Physical Intelligence lancia la beta di Pi API per i suoi modelli fondamentali di robotica

Il 13 ottobre 2026, Physical Intelligence ha annunciato il lancio della beta di Pi API, che permette agli sviluppatori esterni di accedere ai suoi ultimi modelli fondamentali di robotica per il fine-tuning ospitato e l'inferenza. L'accesso alla beta è su lista d'attesa; le persone che ne fanno richiesta devono descrivere ciò che desiderano creare.

Secondo il flusso di lavoro presentato nell'annuncio, uno sviluppatore carica i dati robotici, avvia il fine-tuning sulle risorse di calcolo e l'infrastruttura gestite da Physical Intelligence, e poi accede al modello fine-tuned tramite una gateway ospitata per eseguire l'inferenza sul proprio robot. I dati di valutazione guidano poi l'iterazione successiva. L'azienda ha dichiarato che l'ultimo modello disponibile tramite l'API permette già un fine-tuning più efficiente in termini di dati e offre migliori capacità ai suoi partner.

Physical Intelligence ha presentato questo lancio come una prima tappa verso la messa a disposizione di una base di intelligenza fisica su cui la comunità possa fare affidamento, nonché verso l'autonomia di fine a fine. I modelli alla base dell'API sono presentati come una pista promettente per affrontare la sfida del dispiegamento dei robot: oltre alla scelta del giusto caso d'uso e alla progettazione del hardware adeguato, gli sviluppatori hanno bisogno di modelli sufficientemente intelligenti per compiere il compito mirato.

I modelli alla base dell'API

L'annuncio presenta i modelli fondamentali di robotica polivalenti, come π0 e π0.5, come una pista promettente per affrontare la sfida del dispiegamento dei robot. Questi modelli offrono una solida base di conoscenze fisiche e capacità che riduce notevolmente i dati e gli sforzi necessari per adattarli a nuove attività, nuovi ambienti o nuovi robot. Tuttavia, la loro adattamento richiede ancora un'infrastruttura di ML, risorse di calcolo e pipeline di dati complessi.

Physical Intelligence pubblica versioni open source di questi modelli nel suo deposito openpi. Questo deposito contiene tre tipi di modelli: π0, un modello vision-language-action basato su flussi; π0-FAST, un modello vision-language-action autorgressivo basato sul tokenizer di azioni FAST; e π0.5, una versione migliorata di π0 che offre una migliore generalizzazione in ambiente aperto e addestrata utilizzando un metodo che l'azienda chiama "isolamento delle conoscenze".

I punti di controllo di base dei tre modelli sono pre-addestrati su oltre 10.000 ore di dati robotici, e il deposito è pubblicato sotto licenza Apache-2.0. Physical Intelligence ha pubblicato π0.5 e aggiunto il supporto per PyTorch al deposito a settembre 2025, dopo aver aggiunto, a giugno 2025, istruzioni per addestrare modelli vision-language-action sull'intero set di dati DROID.

Requisiti di sistema

L'esecuzione dei modelli aperti in locale richiede un GPU NVIDIA con più di 8 Go di memoria per l'inferenza; la RTX 4090 è data come esempio. Un fine-tuning completo richiede più di 70 Go di memoria su hardware come l'A100 o l'H100. Il deposito è stato testato su Ubuntu 22.04 e non supporta attualmente altri sistemi operativi. Permette anche l'inferenza remota: il modello si esegue su un server separato e trasmette le azioni al robot tramite una connessione WebSocket.

Dispiegamenti presso partner in vari settori

Physical Intelligence ha indicato che l'API dovrebbe rispondere a due domande: i suoi modelli supportano una vasta gamma di applicazioni e hardware robotici in settori diversi, e in che misura l'API permette agli sviluppatori di iterare facilmente per raggiungere un'autonomia utile e concreta? Per valutare questa diversità, l'azienda collabora strettamente con società che dispiegano robot. Questi partenariati permettono di verificare le prestazioni dei modelli per diverse attività, diversi hardware e diversi ambienti operativi.

L'annuncio mette in evidenza Actor, un'azienda dell'Utah che dispiega macchinari pesanti autonomi. In immagini presentate come provenienti da un dispiegamento commerciale reale, un carico autonomo di Actor raccoglie materiali e li versa in un autocarro, senza operatore a bordo. Tra le altre collaborazioni menzionate nell'annuncio ci sono AgRobotics, CloudChef, un partner del settore lattiero-caseario, Ultra e Weave.

Risultati dei primi accessi e prossime tappe

Per valutare la capacità delle aziende di condurre le proprie iterazioni, Physical Intelligence ha concesso un accesso anticipato all'API a un piccolo numero di esse. L'azienda si è detta impressionata dalla rapidità con cui hanno iniziato a utilizzarla e a fare progressi. L'annuncio mette in evidenza Almond, con sede a San Francisco, in California, che sviluppa Axol, un robot a due braccia destinato ai progettisti di sistemi di IA fisica e il cui obiettivo dichiarato è che Axol si costruisca da solo.

Tra gli altri utenti che hanno beneficiato di un accesso anticipato ci sono Argon Robotics, Chef Robotics, Deft, Dream Machines, Formic, Foundry, Frontier Machines, General Instinct, Intuition.dev, Omakase, robot.com, Ultra e Yondu, nonché un progetto realizzato durante un hackathon. La maggior parte delle applicazioni presentate utilizzava l'inferenza ospitata nel cloud tramite l'API, nel quadro di dispiegamenti che vanno dal Giappone alla Svizzera, passando per diversi siti negli Stati Uniti.

Physical Intelligence ha dichiarato che questi esempi mostrano che i modelli che sviluppa possono servire applicazioni concrete e utili, e che i suoi partner possono utilizzare l'API per far evolvere in modo autonomo le loro politiche e migliorare l'autonomia nel quadro delle loro attività. L'azienda ha tuttavia precisato che il progetto è ancora nelle fasi iniziali e che i feedback degli sviluppatori contribuiranno a orientare le prossime versioni. Ha indicato di stare reclutando nei settori della ricerca, dell'infrastruttura, dell'hardware, delle risorse umane e delle operazioni.