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逆矩阵科技获得超亿美元种子++轮融资,经纬创投、光合创投等参投

2026 年 6 月 19 日
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近日,AI 公司逆矩阵科技 (Physis) 完成超亿美元种子++轮融资。本轮由经纬创投、光合创投、五源资本、BAI 资本、钟鼎资本等头部机构共同参与,并获蚂蚁集团战略投资,老股东高瓴创投、北大系基金燕缘创投持续超额加注。资金将主要用于通用世界基座模型的预训练研发、及规模化训练体系建设。

这家公司由陈博远以及吉嘉铭联合创立,陈博远毕业于北京大学元培学院人工智能方向,本科期间即于国际顶级会议 NeurIPS、ACL 发表多篇文章,并获口头报告、亮点论文等荣誉,谷歌学术引用超 2300 次,曾获北大学生五四奖章。吉嘉铭是极少数同时获得苹果、腾讯、蚂蚁三家顶级科技企业认可的青年研究者,曾获 2025 年 Apple Scholar、首届腾讯青云奖学金、蚂蚁 Intech 奖学金,谷歌学术引用 6000 余次。作为当届唯一纯华人高校团队斩获国际顶会 ACL 2025 最佳论文,两位创始人均获评 「2025 年北京大学学生年度人物」。

团队核心成员来自国内外顶尖高校及头部科技企业,兼具前沿研究能力与大规模工程落地经验。学术方面,团队长期深耕世界模型、强化学习等方向,核心成员累计在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL 等国际顶级 AI 会议发表论文 80 余篇;核心成员主导的开源项目在 GitHub 获星超 2 万,模型下载量突破 500 万次。

同时也是智源研究院孵化团队,团队坚持技术第一性原理的原创性突破。学术原创能力与工程体系能力的结合,是逆矩阵持续推进通用世界基座模型的重要基础。为加速攻坚下一代通用世界基座模型,北京智源人工智能研究院近期也专门设立了行为世界模型创新中心,由陈博远担任智源行为世界模型创新中心负责人,并汇报给智源研究院院长王仲远。

世界模型是面向真实物理世界的下一代基座模型,即将迎来从简单沿用 LLM 或视频生成模型的 Scaling 路径,到预测下一个物理状态 (Next Physical State Prediction) 的范式革新。

具身智能是世界模型当下最直接、也最重要的应用场景之一。机器人要在真实环境中行动,必须具备对物理状态的理解、预测和规划能力。

与此同时,世界模型的价值不止于某一种硬件形态,而在于沉淀物理世界中跨场景共享的底层规律。工业仿真、自动驾驶、航空航天等所有物理世界的 AI 场景,都面临信息不完备的共性问题,也都需要世界模型来补全上下文。此外,对于现实跑通一次经济成本巨大的场景,世界模型更具有价值优势,无论是商业火箭还是可控核聚变,都可以在世界模型先进行全模态的预演,降低真实验证造成的成本

因此,世界模型等号的另一面不是某一个硬件载体,而是整个物理世界。一个足够通用的物理世界基座模型,每向前迭代一步,都有机会让下游应用站到更高起点上。

围绕这一判断,从 Day 1 开始,逆矩阵就选择建设通用世界模型基座,希望让 AI 不只是理解数字世界,也能真正理解并参与物理世界。逆矩阵选择在物理隐空间扩展,并让动作原子原生进入隐空间,使每单位算力、每条数据都真正用于学习物理交互动态。

6 月 12 日逆矩阵发布全球首个通用世界基座模型悟界·Physis-v0.1。悟界·Physis-v0.1 以预测下一物理状态 (Next Physical State Prediction) 为核心,针对当前模型不懂真实物理规则、推演结果可信度低、长程时序记忆缺失等共性难题,通过 「压缩-动作因果-强化学习验证-通用泛化」 实现技术闭环,并在具身智能、物理仿真、交互世界、科学预测等多种真实物理场景中开展应用。

创始人陈博远表示:「通用世界基座模型之于物理 AI,正如大语言模型之于信息 AI。当 AI 真正学会在物理世界中 『交互』 与 『验证』,它才能从看见世界走向理解世界。」

下一步,逆矩阵将围绕通用世界基座模型的持续迭代加大投入,重点推进预训练研发与规模化训练体系建设。在逆矩阵看来,世界模型是一项面向长期的基础设施,公司希望以它为起点,为物理 AI 时代提供一套可持续扩展、可跨场景迁移的底层引擎。

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