老黄又投了一家具身智能公司！
Dyna Robotics，1 年前刚成立，现在对外官宣了 1.2 亿美元（折合人民币约 8.6 亿）A 轮融资，新晋股东中，老黄治下的英伟达赫然在列。
众所周知，老黄已经明确下一波硬科技浪潮属于具身智能、属于物理 AI ……所以英伟达的投资押注，也已经在遍地播种了。
Dyna Robotics 不是第一家英伟达投资的具身智能机器人公司。
但全华班创业团队——三个创始人都是华人的具身智能机器人创业公司，似乎还是第一家。
Dyna Robotics 有什么独特之处？
Dyna Robotics 登场，老黄押注
就在最近，Dyna 对外官宣了1.2 亿美元A 轮融资，投后估值 6 亿美元。更早之前的种子轮，大概获得了 2000 万美元融资。
有意思的是，这轮早期融资中，挤满了巨头产业投资部，包括英伟达、亚马逊和 Salesforce。
Dyna 披露，他们希望能利用这笔资金进一步完善其 AI 模型并部署更多机器人。
Dyna 成立于 2024 年，目前公司只有大概 30 名员工，总部位于美国加利福尼亚州红木城，但他们在上海长宁区也设有分部，公司的中文名叫达纳灵动。
在 Dyna 成立之初，创始人团队为了找到一个合适的战略定位绞尽了脑汁。
毕竟对前沿科技创业来说，最大的挑战往往是把握好技术与商业落地之间的平衡：目标若定得过远，短期内难以实现；但若过于保守，又容易陷入价格战频发的红海。
深思熟虑后，Dyna 团队一致决定：短期内不要碰人形机器人，也不要进军制造业和家庭。
在他们看来，工业场景虽高度结构化，任务也比较简单，但流水线上的一次失误就会造成巨大损失，现阶段大模型 + 具身智能无法满足工业场景对精准率的恐怖要求。
然而，家庭环境又太复杂，想让机器人一下子全都搞定也不太现实。
因此，Dyna 决定先将具身 AGI 带入商用场景。
商用场景的有趣之处，在于它恰好介于工业和家用之间——既有对人工泛化能力的需求，又不像工业制造对准确率有那么严格的要求；同时，商用任务往往相对集中且明确，不需要像家用那样"无所不包"。
Dyna 创始人 York Yang 对此有个有趣的比喻：
就像人从小到大不断学技能一样，Dyna 希望通过商用场景，一点点积累机器人真实数据，为这个"小 AGI 宝宝"提供养分，让它在摸爬滚打的过程中逐步学会一个又一个技能，最终组装成为一个强大的具身智能体。
这样，既能产生营收自我造血，也不至于像无人驾驶行业那样"无限烧钱"却迟迟看不到落地。
今年 4 月，Dyna 便以这个理念为基础，发布了其自研 VLA 模型DYNA-1 ( Dynamism v1 ) ，这是世界范围内首款可落地于商业场景的灵巧操作基础模型。
根据 Dyna 公布的演示视频，搭载 DYNA-1 的机械臂已实现完全自主运行 24 小时以上，期间成功折叠餐巾 900 余次，成功率高达99.4%——要知道，像这餐巾这种精细任务这对机器人来说可是地狱级难度。
目前，DYNA-1 已经开始在多个真实场景中落地应用：餐厅里折叠餐巾、健身中心整理毛巾、自助洗衣店分拣衣物……
那么它是怎么做到的呢？
DYNA-1 是一个"单权重通用基础模型"（Single-weight general foundation mode），该模型采用一组固定的参数来处理多种任务，无需为每个任务重新训练。
简单来说，单权重意味着 DYNA-1 不会提前写好一条条任务指令，而是靠环境中不断输入的数据来学习，这样的机制让它更适合大规模部署。
Dyna 首席科学家 Jason Ma 表示，随着 DYNA-1 在工业制造、餐饮和服务等商用场景落地，它能把之前学到的经验迁移到新任务上。这种"举一反三"的能力，是走向泛化和规模化应用的关键。
可扩展的现实世界机器人学习系统需要掌握和泛化许多操作技能。Dyna 研发的基础模型不仅需要具备对世界的普遍理解，还要能在实际操作中快速自我学习，实现在线迭代。
这意味着，每一次新的部署都会让 DYNA-1 学到更多，进而让更多用户愿意部署它。应用产生的数据又反过来推动研发，形成一个不断加速的数据飞轮。
Dyna 团队对这种模式非常看好，他们认为 DYNA-1 有机会填补具身智能里长期缺失的三块拼图：
1、泛化能力 + 高性能：能快速掌握新任务，并以低成本推广到各种环境。
2、鲁棒性：能灵活应对现实世界中那些意想不到的"长尾情况"，这让其有希望从实验室原型跨过到量产应用。
3、商业模式：技术必须能和经济模型挂钩，否则具身 AGI 只能停留在概念层面。商用场景就像机器人宝宝的一根拐杖，可持续的变现手段能够使其撑到实现具身智能 AGI 的那天。
如果这三点都能满足，机器人就能真正做到"开箱即用"，实现工业化部署和规模扩张。
三个华人硅谷创业具身智能
