由前 Mistral 研究員 Théophile Gervet 與華人學者周銜聯合創立的機器人 AI 公司 Genesis AI，在經歷一年低調研發後，於 5 月 6 日正式發布旗下首個機器人基礎模型 GENE-26.5，同時亮相一款具備類人靈巧操作能力的仿真機械手。這項成果一經公開便在機器人學界與產業界引發轟動，被譽為「今年為止最炸的機器人 Demo」。
Genesis AI：從開源物理引擎到全棧機器人模型
Genesis AI 這個名字對許多關注開源機器人領域的人來說並不陌生。2024 年底，該團隊發布了開源物理模擬平台 Genesis，這個能夠「一句話生成完整物理世界」的專案一舉成為 GitHub 上最大的開源機器人項目。 團隊隨即在 2025 年 7 月以高達 1.05 億美元（約合新台幣 34.1 億元）的種子輪融資創下矽谷具身智慧賽道紀錄，由 Eclipse Ventures 和 Khosla Ventures 聯合領投，前 Google CEO 埃里克·施密特與法國電信大亨 Xavier Niel 也參與了投資。
時隔將近一年，Genesis AI 終於端出了首個具體成果。GENE-26.5 並非單純的「機器人大腦」，而是一套涵蓋模型、硬體、數據與控制棧的全棧解決方案。
GENE-26.5 能做什麼？
官方演示影片展示了 GENE-26.5 在 長時序、精細力控、雙手協調與工具使用 方面的驚人能力，且所有任務均以 1 倍速、同一個模型 自主完成，而非為單一 Demo 專門訓練的方案：
We are back. After one year of quiet building.
Introducing GENE-26.5, our first robotic brain that takes a major step toward human-level capability.
For years, robotics has struggled to learn from the world’s largest and valuable data source: Humans.
Solving it means… pic.twitter.com/ewHNRGuNnH
— Genesis AI (@gs_ai_) May 6, 2026
烹飪任務（約 4 分鐘，20+ 子步驟）： 機器人需要單手打蛋、切番茄、使用毛巾、鹽磨、打蛋器、刀具、鍋鏟與煎鍋等工具，還要完成雙手協同操作，這對傳統機器人系統來說是極高難度的挑戰。
2/
GENE-26.5 cooks in an unsimplified, real-world setting with more than 20 subtasks. pic.twitter.com/niadsRhyTA
— Genesis AI (@gs_ai_) May 6, 2026
實驗室移液： 接近商業化應用的場景，機器人須抓取移液槍、插入槍頭、轉移液體、密封試管、按下離心機按鈕，再將試管放入轉子中，要求毫米級精度與小尺寸物體穩定操作。
3/ 在实验室中以毫米级精度操作复杂工具。pic.twitter.com/ppAMfsw8oM
— AI Will (@FinanceYF5) May 7, 2026
解魔術方塊： Genesis 稱這是業界首次有通用雙手機器人系統完成魔方求解，並非依靠特殊機械夾具，而是透過外部求解器生成動作指令再由模型精準執行。
4/ 解魔方一直是机器人操作的长期挑战性基准任务。
该任务要求在魔方自身的几何和运动约束下进行精细控制。
此前的最先进方法仍是 OpenAI 2019 年的单手解法。
这是第一次GENE 实现了双手协作解魔方。pic.twitter.com/o8rBVSZH8w
— AI Will (@FinanceYF5) May 7, 2026
彈鋼琴： 機器人甚至挑戰了以高難度著稱的《Rush E》鋼琴曲，這首曲子連一般人類都很難駕馭。
9/
And plays piano. pic.twitter.com/iIma4YvVQY
— Genesis AI (@gs_ai_) May 6, 2026
線束整理： 汽車工業的「聖杯任務」之一，處理線纜與膠帶等軟性物體需雙手協同與極精確的力度控制。
8/
Does wire harnessing. pic.twitter.com/cRhPxhw8v0
— Genesis AI (@gs_ai_) May 6, 2026
關鍵突破：全棧自研 + 仿真人手
與其他團隊專注於訓練單一「機器人大腦」不同，Genesis AI 選擇了更困難的路徑：全棧自研，從根本上解決機器人靈巧操作長期面臨的數據、硬體與控制協同難題。在硬體方面，Genesis AI 展示了全新的 1:1 類人仿真機械手，其結構比傳統工業機械夾爪更接近人類手部，可將人類動作更直接映射至機器人。
在數據採集方面，團隊開發了 非侵入式無線感測手套，訓練者只需戴上手套與頭戴攝影機反覆演示日常任務，系統便能將動作、力度與觸覺數據完整記錄，再結合海量網路影片訓練模型。這套端到端訓練體系大幅降低了數據獲取成本。
在模型架構上，GENE-26.5 採用 Transformer 架構，融合視覺、語言與觸覺等多模態資訊，能生成精確的運動控制指令。周銜在產品發布會上表示：「GENE-26.5 能讓機器人像人類一樣，透過觀察和語言指令快速學習新技能。」
速度與精度是此次模型更新的核心亮點。根據官方數據，在追蹤 15 公分直徑圓形軌跡時，Genesis 自研的控制中介軟體將平均追蹤誤差從約 20 毫米 降至約 2 毫米，端到端延遲從約 80 毫秒 降至最低 3 毫秒，這樣的表現已接近人類的操作流暢度。
商業化前景
雖然 Genesis AI 目前尚未公布具體的商業化時間表，但公司已表示 GENE-26.5 可用於驅動多種機器人硬體，包括其他廠商生產的設備。目前正與法國、德國和義大利的潛在客戶進行深入洽談。
從 2024 年底開源的物理引擎，到 2025 年創紀錄的種子輪融資，再到如今的 GENE-26.5 問世，Genesis AI 走出了一條與多數機器人新創截然不同的道路。如果團隊能夠在接下來的量產與部署中保持同樣的執行力，那麼「機器人學終局」或許真的才剛開始。