Dream Labs 10 月 19 日宣布出隐身并完成 9000 万美元种子轮，同时上线 Dream-1 公开 API。Dream-1 是一个「世界动作模型」（WAM），把视频预测和动作预测放在一起学，官方称无需该机器人的任何演示数据，就能零样本控制带平行夹爪的双臂机器人，在仿真中跑通 27 款没见过的机型，包括 18 年前的 PR2。定价 Dream-1 每小时 3 美元、Dream-1-flash 每小时 2 美元。第三方 Robocurve 的独立评测里，Dream-1 在 RoboDojo-RC Tier 1 得 59 分，此前最佳为 48 分。官方强调仍是研究测试版，未做安全关键场景验证。
核心要点速览
- ✓融资与团队：9000 万美元种子轮；创始成员 2026 年 2 月在 NVIDIA 时发表 DreamZero 论文，提出世界动作模型（WAM）。
- ✓定价：Dream-1 每小时 3 美元，Dream-1-flash 每小时 2 美元；每次调用返回 1.6 秒动作，每小时约 2250 次调用，约合每次 0.0013 美元（官方口径）。
- ✓泛化：仿真中零样本控制 27 款未见过的双臂机型（含 PR2）；12 个站点、8 个国家的测试者跑过真机任务。
- ✓跑分：Robocurve 独立评测 RoboDojo-RC Tier 1 得 59 分（此前最佳 48），单次任务成本比 Gemini 4 Argon 低 16 倍，速度比 GPT-6 Astra 快 1.7 倍；120 次运行记录全部公开。
- ✓局限：输出末端执行器位姿，依赖各机器人的 IK 求解器；差异大的机型可通过微调服务 FaaS 用少量自有数据适配。
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机器人领域长期卡在「先有鸡还是先有蛋」：机器人要先有用才有人买，但要有用又得先有这台机器人自己的大量数据。Dream Labs 认为两件事正在改变局面：双臂机械臂套件已低至约 2000 美元，而能零样本泛化的模型可以让新机器人一上来就有基本能力。团队成员 2026 年 2 月在 NVIDIA 时发表了 DreamZero 论文，提出世界动作模型（WAM），这次带着 9000 万美元种子轮独立出来。
架构亮点与底层机制
Dream-1 用三路摄像头（头部视角加两只手腕视角）观察场景，同时学习预测视频和动作。官方的解释是：在头部摄像头里，任何机器人都只是画面中移动的形状，所以「能想象机器人完成任务的样子」就能反推出动作。它可以输出关节角，也可以输出末端执行器位姿和夹爪开合，后者是所有平行夹爪双臂机器人共享的动作空间，再由各自的 IK 求解器换算成关节指令。
权威 Benchmark 与实测跑分对比
第三方机构 Robocurve 在发布前做了独立评测：RoboDojo-RC Tier 1 上 Dream-1 得 59 分，此前最佳为 48 分；单次任务成本比 Gemini 4 Argon 低 16 倍，速度比 GPT-6 Astra 快 1.7 倍，120 次运行的记录和视频全部公开。仿真中零样本跑通 27 款未见过的机型，以上数字为官方及其合作评测方口径。
开发者实战落地与开箱指南
Dream API 已向所有人开放，Python 客户端几行代码即可接入：传入相机图像、机器人状态和任务描述，返回下一段动作。每次调用返回 1.6 秒动作，Dream-1 每小时 3 美元，Dream-1-flash 每小时 2 美元。没有机器人可以先用官网的 Robot Playground 远程操控旧金山办公室的真机，或在 Sim Playground 选机型测试。差距大的机型可走微调服务 FaaS。官方提醒这是研究测试版，请在受控环境测试，人员附近运行要格外小心。
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