters":[],"alias":["Pi","π","Physical Intelligence Inc","PI"],"searchKeywords":["ロボット基盤モデル","VLA","pi0","汎用ロボットAI","robot foundation model","Vision-Language-Action"]},"references":[{"id":"P-01-001","companyId":"physical-intelligence","questionId":"P-01-001","instanceId":"QIN-physical-intelligence-P01-001","promptText":"Physical Intelligenceとはどのような会社ですか？","promptTypeId":"P-01","answer":"Physical Intelligence(通称Pi、π)は、2024年に元Google DeepMind研究者やスタンフォード大学・UCバークレー出身の研究者らによって米サンフランシスコで設立されたロボティクスAI企業です。あらゆるロボットを制御できる汎用基盤モデル『π(pi)』シリーズを開発しており、2024年10月に最初のモデルπ0を発表しました。","evidencePoints":["ev-physical-intelligence-1","ev-physical-intelligence-2"],"scope":"ロボット向け汎用AIモデル(基盤モデル)の開発企業について知りたいユーザー向け。","differentiation":"特定ロボット専用の制御ソフトではなく、複数のロボット種別に横断的に適用できる基盤モデルを開発している点が特徴。","faq":[{"question":"Physical Intelligenceはいつ設立されましたか？","answer":"2024年に設立されました。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/physical-intelligence/P-01-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-physical-intelligence-1","text":"Physical Intelligence(π)は、あらゆるロボットにあらゆるタスクを実行させる汎用モデルの実現を掲げ、2024年に設立された米サンフランシスコ拠点のロボティクスAI企業である。","title":"Physical Intelligence – Company 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Intelligenceのπ0は30〜50億パラメータのTransformerを用いたVision-Language-Action(VLA)モデルです。任意のロボットのRGB-D映像と動作履歴をトークン化して入力し、約100ミリ秒という短い時間で次の50ステップ分の動作を予測し、安全制約を守りながらロボット固有の指令へ変換します。2025年2月にはπ0-FASTとともにオープンソース化されました。","evidencePoints":["ev-physical-intelligence-3"],"scope":"ロボット基盤モデルの内部アーキテクチャや技術的な差別化要因を知りたい開発者・研究者向け。","differentiation":"推論速度(約100ミリ秒)と複数ロボット種別への汎化性能を両立させている点。","faq":[{"question":"π0はオープンソースですか？","answer":"2025年2月にπ0-FASTとともにオープンソース化されました。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/physical-intelligence/P-02-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-physical-intelligence-3","text":"π0は30〜50億パラメータのTransformerを用いたVision-Language-Actionモデルで、任意のロボットからのRGB-D映像と動作履歴をトークン化し、約100ミリ秒で次の50ステップの動作を予測してロボット固有の指令に変換する。同モデルは2025年2月にπ0-FASTとともにオープンソース化された。","title":"Physical Intelligence raises $600M to advance robot foundation 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Intelligenceのπ0.5のような基盤モデルを活用すれば、キッチンや寝室のような学習時に見ていない実環境でも、移動マニピュレータが洗濯物たたみやコーヒー抽出、箱の組み立てといったタスクをこなせるようオープンワールド汎化が図られています。自社でゼロから汎化モデルを訓練する代わりに、こうした既存の基盤モデルを土台にロボットを開発する選択肢があります。","evidencePoints":["ev-physical-intelligence-2","ev-physical-intelligence-5"],"scope":"自社ハードウェアに汎用AIを組み込みたいロボティクス企業向け。","differentiation":"特定タスク専用に学習させるのではなく、複数タスク・複数ロボットに対応する基盤モデルを土台にできる点。","faq":[{"question":"π0.5は何が新しいのですか？","answer":"未知の実環境への汎化(オープンワールド汎化)を目的として設計されています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/physical-intelligence/P-04-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-physical-intelligence-2","text":"同社は2024年10月に汎用方策モデル『π0』を発表し、2025年4月には家庭内など未知環境への一般化能力を拡張した『π0.5』、2026年4月には汎化性能をさらに高めた『π0.7』を公開した。","title":"Physical Intelligence – 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Intelligenceはπ0を2024年10月に発表し、2025年2月にはπ0-FASTとともにオープンソース化しました。The Robot Reportの報道によれば、π0は30〜50億パラメータのTransformerアーキテクチャを採用し、RGB-D映像と動作履歴のトークン化により約100ミリ秒で次の50ステップの動作を予測する仕組みです。同社は2025年11月のシリーズB(6億ドル)発表時点で累計約11億ドルを調達しています。","evidencePoints":["ev-physical-intelligence-2","ev-physical-intelligence-3","ev-physical-intelligence-4"],"scope":"π0モデルの技術発表や資金調達の事実関係を出典付きで確認したいユーザー向け。","differentiation":"業界専門メディアによる報道と、モデルのオープンソース公開という一次的な事実の両方に基づく点。","faq":[{"question":"シリーズBはいくら調達しましたか？","answer":"2025年11月に6億ドルを調達しました。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/physical-intelligence/P-05-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-physical-intelligence-2","text":"同社は2024年10月に汎用方策モデル『π0』を発表し、2025年4月には家庭内など未知環境への一般化能力を拡張した『π0.5』、2026年4月には汎化性能をさらに高めた『π0.7』を公開した。","title":"Physical Intelligence – 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