获 9,000 万美元种子轮融资，Dream Labs 同步亮相了新模型

10 月 19 日，机器人 AI 公司 Dream Labs 宣布完成 9,000 万美元种子轮融资，同步推出机器人基础模型 Dream-1 和公开 API。本轮融资由 B Capital 领投，Kindred Ventures 参与领投，A.Capital、Unusual Ventures、SV Angel、Wing VC、Scribble VC 等机构，以及 Hugging Face 首席技术官 Thomas Wolf、Adrian Aoun 等个人投资者参与投资。

这是 Dream Labs 首次公开亮相。公司计划将本轮融资用于算力投入、模型能力扩展和开发者生态建设，推动机器人基础模型从研究走向更广泛的实际应用。

9,000 万美元种子轮融资，资金投向算力与开发者生态

本轮融资的投资方覆盖早期科技投资机构与产业相关投资者。B Capital 领投，Kindred Ventures 参与领投，其他参与方包括 A.Capital、Unusual Ventures、SV Angel、Wing VC、Scribble VC，以及 Thomas Wolf、Adrian Aoun 等个人投资者。

从资金用途来看，Dream Labs 计划重点投入三个方向。

• 算力投入： 支持机器人基础模型的训练与迭代。
• 模型扩展： 增加模型能够处理的任务类型，以及适配的机器人硬件。
• 开发者生态： 扩大模型的使用范围，让更多开发者能够调用机器人智能能力。

这笔融资背后，是 Dream Labs 对机器人基础模型商业化路径的选择。与直接销售机器人硬件不同，公司希望通过模型与 API 为不同机器人提供通用智能能力，减少开发者针对单一硬件重复训练和开发的工作。

不过，目前公开信息尚未披露本轮融资对应的估值，也未公布各项资金的具体分配比例。

Dream-1 开放 API，模型从实验室走向机器人开发者

伴随融资公布，Dream Labs 正式推出 Dream-1，一款基于世界动作模型（World Action Model，WAM）的机器人模型，并开放公开 API。

开发者可以将机器人摄像头画面与自然语言指令输入 Dream API，由模型生成对应的机器人动作指令。Dream-1 当前主要面向搭载平行夹爪的双臂机器人，支持抓取、放置、折叠等桌面操作任务。

在产品定价上，Dream-1 的运行费用为每小时 3 美元，轻量版本 Dream-1-flash 为每小时 2 美元。对于无法直接完成的特定任务，开发者还可以通过 Fine-tuning-as-a-Service（FaaS）微调服务，利用目标机器人的数据对模型进行适配。

Dream Labs 表示，模型已在多款真实机器人上进行测试，并展示了在 27 种此前未参与训练的机器人形态上的测试结果。公司还称，目前已与 20 余家硬件合作方展开合作。

这些进展体现了 Dream Labs 希望建立的产品体系：以机器人基础模型为核心，通过 API、硬件适配和微调服务，降低开发者接入机器人智能能力的门槛。

但跨机器人迁移仍受到硬件结构、运动学特征和控制系统等因素影响。模型在测试任务中的表现，也不等同于已具备复杂场景下的稳定部署能力。

DreamZero 到 Dream-1，团队继续押注世界动作模型

Dream Labs 的技术路线可以追溯至 2026 年 2 月发布的 DreamZero。该研究探索世界动作模型这一方向，尝试将对物理世界的理解与动作预测结合起来，让模型不仅理解任务指令，还能预测机器人执行动作后可能出现的状态变化。

Dream Labs 团队成员具有来自 NVIDIA、Google DeepMind、Ai2、Toyota Research Institute 等机构的经历，并与斯坦福大学、加州大学伯克利分校等学术机构存在背景关联。

Joel Jang 为联合创始人兼 CEO，此前在英伟达 GEAR 实验室负责 Project GR00T 的世界模型研究，同时也是 DreamZero 项目负责人之一。他参与的 DreamGen、DreamDojo、DreamZero，持续研究如何把视频里的经验转化为机器人学习素材。从他的研究履历，能够看见创业之前，团队从视频数据逐步走向动作控制的技术积累。

葛云皓是联合创始人兼 CTO，此前参与英伟达 Cosmos 世界基础模型系列研究，后续投身 GR00T 相关工作。他持有南加州大学计算机科学博士学位，曾在斯坦福大学视觉与学习实验室访学。其个人主页将 Cosmos、Cosmos Policy 和 DreamZero 列为代表性研究，技术沉淀聚焦视频世界模型及其机器人落地应用。

Scott Reed 是联合创始人兼首席科学家，长期深耕通用智能体与世界模型方向。他是 DeepMind 通用智能体 Gato 论文第一作者，参与世界模型 Genie 的研发；曾任 DeepMind 高级资深研究科学家，后任职英伟达首席研究科学家，并参与组建 GEAR 实验室。通用智能体、世界模型与机器人学习，构成他与本次创业直接相关的研究底色。

此次融资后，公司计划继续扩展模型支持的任务与机器人类型，同时完善从模型训练、仿真验证到机器人端部署的开发工具链。

对于机器人基础模型公司而言，模型能力只是商业化的一部分。如何降低硬件适配成本、提高不同任务下的稳定性，并让开发者持续将模型用于真实产品，同样决定着这类技术能否形成可持续的业务。

9,000 万美元种子轮融资，为 Dream Labs 继续投入算力、拓展模型能力和开发者生态提供了资金支持。接下来，值得关注的是 Dream-1 能否从现有测试与合作进一步走向稳定部署，以及 API 服务能否逐步形成可持续的商业模式。