RLWRLD

RLWRLD 是一家总部位于韩国首尔的 Physical AI 公司，专注于为工业环境开发 机器人灵巧操作基础模型（robotics foundation models for dexterity）。公司由 Jung-Hee Ryu 创立于 2024-07，核心产品为 RLDX-1 灵巧操作基础模型，面向高自由度机械手提供类人感知与操控能力 RLWRLD 官网。

融资

Seed 1 轮（2025-04）

金额：约 $14.8M（≈ 21B KRW）
时间：2025-04
领投/参投：Hashed、Global Brain、Mirae Asset Venture Investment
战略投资者：LG Electronics、SK Telecom、DRB
用途：概念验证项目、GPU 计算基础设施、机器人采购、数据采集设备、研究人才招聘

来源：TechCrunch (2025-04-14) | theBridge (2025-04)

Seed 2 轮（2026-02）

金额：$26M
时间：2026-02-26
累计种子轮融资：约 $41M
主要投资者：Headline Asia、Z Venture Capital、Hashed FundBat (2026)
定位：Physical AI 公司，开发直接在真实工业环境中训练的机器人基础模型

来源：GlobeNewsWire (2026-02-26) | The Robot Report (2026-02-26) | FundBat (2026)

团队

核心人物

Jung-Hee Ryu（柳贞熙）：创始人兼 CEO。在 2026-07-10 接受 Yonhap 采访时表示，RLWRLD 致力于通过灵巧机器人基础模型解决韩国人口结构变化带来的劳动力短缺挑战 Yonhap (2026-07-10)
Jinwoo Shin：KAIST 讲座教授，联合创始人/科学顾问 The Robot Report (2025-04)
Dongyoung Kim：RLDX-1 技术报告第一作者，RLWRLD 核心研究员 arXiv:2605.03269 (2026-05-06)
Carl Choi：RLWRLD USA 总裁，2026-03-24 任命。此前为 Alumni Ventures Deep Tech Fund 合伙人，负责 AI/机器人/基础技术投资，将领导 RLWRLD 的美国市场拓展 RLWRLD 官网新闻 (2026-03-24)

创始团队背景 (fact-id: f-founding-team)

联合创始人/核心成员包括：KAIST 讲座教授 Jinwoo Shin、前 Kurly CTO、Kakao 工程负责人、前 BCG 合伙人
技术论文作者来自 RLWRLD + KAIST 联合团队

来源：The Robot Report (2025-04) | arXiv:2605.03269 (2026-05-06)

办公地点 (fact-id: f-locations)

韩国总部：首尔江南区 Teheran-ro 415 号 7F
美国总部：300 Grant Ave, San Francisco, CA 94108（2026-03 设立）
日本办公室：东京丸之内 EGG Office 9F, E09, Shin-Marunouchi Building（2026 年设立）

来源：RLWRLD 官网页脚 (2026-07)

产品与技术

RLDX-1 灵巧操作基础模型

发布时间：2026-05-07
定位：面向高自由度（high-DoF）机械手的灵巧操作优先基础模型
核心能力：
- 上下文记忆（context memorization）：支持多步骤复杂任务
- 力感知（force sensing）：实现精细操控所需的触觉反馈
- 真实世界部署：每个组件基于真实任务中的特定失败模式设计
- 不仅处理视觉和语言信号，还处理力矩、触觉和接触信号，区别于传统视觉语言主导的通用 VLA 模型
目标应用：物流、制造、服务等工业场景中需要类人灵巧性的任务

来源：RLWRLD RLDX-1 页面 (2026-05-07) | The Robot Report (2026-05-11) | Robotics and Automation News (2026-05-15)

RLDX-1 基准测试成绩 (fact-id: f-benchmarks)

全部 8 个公开基准：超越此前沿 SOTA，包括 NVIDIA GR00T 和 π0 LinkedIn / HuggingFace (2026-05)
RoboCasa Kitchen 得分：70.6，超过 NVIDIA GR00T N1.6（66.2）4.4 分
训练效率：仅使用 NVIDIA GR00T N1.5 约 20% 的训练算力

来源：The AI Insider / RLWRLD 官网 (2026-06-02) | HuggingFace (2026-05)

RLDX-1 开源与论文 (fact-id: f-opensource)

arXiv 论文：2026-05-06 发布于 arXiv:2605.03269，标题 “RLDX-1 Technical Report”，作者 Dongyoung Kim, Huiwon Jang, Myungkyu Koo, Suhyeok Jang, Taeyoung Kim 等 arXiv (2026-05-06)
代码开源：GitHub 仓库 github.com/RLWRLD/RLDX-1，代码采用 Apache-2.0 许可证 GitHub (2026-05)
模型权重：发布于 HuggingFace（RLWRLD/RLDX-1-PT），采用 RLWRLD Model License v1.0（非商业用途 + 署名 + 相同方式共享） HuggingFace (2026-05)
技术架构亮点：融合视觉编码器 + 运动学习模块处理时序动态；使用多平台（单臂夹爪、双臂、人形）公开操作数据集构建动作先验；支持 OpenPI 兼容的推理服务器

来源：arXiv:2605.03269 (2026-05-06) | GitHub (2026-05) | HuggingFace (2026-05)

RLDX-2 开发计划 (fact-id: f-rldx2)

状态：开发中（2026-06-10 CEO 在 Dexterity Night Seoul 宣布）
定位：RLDX-1 的下一代模型

来源：CHOSUNBIZ (2026-06-12)

DexBench 灵巧操作基准

发布时间：2026-06-09
合作伙伴：NVIDIA
定位：通用人形机器人灵巧操作性能评估基准（universal benchmark）
三大支柱：DexBench 通用基准、灵巧操控训练数据标准、深度集成 NVIDIA Isaac Lab 和 Isaac Lab-Arena 框架
NVIDIA 方面：Amit Goel（Head of Robotics Ecosystem）确认 DexBench 集成 NVIDIA Isaac 平台
目标：解决行业缺乏灵巧操控能力标准化度量与比较的问题
CEO 原话：“Without a shared language for measuring and reproducing the precise movements of a robot hand, the commercial potential of dexterity AI remains constrained.”

