獲達晨財智、元禾璞華數千萬投資,這家物理AI企業自研WMM世界機理模型丨36氪首發

2026年9月13日 09:23
獲達晨財智、元禾璞華數千萬投資,這家物理AI企業自研WMM世界機理模型丨36氪首發
站內 AI 整理稿

一家專注於物理AI技術開發的企業近日完成數千萬元新一輪融資,投資方為達晨財智與元禾璞華。據獨家獲悉,該公司核心技術是其自主研發的WMM世界機理模型(World Mechanism Model),旨在透過深度理解物理世界的因果關係與運作規律,讓AI系統在機器人、自動駕駛、工業模擬等真實場景中具備更精準的預測與決策能力。不同於當前主流依賴大量標註數據的深度學習路線,物理AI的目標是讓機器不僅「看」到現象,更能「懂」得背後物理定律。該公司自研的WMM世界機理模型,從底層建模重力、摩擦力、材料形變、流體動力等物理交互,讓AI在虛擬環境中進行高保真模擬,並將學習成果直接遷移至現實世界。

這種「機理驅動」的技術路徑,被業界視為突破當前AI泛化瓶頸的關鍵方向之一。本輪領投方達晨財智表示,物理AI是通往通用人工智能的重要拼圖,目前全球只有少數團隊掌握核心模型能力。他們看中的是該公司團隊在物理仿真與機器學習交叉領域的深厚積累,以及WMM模型在工業數位孿生、機器人操作等場景中的落地潛力。另一投資方元禾璞華則指出,該公司在不依賴大規模真實數據的前提下,實現了對複雜物理過程的精確建模,這在成本與效率上具有顯著優勢。據了解,該公司成立於數年前,核心成員來自國內頂尖高校及科研機構,在計算物理、強化學習、機器人學等方向擁有多年研發經驗。此前已獲得天使輪融資,產品處於原型驗證階段。

本輪資金主要用於完善WMM模型的底層架構,擴大仿真場景庫,並與多家機器人、自動駕駛企業展開聯合測試。在技術細節上,WMM模型採用神經擬合與數值求解混合架構,既能保持物理準確性,又能實現即時運算。與傳統的純數據驅動模型相比,WMM在樣本效率與遷移能力上表現突出——僅需少量真實世界數據即可完成校準,大幅降低部署門檻。該公司透露,目前已與數家製造業客戶完成初步概念驗證,在精密裝配、物流揀選等任務中,模型預測誤差低於5%。隨著全球對具身智能(Embodied AI)與機器人基礎模型的重視,物理AI賽道正吸引越來越多資本關注。

達晨財智與元禾璞華的聯手投資,不僅為該公司提供資金支持,更帶來產業資源與行業視角。業內分析認為,WMM世界機理模型若能在更多真實場景中驗證其通用性,有望成為物理AI領域的基礎設施之一。對於下一階段發展,該公司創辦人表示,將持續深耕模型底層能力,同時加速商業化落地。目標是打造一個「可解釋、可推理、可預測」的物理世界引擎,讓AI不再只是統計學的「黑箱」,而是真正理解世界如何運作的智能系統。未來半年內,團隊計劃發布開源版本的輕量級WMM模塊,吸引更多開發者參與生態建設。

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