Agent 原生的
通用人形基座模型

具身智能的核心瓶颈——缺一颗大脑

硬件已较为成熟，但行业缺乏通用大脑，生态无法形成。
为什么？两条隐形的结构性裂缝。

核心团队 · Agent 驱动的AI-Native 公司

全栈覆盖大模型、Agent、运动小脑、机器人硬件 —— 10 人核心 + N 个 AI Agent，人均产出远超传统团队。

MetaBot · Agent-Native 组织基础设施

一套从数字世界延伸到物理世界的 Agent 框架 —— 这就是物理 AGI 的入口。

Agent 驱动的三层一体架构

核心技术关键词

从底层方法到模型能力，四个关键词定义了 XVI 的大脑。

和大模型同一套打法 · Benchmark 驱动

我们做的是通用人形基础模型 —— 不是垂直场景方案。和 LLM 一样 scaling，像 LLM 一样刷榜。
业内每一个公开的人形 benchmark，从室内到室外、从操作到导航、从单步到长程 —— 我们都要刷到第一。通用能力用硬证据说话。

通用之上 · 押注物理世界高价值场景

我们押注的是物理世界高价值场景 —— 人类去不了、不愿意去、不应该去的地方。
三个方向不是能力边界，是资源聚焦 —— 独家数据、独家场景、独家 benchmark，构成别人无法复制的 moat。

开源占生态位，定义行业标准

从 PoC 到具身 GPT-4 时刻 —— 节奏、里程碑与关键 Demo。

融资需求

以明确的资金配比，支撑从 PoC 到开源发布再到生态建设的完整节奏。