来源：EmbodiedGlobal (2026-06-09) | Robotics Business Review (2026-06-19)

All Hands Up! 开放平台

发布时间：2026-07-07
定位：开放式 Web 平台，提供灵巧机械手技术报告和可视化工具
内容：基于 RLWRLD 运营多种商用灵巧机械手的第一手经验，分析和分享真实世界性能数据
意义：降低行业对灵巧机械手性能评估的门槛

来源：Robotics and Automation News (2026-07-07)

战略与合作

NVIDIA 合作

与 NVIDIA 联合推出 DexBench 基准测试，确立灵巧操作行业标准
深度集成 NVIDIA Isaac Lab 和 Isaac Lab-Arena 开源框架
标志着 RLWRLD 在人形机器人生态中的定位从模型开发者延伸至标准制定者

来源：EmbodiedGlobal (2026-06-09) | Robotics Business Review (2026-06-19)

Lotte Hotel 合作 (fact-id: f-lotte)

时间：2026-06（Korea Herald 报道）
项目：韩国贸易产业资源部”核心机器人技术开发”项目，Lotte Hotels & Resorts 为牵头运营商
联盟：K-Humanoid Alliance（政府机构+大学+技术公司联合体）
合作内容：RLWRLD 为 Lotte 制定长期机器人转型计划
试点地点：Lotte Hotel Seoul
计划：2026-10 完成总体规划；后房先行（清洁、运输、维护）；积累数据后扩展至前台（礼宾、入住）；2030 年前在全球部署

来源：Korea Herald (2026-06, via RLWRLD News)

产业合作

Seed 1 阶段即获得 LG Electronics、SK Telecom 等韩国大厂作为战略投资者
投资方/合作方包括：SK Telecom、LG Electronics、CJ Logistics、Lotte、KDDI、ANA
持续在物流、制造和服务领域开展 PoC 合作
全球巡展：旧金山→东京→台北→首尔（Dexterity Night Seoul，2026-06-10，约 350 名制造业/物流业及投资机构代表参加）

来源：The Robot Report (2026-02-26) | CHOSUNBIZ (2026-06-12)

动态记录

2026-07-22 Talos 培育更新

新增事实：KAIST 讲座教授 Jinwoo Shin 为联合创始人；RLDX-1 代码开源（GitHub Apache-2.0）+ 模型权重发布 HuggingFace（非商业许可）；arXiv 论文 2605.03269；基准测试明确超越 GR00T 和 π0；Seed 2 投资方新增 Headline Asia、Z Venture Capital；创始团队背景（前 Kurly CTO、Kakao 工程负责人、前 BCG 合伙人）
新增来源 4 条（🟢 高可信 3 条 / 🟡 中 1 条）
sources 总计 21 条，突破 21 条门槛 → depth 可提升至 ≥ 70
depth_score 从 60 提升至 70
frontmatter last_updated 更新至 2026-07-22

2026-07-20 Talos 培育更新

新增事实：Carl Choi 出任 RLWRLD USA 总裁（2026-03-24）、美国/日本办公室设立、RLDX-1 RoboCasa Kitchen 得分 70.6 超越 NVIDIA GR00T N1.6、Dexterity Night Seoul 活动详情、RLDX-2 开发计划、Lotte Hotel 合作、全球巡展路线、投资方完整名单（新增 CJ Logistics/Lotte/KDDI/ANA）
新增来源 6 条（🟢 高可信 3 条 / 🟡 中 3 条）
sources 总计 17 条，按硬性上限 sources 16-20 → max depth 69
depth_score 维持 60（profile 内容质量尚不足以提升至 69）
PRIORITY.md 显示 depth=69 需校准至 60（2026-07-17 已标注此问题）
frontmatter 字段全部 AI-parseable，无变化

2026-07-17 Talos 培育更新

从零建档：创建完整 profile.md、sources.md
新增来源 11 条（🟢 高可信 7 条 / 🟡 中 4 条）
确认关键事实：累计融资 $41M、RLDX-1 发布 2026-05-07、DexBench 与 NVIDIA 合作 2026-06-09、All Hands Up! 平台 2026-07-07
frontmatter 字段全部 AI-parseable（枚举/纯数字/ISO）
depth_score 设为 60（11 sources，按硬性上限 sources 11-15 → max 60；此前 PRIORITY 记录 70，本轮校准至合规值）

2026-07-10 CEO Yonhap 采访

CEO Jung-Hee Ryu 接受韩联社采访，讨论通过灵巧机器人解决人口老龄化劳动力短缺的战略愿景

来源：Yonhap (2026-07-10)

2026-07-07 All Hands Up! 发布

推出开放灵巧机械手基准测试 Web 平台

来源：Robotics and Automation News (2026-07-07)

2026-06-19 NVIDIA 生态合作深化

与 NVIDIA 联合推出 DexBench + 灵巧操控数据标准 + Isaac 深度集成
在 GTC Taipei 2026（2026-06-01 至 06-04）展示 RLDX-1

来源：Robotics Business Review (2026-06-19)

2026-06-12 CHOSUNBIZ 深度报道

CEO 在 Dexterity Night Seoul 宣布 RLDX-2 开发计划
韩国自动化率 75%，日中美 40-55%
投资方/合作方完整名单：SK Telecom、LG Electronics、CJ Logistics、Lotte、KDDI、ANA