成軍一年旋即被Meta收購 ARI誓做機械人界Android
本次被收購前，ARI僅宣布了一筆由AIX Ventures進行的種子輪融資，也未披露估值和融資規模。
華商創辦人曾是輝達研究員
ARI創始人之一的王曉龍來自中國，他於卡內基梅隆大學讀完博士，在加州大學柏克萊分校（UC Berkeley）做博士後研究，隨後到加州大學聖地亞哥分校擔任副教授，同時還在輝達（Nvidia，美股代號：NVDA）做過研究員。
另一位創始人Lerrel Pinto同樣是卡內基梅隆大學的博士，和王曉龍同期在加州柏克萊分校做博後研究，隨後到紐約大學擔任助理教授。
團隊在大約一年前創立了ARI，核心方向是為機械人提供通用的「決策與控制能力」，通過強化學習、運動捕捉、軌跡優化等方法，訓練控制模型，使得機械人能夠在真實物理環境中完成複雜動作和任務。這也是當前具身智能領域最重要的技術方向之一。
Pinto在印度長大，其大學教育始於印度最頂尖的理工學府之一——印度理工學院古瓦哈提分校（IIT Guwahati），他在當地攻讀機械工程學士學位。
這為他後來在機械人領域的研究奠定了堅實的基礎，與許多AI研究者純粹從計算機科學出發不同，Pinto的機械工程背景，令其更好地理解機械人與物理世界交互的本質問題。
從IIT畢業後，Pinto前往美國，進入全球機械人學研究聖地卡內基梅隆大學（CMU）機械人研究所，並於2016年獲得機械學碩士學位（MS in Robotics），2019年獲得博士學位。
博士畢業後，Pinto前往加州大學柏克萊分校做研究，在此期間進一步拓展了機器學習與機械人學交叉領域的研究視野。
2020年，Pinto加入紐約大學（NYU），擔任Courant計算機科學系助理教授。他也是該校著名研究機構CILVR（計算智能、視覺與機械人實驗室）的成員，該實驗室由Meta首席AI科學家Yann LeCun創建。
在紐約大學，Pinto領導GRAIL（General-purpose Robotics and AI Lab）實驗室，在學術界的影響力迅速上升，獲得了多項重要榮譽。
2024年2月，Pinto以聯合創辦人身分創辦了Fauna Robotics，這家公司專注於開發能在家庭環境中執行日常家務的通用機械人。
在創辦公司前，Pinto團隊已開源了多個重要項目：例如Dobb-E使用從真實家庭收集的數據訓練模型，機械人學會了打開氣炸鍋、關門、拉直坐墊等109項家務，成功率81%，掌握新技能僅需20分鐘。
3個方向突破
2024年，Pinto團隊與Meta聯合發布了一個新型開放知識型機械人框架OK-Robot，集成大語言模型（LLMs）和視覺語言模型（VLMs），在十個真實家庭環境中拾取放置任務，成功率達58.5%；整潔環境中成功率提升至82%。
今年3月Fauna Robotics被亞馬遜（Amazon，美股代號：AMZN）收購，估值5,000萬美元，團隊50人。
貫穿Pinto整個學術與創業生涯的核心理念是：機械人數據本身是不夠的。他的解決方案是需要朝三個方向的突破：機械人應該直接向人類學習；機械人應該通過觸覺感知世界、而非僅依賴視覺；機械人必須超越純粹反應模式，具備推理、規劃和前瞻性行動的能力。
他說：「我希望能看到家庭中的機械人不再只是吸塵，而是成為我們生活中不可或缺的一部分，做家務、照顧老人、在我們需要時隨時出現。」
2025年，Pinto與王曉龍共同創立Assured Robot Intelligence，專注為人形機械人打造實體AI系統。這是Pinto在Fauna Robotics被收購前的「秘密項目」。
兩位創辦人的技術背景形成完美互補：Pinto專注於機械人自主學習與低成本部署；王曉龍則擅長基礎模型優化與真實世界泛化。
兩位創辦人在創立ARI之初就帶著清晰的使命：為人形機械人打造符合行業標準的實體AI系統，讓機械人能夠理解、預測並適應複雜環境中的人類行為。
當時，許多機械人的行為依賴於人類遠程操作收集數據，然而ARI的核心理念不同，他們認為機械人的規模化應直接來自向人類經驗學習，而不僅僅是依賴遠程遙控。
為實現這一點，他們開發了一套獨特的技術堆疊：將人類在物理世界中的複雜經驗，壓縮為機械人可以操作的「Token」。
這種方法使得AI模型能夠快速適應真實世界的硬體，讓機械人理解、預測並適應人類在複雜動態環境中的行為。
今年5月，ARI被Meta收購，團隊約20人加入Meta超級智能實驗室，並與2025年成立的Meta機械人工作室（Meta Robotics Studio）密切合作。對於這次加入，Pinto解釋其深層意義：讓AI從「能思考及對話」，轉變為「能做事」，在現實世界中可靠地協助人類。
Meta收購ARI的戰略意圖非常明確，目的就是希望成為人形機械人行業的底層平台供應商，類似於智能手機中的Android系統與高通（Qualcomm，美股代號：QCOM）芯片。
與Tesla（美股代號：TSLA）、波士頓動力（Boston Dynamics）等公司直接製造機械人硬件的路線不同，Meta採取的是「輕資產平台模式」，開發機械人的傳感器、軟體和AI模型，然後將其開放給整個行業使用。
