A
状态理解与任务决策
围绕状态、置信度与记忆建模当前环境，为任务执行提供可解释的上层决策依据。
世界模型
状态、置信度与记忆
SERA 自部署
观测、决策、执行、验收
主动观测
下一步观测与动作选择
闭环验证
执行反馈与独立验收
What We Build
从被动执行，到自主决策
我们探索一种新的机器人智能范式：模型不只输出动作，还能识别信息缺口、主动获取观测、判断执行条件，并通过独立验证构成任务闭环。
PHYSICAL AI
WORLD
MODEL State · Confidence · Memory
OBSERVE
REASON
EXECUTE
VERIFY
MODEL State · Confidence · Memory
SERA / SELF-DEPLOYING EMBODIED ROBOTIC AGENTS
从观测、决策到任务验收，形成部署闭环。
通过环境状态理解、下一步观测与动作选择、执行反馈和独立验收，研究机器人如何在变化的现场减少重复人工配置。
01 OBSERVE02 REASON03 ACT04 VERIFY05 IMPROVE
阅读 SERA 技术报告
Physical AI Stack
让智能体理解、行动、持续改进
B
主动观测与世界模型
通过视觉理解、空间表征与环境建模，支持机器人选择下一步该看什么、该去哪里。
C
执行与动作系统
结合操作策略、运动控制与系统集成能力，让机器人在物理世界中稳定完成动作。
D
验证与持续改进
通过执行反馈、独立验收与数据回流，不断修正模型与策略，形成持续演进的闭环。
RESEARCH PLATFORM / ROBOTICS
机器人研究与验证平台
机器人本体是 Physical AI 的执行与验证载体。我们以可操作的机器人平台连接感知、决策与行动，研究智能体如何应对环境变化与任务反馈。
Careers
加入驭灵，研究下一代自主智能体。
招聘方向涵盖 AI Agent、多模态算法、计算机视觉、数据开发与机器人感知等研发岗位。
