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      華為哈勃+華控基金聯合領投極佳視界A1輪,引領物理AI終局路線

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      突破三大技術瓶頸,極佳視界推出高可用世界模型體系。

      當AI能力開始與物理世界連通,“具身智能”成為落地載體。

      今年以來,“世界模型”在具身領域快速升溫:谷歌、OpenAI、特斯拉、英偉達等巨頭密集布局。

      多位業內人士判斷,世界模型將會緩解具身智能在數據稀缺與泛化困難上的瓶頸,極可能在VLA之后,成為2026年的核心技術趨勢。

      在這一背景下,專注世界模型方向的物理AI公司——極佳視界,在近兩個月內連續完成三輪融資,并宣布最新進展。

      據《智能涌現》獲悉,極佳視界近日完成新一輪億元級A1輪融資,本輪融資由華為哈勃、華控基金聯合投資。此前8月底,極佳視界宣布完成Pre-A&Pre-A+連續兩輪數億元融資。

      2個月3輪融資,體現了資本市場對極佳視界團隊實力、技術路線和業務推進的認可,也折射出投資方對“物理世界通用智能”(物理AI)關鍵轉折點的判斷。

      成立于2023年的極佳視界,聚焦物理AI,專注于“世界模型驅動的物理世界通用智能”。其產品包括世界模型平臺GigaWorld(駕駛和具身)、具身基礎模型GigaBrain、通用具身本體Maker等物理AI全棧軟硬件產品。



      事實上,在極佳視界看來,世界模型的技術兌現不必等到明年,其技術價值已在當前階段展現:不僅在高維高質量數據稀缺、傳統仿真器Sim2Real Gap兩大問題上產生改善,也對強化學習訓練效果帶來提升。

      世界模型到底解決什么

      通俗講,世界模型是在數字世界里建模物理世界和運行規律:讓AI在動手前,先在“腦內”搭建簡化的物理沙盒,預測下一秒會發生什么并據此選擇執行動作,從而在陌生環境中少試錯、更穩健。

      當前,硅谷的多個科技巨頭,已經紛紛下場世界模型方向。英偉達推出World Foundation Model - COSMOS,探索機器人、自動駕駛等領域的世界模型應用;Google DeepMind發布Genie-3,聚焦復雜動態環境的高精度建模;特斯拉亦在其仿真系統中深度集成世界模型技術,用于自動駕駛與機器人研發。

      這充分表達了全球產業界和學術界對于世界模型方向的重視。

      極佳視界創始人兼CEO黃冠博士表示:“無論從真實業務與技術需求,還是產業與學術層面的共識看,世界模型已成為具身智能關鍵且熱門的方向。華為也將世界模型列為未來智能世界2035年十大技術趨勢之首,這也是投資極佳視界的底層邏輯?!?/strong>另外不光投資,華為也從多個業務線和極佳推進戰略合作。

      根據現有技術進展速度,黃冠博士的預測,“物理世界ChatGPT時刻”將在2至3年內到來。

      具體而言,世界模型將主要解決泛化性,同時VLA負責解決作業的復雜性,強化學習解決準確率和可靠性。三者協同起來,就會引領物理AI在100種常見任務中,90%的場景下達到95%的成功率。

      突破三大技術瓶頸,極佳視界推出高可用世界模型體系

      極佳視界核心團隊緊密依托清華大學自動化系智能視覺實驗室,成員來自清華、中科院等知名院校頂尖研究人員,以及百度、微軟、地平線等知名企業高管,累計發表頂級AI論文200余篇,獲數十項全球AI競賽冠軍,發布多個具有全球影響力的物理AI技術成果。

      公司創始人&CEO黃冠博士是清華大學自動化系博士,同時擁有微軟、三星、地平線等知名企業研究工作經歷,多次帶領百人研發團隊;并擁有Physical AI方向豐富的連續創業經驗,作為核心高管累計主導或參與融資超10億元。

      基于對產業的深入洞察,團隊將當前具身智能的瓶頸總結為三大挑戰:

      1. 高質量數據稀缺,依賴真機采集導致成本高、效率低;

      2. 仿真數據與現實之間存在Sim2Real Gap(仿真-現實差距),難以直接應用;

      3. 傳統仿真器的建模誤差制約強化學習效果。

      極佳視界首席科學家朱政表示,公司具身世界模型正是上述問題的系統性解決方案。

      首先,它能從少量真實數據中學習,構建一個理解環境、任務與多模態特征的統一模型,進而生成大量高保真合成數據,以極低成本填補數據缺口。

      其次,針對傳統仿真器的Sim2Real Gap ,世界模型能融合視覺、觸覺、力覺等多模態反饋進行持續優化,通過精細化建模關鍵誤差,顯著提升生成數據的真實性與可用性。

      此外,世界模型還能作為強化學習的高保真訓練環境,使策略在高度擬真的虛擬場景中迭代,有效避免策略遷移失效,從而大幅提升強化學習在真實世界中的表現。

      基于這些技術訓練的極佳視界GigaBrain-0,已在對比中展現出更優異的性能提升潛力。

      初步結論顯示GigaBrain-0的性能優勢

      • 相比其他方法,訓練數據來源更豐富:在紋理、光照、視角變化下表現更魯棒、泛化性更好;
      • 架構更深:關鍵子模塊引入更深層建模,操作表現更精細;
      • 有大小雙版本模型:小模型可達大模型約90%效果,且可在端側Orin實現實時推理。



      目前,極佳視界已經與多地人形機器人創新中心、實訓場、科研院校、云計算公司等達成深度合作,力爭打造全球領先的虛實結合數據工廠、具身智能平臺等全棧產品。

      在世界模型和VLA大模型等場景方案落地方向,極佳視界也和多家全球汽車行業巨頭、頭部具身本體公司、多個應用場景巨頭等達成深度合作,多方共同探索物理AI在駕駛、工業、服務、家庭等多個場景的落地,加速物理AI應用爆發。

      未來,企業將持續推進物理AI智能模型研發迭代,加速通用具身人形本體研發,同時將繼續打造標桿場景商業化應用落地;通過“智能-本體-場景”三位一體,加速走向“物理世界ChatGPT時刻”。

      封面來源|視覺中國

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