□王雪青 杨柳
资本正在加速涌向世界模型。
从理解和生成信息，到感知、预测并作用于真实世界，人工智能（AI）正加速从数字空间走向物理世界。作为“物理AI”的重要技术底座，世界模型或是AI创新的下一个关键战场。
2026年以来，世界模型赛道大额融资接连落地：极佳视界在3个月内连续完成三轮融资，合计约35亿元；成立约一年的流形空间已完成6轮融资，Pre-A轮累计融资近10亿元。与此同时，一批“AI原生代”正走向创业一线。“00后”北大毕业生参与创立的逆矩阵，6月完成超亿美元种子++轮融资，获得高瓴创投、经纬创投等机构押注。
政策端也释放积极信号。7月，七部门启动2026年首批工业和信息化领域创新任务揭榜挂帅工作，将“端侧世界模型系统”列入人工智能方向揭榜任务。
技术路线尚在探索，资本投入已然升温。创投资本为何看好世界模型，又如何评估这一赛道的技术成色、投资风险与发展前景？近期，中国证券报记者采访调研了多家世界模型创业企业和股权投资机构，探寻资本热潮背后的投资逻辑。
世界模型被推向台前
世界模型的升温，首先来自一个现实问题：当机器人真正走出实验室，它如何应对从未见过的环境？
过去几年，视觉-语言-动作（VLA）模型被视为提升机器人泛化能力的重要技术路线。星动纪元、智元机器人、银河通用等企业分别推出ERA-42、GO-1、GraspVLA等模型，试图让机器人从执行预设程序走向理解指令、自主完成任务。
但随着具身智能从实验室模型走向量产，问题逐渐暴露出来。真实世界的数据采集成本高昂，同一套动作换一个物体、工位甚至环境，机器人都可能需要重新适配。如何让机器人不仅“模仿动作”，还能够理解动作发生之后，物理世界会怎样变化，成为新的技术命题。
于是，世界模型被推向台前。
一件训练时从未出现过的衣服，成为极佳视界测试机器人泛化能力的对象。团队先采集少量真机数据，再利用世界模型生成不同材质、纹理、光照、视角和摆放状态下的样本。
极佳视界创始人黄冠告诉中国证券报记者，公司已形成世界模型平台GigaWorld、具身基础模型GigaBrain和机器人本体Maker，并在汽车制造、3C电子、仓储物流等场景开展验证。公司数据显示，GigaBrain-0面对训练中未出现过的衣物时，真机任务成功率超过90%；在早期训练数据中，世界模型生成数据占比超过90%。
“真正能够进入物理世界的模型，需要解决三个具体问题——可行动、可验证、可部署。”逆矩阵创始人陈博远表示，“可行动，是把动作及其物理后果纳入模型；可验证，是通过碰撞、接触、轨迹、任务成败等客观信号检验结果；可部署，则要求模型在未见过的物体、材料和环境中仍具备泛化能力。”
6月12日，在第八届北京智源大会主论坛开幕式上，逆矩阵发布通用世界基座模型悟界·Physis-v0.1。逆矩阵是北京智源人工智能研究院重点孵化培育的世界模型创新团队，由北京大学青年研究者陈博远、吉嘉铭等联合创立，其中陈博远同时担任智源研究院行为世界模型创新中心负责人。该模型以预测下一物理状态为核心，并在具身智能、物理仿真、交互世界、科学预测等场景开展应用。
从技术想象走向产业落地，世界模型还有不少硬仗要打。
陈博远认为，当前瓶颈并非单纯缺算力、数据或算法，而在于三者能否形成协同：既要让模型理解动作与物理后果之间的因果关系，也要证明能力能够随模型、数据和计算规模持续提升，最终还要在真实场景中完成闭环验证。
资本提前下注
在技术路线尚未进一步发酵之时，资本已经提前入场。
年轻的北大创始团队和“世界模型”的风口效应，让逆矩阵很快获得资本关注。
今年6月，逆矩阵宣布获超亿美元种子++轮融资，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，高瓴创投、北大系基金燕缘创投等老股东持续超额加注。
在成为“资本宠儿”之前，团队需要回答关于技术成色和竞争壁垒等一系列问题。
“你们是不是真的在做基座模型？”这是陈博远早期频繁面对的问题。
回答这个问题，靠的不是一个漂亮的演示样例，而是证明一套从零搭建的预训练体系能够真正跑起来：模型架构是否原创，数据能否持续扩展，以及投入更多数据和算力之后，模型能力是否随之提升。
投资人评判的核心有三点：技术是不是真的，能力能不能验证，壁垒能不能建立。
经纬创投管理合伙人王华东将世界模型称为“AI的下一个关键战场”，关注模型对物理状态和动作的重新建模及其可验证性。
光合创投合伙人蔡伟更关注“交互”和“验证”。在他看来，相比生成结果“看起来像”，将动作原生纳入模型，并用现实世界的结果验证，才是值得持续探索的方向。“让中国的年轻人用最底层的研究，去参与全球AI范式转变的竞争，本身就值得被长期支持。”
