K-scale Lab，一家成立不足一年的硅谷机器人新锐，怀揣打造开源、普惠软硬件一体机器人平台的愿景，正以独特姿态闯入行业。其团队聚集年轻工程师，在车库里开启技术探索，通过“部署”将软件模拟的机器人动作“灌注”到实体，让机器人迈出关键一步。
联合创始人徐睿是强化学习 的坚定拥趸，他认为未来属于能在物理世界进化的具身智能体。团队全员几乎都专注于强化学习，与传统运动规划方法不同，他们用强化学习做机器人运动控制，通过定义“奖励函数”让机器人在模拟中学习行走，这种方法在动态环境中更具泛化能力。
在硬件选型 上，徐睿认为电动马达优于液压系统，因其更适配强化学习。机器人创业兴起得益于大语言模型、硬件产业链成熟和资本关注。K-scaleLab首款大型人形机器人定价1万美元以内，目标用户是美国的“极客”爱好者，小型机器人也收到两万份购买意向，未来产品功能将泛化到更多实用场景。
团队坚持软硬件深度结合，在硬件开发上注重可用性、健壮性和成本效益。原本计划依托中国供应链，因地缘政治因素考虑转移生产线。他们发布了基于谷歌MuJoCo物理引擎和JAX高性能计算库的ksim开源库，为开发者提供便捷测试平台，降低开发门槛，体现“人人皆可参与”的开源精神。
通过活跃的开源社区 ，K-scaleLab聚集了数千人，成员积极参与测试和共建。尽管因开源工具链问题导致产品延期，但团队对开放理念坚信不疑。其传感器方案优先考虑视觉和IMU，与特斯拉端到端学习理念相符。
团队仅9人，联合创始人有特斯拉FSDV12核心成员背景。公司已完成天使轮融资，成员多从社区招募。团队租下昂贵豪宅作为“大本营”，融合生活与工作，提升沟通效率。徐睿认为特斯拉FSD证明了强化学习潜力，认可中国硬件实力，也指出国内部分企业开源“名不副实”。
在人形机器人 应用上，徐睿认为工厂更适合机械臂和传送带。K-scaleLab以强化学习和开源社区为武器，试图破解机器人“数据诅咒”，其探索为行业提供了有价值的经验和观察样本。
