经纬蚂蚁超亿美元押注，北大逆矩阵要做通用世界基座模型

让人工智能真正理解物理因果。

作者 /Oriana

如果说此前两年是VLA模型统治具身智能的时代，那么到了2026年，世界模型正以一场资本海啸宣告自己的登场。一支北大00后团队选择了一个更底层的切口：构建能够理解、预测物理世界运行规律的“通用世界基座模型”。

新物种获悉，世界模型公司逆矩阵科技（Physis）已完成超亿美元种子++轮融资。本轮由经纬创投、五源资本、光合创投、BAI资本、钟鼎资本等机构共同参与，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加注。资金将主要用于通用世界基座模型的预训练研发、规模化训练体系建设。

关于陈博远创立逆矩阵的更多细节，请看

公司由北大青年学者陈博远、吉嘉铭联合创立。陈博远是北京大学元培学院人工智能方向应届毕业生，2026年北大学生最高荣誉“五四奖章”得主，于NeurIPS、ACL等顶会发表多篇论文，谷歌学术引用超2300次。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：2025年Apple Scholar（全球遴选，中国大陆仅2位）、首届腾讯青云奖学金、蚂蚁Intech奖学金（全球共10名），谷歌学术引用超6000次。

二人均获评北京大学学生最高荣誉之一“2025年北京大学学生年度人物”，团队基础研究实力突出，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。

逆矩阵科技认为，当前AI在代码、数学、语言等数字领域表现卓越，却无法真正理解物理世界中的力、接触与运动变化，根本原因在于缺少对物理因果的建模：因是力，果是物理状态迁移。缺少力的数据，模型就无法预测万物的运动，更无法对物理世界施加精准的作用。

市面上的主流路线各有局限：大语言模型活在键盘里，缺乏物理感知；视频生成模型能制造逼真画面，却难以保证物理正确；传统物理引擎始终无法跨越“仿真与现实之间的差距”（sim-to-real gap）。

为此，逆矩阵科技提出“预测下一个物理状态”技术范式，与北京智源人工智能研究院共建行为世界模型创新中心，合力攻坚下一代通用世界基座模型。该模型的核心是让AI具备对物理规律的认知与推理能力，而非仅依赖统计相关性。

6月13日，在2026年智源大会上，逆矩阵科技于主论坛发布了全球首个通用世界基座模型Physis-v0.1。该模型以 P(s′|s,a) 为核心，学习统一物理状态，主打物理正确、长程一致、动作因果、通用泛化四项核心能力，致力于真正理解真实物理规律。其仿真预测达毫米级精度，20秒以上长时序仍保持物理因果一致，"统一潜空间 + 可插拔解码器"一次预训练即服务具身智能、工业仿真、游戏物理、科学预测等全场景，实现"One For All"的通用物理世界应用。

据智源研究院介绍，Physis-v0.1是"全球首个通用世界基座模型"。逆矩阵是唯一在智源大会主论坛发布模型的初创公司。

陈博远告诉新物种：“通用世界基座模型的最终目标是理解物理规律，在世界中做决策。”Physis 的核心是统一的世界状态隐空间建模。逆矩阵团队认为，画面只是对世界的部分观测，真正决定演化的是几何、材料、接触、受力等隐藏在画面之下的物理变量；因此 Physis 把全模态信息编码进一个物理潜空间，压缩时优先保留预测未来动力学所需的信息——物体、接触、运动、材料。这样得到的物理状态可推演、可验证、可读出，构成模型学习真实物理规律的底座。

根据公开信息，截至2026年5月底，国内世界模型相关融资事件已达35起，融资总额接近100亿元。

三类资本的入场逻辑也出现明显分化：国资平台重仓极佳视界、银河通用、生数科技等头部项目；产业资本（如华为哈勃、蚂蚁）偏好与自身业务协同性强的公司（魔芯科技、流形空间、光轮智能等）；财务机构（如红杉、高瓴、经纬）则覆盖多个轮次，倾向于押注团队背景突出的早期项目（如00后团队逆矩阵科技、LiberAI）。

海外的热度则更为前置。今年开年以来，李飞飞的 World Labs 与图灵奖得主 Yann LeCun 创办的 AMI Labs 合计募资超 20 亿美元——前者完成 10 亿美元新一轮、投后估值约 50 亿美元，后者完成 10.3 亿美元种子轮、投前估值 35 亿美元。两笔重注都发生在产品规模商业化之前，定价主要锚定创始人背景与技术路线判断，与国内“押注突出团队的早期项目”逻辑同向，不过量级更高。

图注： 李飞飞（左）与杨立昆（右）

与此同时，国内赛道的定价逻辑也发生跃迁：3月之前单笔融资额普遍在10亿元以下，以“数亿元”“近亿元”为主；4月极佳视界25亿元、生数科技20亿元的集中落地，将头部项目的定价锚直接推高至10亿-20亿元级别。虽然世界模型领域的GPT时刻尚未到来，但物理智能的底层竞赛已经吸引资本重注。

“世界模型的GPT 时刻，标志不会是某个 benchmark 上的数字，”陈博远告诉新物种，“而是人们第一次真切感受到——这个 AI 真的理解物理世界正在发生什么，并改变我们真实物理世界的生活。”

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