除了特殊的技术基因，Dyna 在主创团队上也有一点特别之处—— 3 位联合创始人都是华人！
他们分别是：Lindon Gao、York Yang，和 Jason Ma。
Lindon Gao 是 Dyna 的联合创始人兼 CEO，毕业于纽约大学 Stern 商学院，负责公司的整体战略和商业化方向。
其实，这已经不是 Lindon 第一次在人工智能领域创业了，Lindon 创办的上一家公司叫Caper AI。
Caper AI 故事要追溯到数年前。Lindon 在 Zara 的收银台"惨遭"了漫长的排队等待，这个小小的痛点让他萌生了一个念头：能否用 AI 打造一台能自动结账的购物车？
于是 2016 年，Lindon 创办了 Caper AI。这家公司为零售商提供人工智能驱动的智能购物车，产品一经推出便迅速走红。到 2021 年，Caper AI 被美国最大的线上生鲜杂货配送平台之一 Instacart 以 3.5 亿美元收购，Lindon 也因此加入了 Instacart。
不过，在 Lindon 工作的这段时间，Lindon 逐渐察觉到了三个不容忽视的趋势——大语言模型突飞猛进，智能硬件加速成型，全球劳动力短缺。
凭借上一次创业的经验，他很快把这些点连成了面，看到了一个全新方向——具身智能。
2024 年 9 月，Lindon 离开了 Instacart，正式投身具身智能赛道，创办了 Dyna。
另一位联合创始人 York Yang 是研发负责人，负责 Dyna 的工程和产品开发。
York 本科在浙江大学学习电子工程，毕业后前往 UCLA 攻读计算机科学硕士学位。
York 和 Lindon 的相识颇有缘分。York 在 UCLA 读书时结识了同样在技术圈活跃的 Yilin Huang，而 Yilin，正好是 Lindon 的小学同学。
借着这层关系，York 第一次接触到了 Lindon 和他的创业项目 Caper AI。
在深入了解后，York 觉得 Caper AI 潜力巨大，而 Lindon 的商业直觉与自己的工程能力又能形成天然互补。于是二人一拍即合，友好的合作就这样开始了。
最后是 Jason Ma，他是 Dyna 联合创始人兼首席科学家，负责基础模型的研发。
Jason 是宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系的 PhD，研究方向是机器人基础模型和强化学习，他的研究成果被 ICRA、CORL、ICML 等多个顶级学术会议和刊物所认可。
加入 Dyna 之前，Jason 还曾在 Google DeepMind、NVIDIA AI 和 Meta AI 等前沿的人工智能实验室工作过。
One More Thing
今年起，老黄在机器人领域几乎是"全线出击"。
已知英伟达直接下注的公司，就有三家：Figure AI、Dyna Robotics、Skild AI。
而在生态合作层面，英伟达把触角伸向了国内——银河通用、宇树科技等初创公司都成了"老黄朋友圈"的成员。
这些公司以后成功不成功不好说，但英伟达家的卡是得用起来了。
就是不知道，最先进的卡会有投资项目先买的"优速通"权益吗？
参考链接：
[ 1 ] https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-09-15/dyna-robotics-raises-120-million-in-funding-from-nvidia-amazon
[ 2 ] https://www.prnewswire.com/news-releases/dyna-robotics-raises-120-million-to-advance-robotic-foundation-models-on-the-path-to-physical-artificial-general-intelligence-302556817.html
[ 3 ] https://www.dyna.co/
[ 4 ] https://salesforceventures.com/perspectives/welcome-dyna-robotics/
[ 5 ] https://zpotentials.substack.com/p/z-potentials-york-yang-silicon-valley-ai-project-acquired-for-hundreds-of-millions-yc-backed-82d0bcdc42e3
[ 6 ] https://mp.weixin.qq.com/s/bskQ8GhdO0tEVIiJLySdDQ
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