36氪首發(fā) | 前蔚來、華為智駕核心成員聯(lián)手創(chuàng)業(yè)具身世界模型，三個(gè)月內(nèi)完成數(shù)億元融資

作者 | 喬鈺杰

編輯 | 袁斯來

硬氪獲悉，具身智能世界模型公司日冕開物（北京日冕機(jī)器人有限公司）近期完成連續(xù)兩輪種子輪融資，融資合計(jì)金額達(dá)數(shù)億元人民幣，由鼎峰科創(chuàng)、遠(yuǎn)圖未來、百度風(fēng)投、沃衍資本、武岳峰科創(chuàng)、萬林國際共同參與投資。同時(shí)，新一輪融資也在同步交割中。

此前融資資金主要用于自研世界模型 LaMPA 的研發(fā)迭代、強(qiáng)化學(xué)習(xí)體系建設(shè)，以及數(shù)據(jù)閉環(huán)和產(chǎn)品交付能力的持續(xù)完善。

日冕開物成立于2026年3月，聚焦物理世界基礎(chǔ)模型研發(fā)，希望打造能夠理解物理世界、預(yù)測環(huán)境變化并驅(qū)動(dòng)機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)的基礎(chǔ)模型，幫助機(jī)器人從單一場景能力，逐步邁向跨場景泛化。

日冕創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)均為清華自動(dòng)駕駛背景，主導(dǎo)過行業(yè)首批智駕世界模型研發(fā)落地以及首批具身強(qiáng)化學(xué)習(xí)與交付工作。創(chuàng)始人肖中陽博士，曾主導(dǎo)智駕行業(yè)首個(gè)復(fù)雜交互場景的世界模型交付，該模型已搭載超過70萬輛蔚來汽車；團(tuán)隊(duì)基座模型負(fù)責(zé)人，“華為天才少年”鐘元鑫博士，曾主導(dǎo)華為新一代智駕世界模型基模的設(shè)計(jì)與量產(chǎn)落地工作；模型后訓(xùn)練與交付負(fù)責(zé)人，蔚來Super Spark王云龍博士，曾在智元機(jī)器人負(fù)責(zé)大模型與真機(jī)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法研發(fā)工作，并推動(dòng)了行業(yè)首批進(jìn)廠打工項(xiàng)目落地交付。市場負(fù)責(zé)人戴亞奇博士，曾任武岳峰科創(chuàng)合伙人，主導(dǎo)投資過數(shù)億美金。

隨著機(jī)器人開始進(jìn)入復(fù)雜場景，行業(yè)越來越意識(shí)到，僅依賴模仿學(xué)習(xí)或任務(wù)級訓(xùn)練，難以支撐機(jī)器人真正具備泛化能力，機(jī)器人需要理解物理世界運(yùn)行規(guī)律，并據(jù)此預(yù)測未來狀態(tài)、規(guī)劃動(dòng)作，這也是世界模型成為具身智能重要技術(shù)方向的原因。

目前，業(yè)內(nèi)不少研究都會(huì)參考圖靈獎(jiǎng)得主、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Yann LeCun（楊立昆）提出的JEPA理論，其核心思想是讓模型學(xué)習(xí)物理世界更抽象、更本質(zhì)的表征，而不是停留在像素層面的生成。

肖中陽向硬氪表示，JEPA提供了一套理論框架，而機(jī)器人真正落地仍有兩個(gè)關(guān)鍵問題需要回答：物理世界應(yīng)該如何表征，以及模型如何高效學(xué)習(xí)這些表征之間的因果關(guān)系。

圍繞這一問題，日冕開物研發(fā)了自有世界模型LaMPA。LaMPA的第一個(gè)核心創(chuàng)新在于構(gòu)建了一套面向物理世界的三重表征體系。

肖中陽解釋道，大語言模型之所以能夠理解語言，是因?yàn)榘炎匀徽Z言轉(zhuǎn)換成了統(tǒng)一的Token。而機(jī)器人同樣需要一套能夠描述物理世界的"語言"。LaMPA將機(jī)器人需要理解的信息劃分為三類。第一類是環(huán)境表征（Environment），描述周圍物體的位置、關(guān)系以及空間結(jié)構(gòu)；第二類是本體表征（Ego），描述機(jī)器人自身狀態(tài)，包括關(guān)節(jié)位置、受力情況、傳感器反饋等信息；第三類則是經(jīng)驗(yàn)表征（Experience），用于沉淀機(jī)器人長期執(zhí)行任務(wù)過程中形成的先驗(yàn)知識(shí)，包括物體基本屬性和可供性（Affordance），例如物體哪些位置可以抓取、不同任務(wù)通常采用怎樣的操作順序等。

三類信息共同構(gòu)成機(jī)器人理解物理世界的隱空間（Latent Space），隨后交由基礎(chǔ)模型學(xué)習(xí)三者之間的因果關(guān)系，從而預(yù)測未來狀態(tài)，并生成機(jī)器人的控制動(dòng)作。

