清華00后特獎入局世界模型，真格、紅杉、美團(tuán)、順為聯(lián)合押注LiberAI

構(gòu)建Scaling曲線最陡峭的「物理世界模型」。

作者 /Oriana

具身智能的模型路線正在分化，圍繞VLA與世界模型孰優(yōu)的爭論愈演愈烈，后者正成為資本與學(xué)術(shù)的新焦點(diǎn)。一支清華00后團(tuán)隊(duì)選擇將方向進(jìn)一步收窄：引入模態(tài)對齊與歸納偏置，構(gòu)建Scaling曲線最陡峭的“物理世界模型”。

新物種獲悉，LiberAI已于近期連續(xù)完成種子輪、天使輪及天使+輪融資，累計金額數(shù)億元人民幣，投資方包括真格基金、紅杉中國、美團(tuán)龍珠、順為資本等一線機(jī)構(gòu)。

創(chuàng)始人兼CEO 劉松銘

公司成立于2025年12月，CEO劉松銘是清華特等獎學(xué)金獲得者，師從清華大學(xué)朱軍教授，在ICML、NeurIPS等頂會發(fā)表多篇一作論文。2024年，他領(lǐng)先Physical Intelligence團(tuán)隊(duì)的π0模型一個月發(fā)布基于擴(kuò)散Transformer的具身基座模型RDT-1B，次年又先于Generalist的GEN-0模型一個月推出首個使用大規(guī)模UMI無本體人類數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練范式的具身模型RDT-2。

LiberAI聯(lián)合創(chuàng)始人林凡淇師從清華叉院助理教授、千尋智能首席科學(xué)家高陽，其一作論文《Data Scaling Laws》首次在具身領(lǐng)域提出模型的泛化性隨著數(shù)據(jù)的多樣性增加而顯著提升這一規(guī)律，獲得ICLR Oral、CoRL X-Embodiment Workshop Best Paper等榮譽(yù)。

LiberAI判斷，當(dāng)前行業(yè)主流路線各有局限：VLA本質(zhì)是policy，對帶動作的高質(zhì)量軌跡質(zhì)量要求極高，導(dǎo)致scaling成本高；WAM（世界動作模型）將視頻生成與動作生成結(jié)合，擴(kuò)大了數(shù)據(jù)利用范圍，但沒有做模態(tài)對齊，數(shù)據(jù)利用效率不夠高。

在LiberAI看來，當(dāng)前AI無法理解物理世界中的力、接觸與運(yùn)動變化，根本原因是缺少對“因果”的建模：因是力，果是運(yùn)動狀態(tài)。

為此，LiberAI在模型架構(gòu)做出創(chuàng)新設(shè)計：引入模態(tài)對齊，將物理模態(tài)（力、接觸）與視頻模態(tài)（運(yùn)動狀態(tài)）在因果層面進(jìn)行對齊，利用視頻的強(qiáng)泛化性撬動物理數(shù)據(jù)的稀缺性；同時在模型中引入物理規(guī)律作為歸納偏置，給模型注入人類的先驗(yàn)認(rèn)知，加速模型收斂速度。

劉松銘稱：“我們以物理智能為縱軸，從模型、數(shù)據(jù)、硬件多端發(fā)力，一切為了讓scaling曲線更陡峭。”

在LiberAI看來，數(shù)據(jù)范式最關(guān)鍵的指標(biāo)是scaling的邊際成本，以及邊際成本隨著scaling而下降的速度。他們選擇采集人手的交互數(shù)據(jù)，搭配第一視角視頻，通過可穿戴設(shè)備記錄力與接觸信息。“最好的數(shù)采方式是直接采集人手的交互數(shù)據(jù)，無感、輕量、不影響人干活、適用范圍廣，邊際成本最低，是最適合真實(shí)場景真實(shí)工作流規(guī)模化的數(shù)據(jù)采集方式。”劉松銘說。

他進(jìn)一步拆解數(shù)據(jù)scaling的兩條曲線：冷啟動曲線和量產(chǎn)曲線。冷啟動階段采集大規(guī)模人類物理數(shù)據(jù)是LiberAI提出“模態(tài)對齊”的重要前提；量產(chǎn)曲線依賴智能產(chǎn)品落地后的數(shù)據(jù)回流，形成正向飛輪。為此，LiberAI在成立之初就搭建了軟硬協(xié)同的組織架構(gòu)。

做硬件是LiberAI戰(zhàn)略的一部分，但并不喧賓奪主。 劉松銘說：“我們是一家世界模型基模公司。但世界模型不僅有模型訓(xùn)練，而是要提前搭建好一整套系統(tǒng)。系統(tǒng)內(nèi)每一環(huán)均為最快scaling而生，且環(huán)環(huán)相扣。我們有成建制的硬件聯(lián)創(chuàng)團(tuán)隊(duì)、數(shù)據(jù)和硬件工程團(tuán)隊(duì)。模型的scaling是所有人共同的目標(biāo)。當(dāng)然，系統(tǒng)思維不等于全棧自研，我們的核心是產(chǎn)品定義，像蘋果一樣，定義世界模型時代的數(shù)據(jù)采集方式、機(jī)器人本體形態(tài)，以及最重要的Evaluation Metrics（評價標(biāo)準(zhǔn)）。”

2026年4月，LiberAI在成立的第4個月發(fā)布了首個技術(shù)Demo，是全球首個高自由度靈巧操作的具身基礎(chǔ)模型，搭載五指靈巧手實(shí)現(xiàn)雙手剝香蕉、雙手?jǐn)Q瓶蓋、持鍋顛勺等精細(xì)操作長程任務(wù)。

世界模型正在成為資本焦點(diǎn)。 除極佳視界、流形空間、智在無界等資深科學(xué)家創(chuàng)辦的公司外，LiberAI和逆矩陣科技等00后“小天才”團(tuán)隊(duì)也迅速崛起，前阿里巴巴千問大模型負(fù)責(zé)人林俊旸同樣入局。

雖然世界模型領(lǐng)域的GPT時刻還未出現(xiàn)，但行業(yè)玩家們共同的努力將讓前路越走越清晰。劉松銘提出，“物理AGI的核心標(biāo)準(zhǔn)是糾錯能力，即知道自己犯錯、能夠恢復(fù)、預(yù)判世界變化。LiberAI的目標(biāo)是讓物理AI走出demo、走出實(shí)驗(yàn)室，成為服務(wù)人類、解決實(shí)際問題的Physical Agent。”

排版運(yùn)營 / Teagan

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