资本下注的速度和规模还在持续放大。2026年3月至6月，极佳视界连续完成近10亿元Pre-B轮、近15亿元B1轮和10亿元B2轮融资，三轮合计规模约35亿元。国中资本、达晨财智、华控基金等机构参与投资。
“第一次出手看认知差，第二次、第三次看里程碑。”华控基金创始人张扬这样概括连续投资极佳视界的逻辑。
所谓里程碑，已经不只是模型榜单上的数字。投资人已从早期“看方向、看团队”，逐步转向“看产品、看场景、看兑现”。“每一个技术判断，最终都要落到一个可以验证的里程碑上。”黄冠说。
“世界模型在资本市场的热度，源于投资机构对下一代人工智能范式的押注。”华兴资本投资银行事业部宋芃表示，华兴资本已在不同阶段服务VAST、流形空间、影溯智能等多家世界模型企业。由于行业格局仍未确定，现阶段投资具有明显的“投人”特征，年轻技术人才、高校教授以及大型科技公司的相关研发负责人更容易获得关注。
随着行业认知加深，真实客户验证的重要性正在上升。宋芃认为，对于仍处技术验证早期的企业，收入规模未必是唯一核心指标，但技术能否形成真实客户价值、商业闭环是否可行，以及企业是否具备与长期研发周期相匹配的资本规划能力，正成为越来越重要的考量。
穿越创新长周期
对创业公司来说，拿到投资，只是梦想的开始。
世界模型是一场典型的长周期技术竞赛。模型训练需要算力，原创架构需要反复实验，真实世界学习需要大量数据，进入机器人和工业场景后，还要经历软硬件适配、部署和验证。对于早期的创业公司而言，每向前走一步，都意味着更大的投入。
“世界模型企业的成长很可能不是线性的，而是一个分阶段、充满跳跃的阶梯。”宋芃表示，技术发展的前期可能漫长而平缓，但一旦模型技术取得重大突破，或者数据规模扩展带来能力涌现，行业可能突然迎来自己的“GPT时刻”。
或许，没有人知道这个时刻什么时候到来。在技术真正成熟之前，投资人首先要为创新的不确定性买单。
在极佳视界的柔性物体训练中，机器人面对更光滑、柔软的衣物时，曾频繁出现抓取偏移、折叠错位。团队将真机测试中的失败案例重新送回训练，通过世界模型生成差异化样本，再回到真实环境验证。公司数据显示，世界模型生成数据的效率可达到真机采集的10至100倍。
黄冠告诉中国证券报记者：“真机上的失败不是无效数据，它会告诉我们，模型还缺少哪一种对物理规律的理解。”
“投资人的认可给我们带来了算力和人才支持，但产业价值最终仍要靠第一性技术突破和真实场景验证。”陈博远说。相比追求更快的融资节奏，逆矩阵更希望先把关键技术和验证闭环做出来。
这种“慢”，也考验着投资人的耐心。作为北大科技成果转化体系中的创投力量，燕缘创投是逆矩阵首轮投资方之一，并在后续轮次持续追投。燕缘创投管理合伙人李军表示，对于仍处于早期的世界模型企业，首先要把底层研发做深做透。
目前，北京大学与逆矩阵已成立“北大—逆矩阵世界模型联合实验室”。北京大学科技开发部部长姚卫浩表示，希望通过校企协同推动更多创新成果从实验室走向真实产业，并围绕产业需求培养物理智能领域人才。
资本的角色也不再只是“给钱”。宋芃观察到，对于世界模型这类长周期技术，投资机构还可以在战略规划、产业场景、人才引入和资源对接等方面参与企业成长。从一轮投资到陪着企业把技术做出来、把场景跑通，长期资本正在更深地进入科技创新过程。
而中国密集的产业场景，为这种“陪跑”提供了另一重价值。
陈博远认为，中国拥有密集的机器人、制造业、物流、汽车、能源和科研场景，硬件企业、产线、仿真系统、集成商与客户之间距离更近。模型可以更快进入真实任务，在一次次碰撞、失败和反馈中发现问题，再回到训练环节继续迭代。这可能成为中国世界模型企业参与全球竞争的重要优势。
这样的优势已经开始显现。宋芃介绍，VAST以3D原生基模切入空间智能，流形空间将世界模型用于电商物流、3C制造、汽车制造等具身智能场景，影溯智能则聚焦空间智能基础模型。在具身世界模型、空间智能等方向，中国创业企业正在快速迭代，与海外同行形成差异化竞争。
“最终的比拼，不是谁做出更像真的演示视频，而是谁能够把模型变成服务真实产业的基础设施。”陈博远说。
对于中国AI创业企业而言，世界模型最终能否迎来属于自己的“GPT时刻”，仍需要技术和产业共同回答。在这场创新与耐力的比拼中，愿意“投早、投小、投长期”的耐心资本国内正规最大的配资平台，正在成为创新生态中不可或缺的一环。
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