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

今天聊一个挺有意思的融资案例——AI公司逆矩阵科技（Physis）刚刚完成了超亿美元种子++轮融资。参与方阵容相当豪华：经纬创投、光合创投、五源资本、BAI资本、钟鼎资本等头部机构悉数到场，蚂蚁集团也以战略投资身份入局，老股东高瓴创投和北大系基金燕缘创投则继续超额加注。钱主要会砸在哪？三个方向：通用世界基座模型的预训练研发，以及规模化训练体系的建设。

先说说这家公司的创始人背景。陈博远和吉嘉铭联合创立了逆矩阵，陈博远北大元培学院人工智能方向出身，本科期间就在NeurIPS、ACL等国际顶会发表多篇论文，还拿过口头报告和亮点论文这类荣誉，Google Scholar引用超过2300次，北大学生五四奖章得主。吉嘉铭就更特殊了，他是极少数同时获得苹果、腾讯、蚂蚁这三家顶级科技企业认可的青年研究者——2025年Apple Scholar、首届腾讯青云奖学金、蚂蚁Intech奖学金，Google Scholar引用超过6000次。而且作为当届唯一纯华人高校团队，他们拿下了ACL 2025最佳论文，两位创始人也同时获评“2025年北京大学学生年度人物”。

团队整体构成也很硬核。核心成员来自国内外顶尖高校和头部科技企业，既有前沿研究能力，又有大规模工程落地经验。学术方面，长期深耕世界模型、强化学习等方向，累计在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL等顶级会议发表论文超过80篇；核心成员主导的开源项目在GitHub上获星超过2万，模型下载量突破500万次。这还不算完——逆矩阵同时也是智源研究院的孵化团队，坚持技术第一性原理的原创性突破。

值得一提的是，北京智源人工智能研究院近期专门设立了行为世界模型创新中心，由陈博远担任负责人，直接汇报给智源研究院院长王仲远。这种学术原创能力与工程体系能力的结合，正是逆矩阵持续推进通用世界基座模型的重要基础。

那么问题来了：世界模型到底是个啥？为什么这么多机构愿意砸钱？

简单来说，世界模型是面向真实物理世界的下一代基座模型。它正在经历一个关键范式革新——从简单沿用LLM或视频生成模型的Scaling路径，转向预测下一个物理状态（Next Physical State Prediction）。这是本质上的变化。

最直接的应用场景，当然是具身智能。机器人在真实环境中行动，必须理解、预测和规划物理状态。但世界模型的价值远不止于此——它的着眼点是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，这些物理世界的AI场景都面临同一个共性难题：信息不完备。世界模型的作用，就是补全上下文。

更重要的是，对于那些现实跑通一次经济成本极高的场景——比如商业火箭发射、可控核聚变实验——世界模型的价值尤为突出。完全可以先在模型里做全模态预演，把真实验证的成本降到最低。所以，世界模型等号的另一面不是某个具体的硬件载体，而是整个物理世界。一个足够通用的物理世界基座模型，每往前迭代一步，下游应用就能站到更高的起点上。

从这个判断出发，逆矩阵从Day 1就选择了建设通用世界模型基座，目标是让AI不仅能理解数字世界，也能真正理解并参与物理世界。他们在物理隐空间扩展，让动作原子原生进入隐空间，确保每单位算力、每条数据都真正用于学习物理交互动态。

6月12日，逆矩阵发布了全球首个通用世界基座模型——悟界·Physis-v0.1。这个模型以预测下一物理状态为核心，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，构建了“压缩-动作因果-强化学习验证-通用泛化”的技术闭环。已经在具身智能、物理仿真、交互世界、科学预测等多种真实物理场景中开始应用。

创始人陈博远有个判断很关键：“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。”

如果说得再直白一点：接下来逆矩阵会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。在他们眼里，世界模型是一项面向长期的基础设施——公司希望以此为起点，给整个物理AI时代提供一套可持续扩展、可跨场景迁移的底层引擎。