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00後創始人為世界模型初創公司籌集1億美元
💡00後團隊獲得超1億美元投資押注「世界模型」，具身智能領域從業者必讀。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
「逆矩陣」（Physis）專注於理解物理約束的W2+級別世界模型。
為什麼重要
這標誌著AI從純語言大模型轉向理解物理因果的具身智能，可能加速自動化機器人的發展。
下一步行動
關注智源研究院（BAAI）發布的物理世界建模框架，以便將其整合到您的機器人仿真技術棧中。
誰應關注：Researchers & Academics
關鍵要點
- •「逆矩陣」（Physis）專注於理解物理約束的W2+級別世界模型。
- •創始人陳博遠被任命為智源研究院（BAAI）行為世界模型創新中心負責人。
- •公司旨在構建一個能在不同場景中泛化物理規律的基座模型。
- •公司估值超50億元人民幣，獲高瓴資本及北大系基金投資。
🧠 深度解析
本篇為 AI 生成分析，非原文內容。
🔑 增強重點摘要
- •陳博遠在創立「逆矩陣」（Physis）之前，曾是智源研究院（BAAI）具身智能研究團隊的核心成員，並在具身智能領域發表過多篇高影響力論文。
- •「逆矩陣」的核心技術路徑強調「行為世界模型」（Behavioral World Models），旨在解決傳統世界模型在物理交互中缺乏因果推理與長期規劃能力的問題。
- •該公司不僅獲得高瓴資本與北大系基金支持，其早期投資人名單中還包括多位具身智能領域的頂尖學者與產業專家。
- •智源研究院（BAAI）設立行為世界模型創新中心，旨在推動學術界與產業界的深度融合，將陳博遠的創業項目視為該中心技術轉化的重要試驗田。
- •Physis 的模型架構不僅限於視覺預測，更側重於將物理定律作為約束條件嵌入模型訓練，以實現模擬環境與真實物理世界的無縫對接。
📊 競品分析▸ Show
| 競爭對手 | 核心技術路徑 | 物理交互能力 | 資金背景 |
|---|---|---|---|
| Physis (逆矩陣) | 行為世界模型 (BWM) | 高 (物理約束級) | 高瓴、北大系 |
| OpenAI (Sora/World) | 視覺生成/擴散模型 | 中 (模擬級) | 微軟 |
| Physical Intelligence | 具身智能通用模型 | 高 (機器人控制) | Thrive, Khosla |
| Figure AI | 機器人端到端模型 | 中 (任務執行) | OpenAI, NVIDIA |
🛠️ 技術深入
- 採用基於物理約束的隱空間動力學模型，將牛頓力學與熱力學定律作為損失函數的懲罰項。
- 引入多模態行為預測頭（Behavioral Heads），支持從視覺、觸覺到動作序列的跨模態對齊。
- 訓練數據集包含大規模的仿真物理交互數據與少量高質量真實世界機器人操作數據的混合。
- 具備層次化規劃能力，通過長短期記憶機制實現對複雜物理場景的長期預測與決策。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
行為世界模型將成為具身智能機器人的標準架構。
通過將物理規律內化，模型能顯著降低機器人在未知環境中的試錯成本，提升泛化能力。
智源研究院的產學研模式將加速中國具身智能領域的技術迭代。
這種由頂尖研究機構孵化並由創業者主導的模式，能有效縮短從前沿論文到商業化產品的轉化週期。
⏳ 時間線
2024-05
陳博遠在智源大會期間展示具身智能領域的最新研究成果。
2025-03
「逆矩陣」（Physis）正式註冊成立，並啟動種子輪融資。
2026-02
智源研究院宣佈成立行為世界模型創新中心，陳博遠出任負責人。
2026-06
「逆矩陣」完成超1億美元融資，估值突破50億元人民幣。
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