（圖源/企業(yè)）

除了表征方式之外，LaMPA在基礎(chǔ)模型架構(gòu)上也進(jìn)行了重新設(shè)計(jì)。團(tuán)隊(duì)采用了更適合世界模型訓(xùn)練的塊擴(kuò)散（Block Diffusion）結(jié)構(gòu)，旨在兼顧推理效率的同時(shí)，提升數(shù)據(jù)利用效率與模型可擴(kuò)展性，并為后續(xù)大規(guī)模訓(xùn)練預(yù)留充足拓展空間。

基礎(chǔ)模型之外，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器人最終完成場景交付的重要環(huán)節(jié)。肖中陽表示，目前不少強(qiáng)化學(xué)習(xí)方案依賴人工打分，當(dāng)場景發(fā)生變化，例如光照、工位布局或環(huán)境噪聲發(fā)生變化時(shí)，往往需要重新采集大量數(shù)據(jù)，重新進(jìn)行后訓(xùn)練，導(dǎo)致部署周期較長。

針對這一問題，日冕開物引入了一套可泛化的World Reward Model（世界獎(jiǎng)勵(lì)模型）。這一模型來自基座世界模型，通過蒸餾和后訓(xùn)練，基座模型能夠演化出一個(gè)專門負(fù)責(zé)“評價(jià)”的模型，判斷什么是成功、什么是失敗，像“評論家”一樣為強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供穩(wěn)定、一致的反饋。讓模型自動(dòng)判斷動(dòng)作質(zhì)量，大幅壓縮針對新場景的后訓(xùn)練周期，加快工業(yè)場景部署效率。

據(jù)了解，公司目前已與遠(yuǎn)圖未來達(dá)成戰(zhàn)略合作，將進(jìn)入服務(wù)器制造這一高精度工業(yè)裝配場景，公司計(jì)劃從服務(wù)器制造全流程開始，逐步延伸到前道和后道各項(xiàng)工序，實(shí)現(xiàn)全場景的跨產(chǎn)線規(guī)模部署

（圖源/企業(yè)）

數(shù)據(jù)方面，日冕采用“自采+眾包+模型增強(qiáng)”的策略：一方面，自建伴隨式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，沉淀具備場景壁壘的全模態(tài)精細(xì)操作數(shù)據(jù)；另一方面，通過數(shù)據(jù)眾包平臺(tái)獲取高質(zhì)量、多場景原始數(shù)據(jù)，擴(kuò)大數(shù)據(jù)分布并降低采集成本；在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，利用世界模型驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)（LCM），進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)利用效率。

未來一年，日冕開物將重點(diǎn)打通世界模型從場景調(diào)研、模型訓(xùn)練、現(xiàn)場部署到運(yùn)行反饋的數(shù)據(jù)閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)模型持續(xù)迭代。

長期來看，公司希望圍繞模型、數(shù)據(jù)、交付和商業(yè)模式四個(gè)層面持續(xù)提升Scaling能力，使整套方案能夠快速復(fù)制至更多工業(yè)場景及行業(yè)。

以下是硬氪與日冕開物創(chuàng)始人肖中陽的交流節(jié)選：

硬氪：怎么理解日冕世界模型LaMPA 和JEPA 之間的關(guān)系？

肖中陽：JEPA 是較早提出的一套非?；A(chǔ)的理論體系，其中有很多值得我們借鑒和吸收的地方。尤其是在 latent（隱空間）結(jié)構(gòu)上的描述，我們非常認(rèn)可。它強(qiáng)調(diào)模型應(yīng)該關(guān)注事物的本質(zhì)特征，而不是被像素級、細(xì)節(jié)層面的信息牽引，這一點(diǎn)對世界模型的發(fā)展非常重要。

嚴(yán)格來說，日冕世界模型是在這套理論體系基礎(chǔ)上的進(jìn)一步延伸。但我們并不是先選擇某一套理論框架，再去做技術(shù)實(shí)現(xiàn)，而是從“一個(gè)原生世界模型應(yīng)該如何構(gòu)建”這個(gè)問題出發(fā)，探索適合的方法。JEPA 提出了一個(gè)重要方向，即模型需要學(xué)習(xí)一個(gè)更具抽象能力的 latent space。但它并沒有進(jìn)一步回答：這個(gè) latent space 應(yīng)該如何構(gòu)建。另外，JEPA 也沒有限定模型應(yīng)該采用什么樣的基礎(chǔ)架構(gòu)，去理解和預(yù)測未來狀態(tài)。因此，我們也基于自身對世界模型的理解，探索了一套更適合規(guī)?；l(fā)展的模型范式。

硬氪：與遠(yuǎn)圖的合作推進(jìn)得很快，為什么能夠這么快推進(jìn)從模型到工業(yè)場景的落地？

肖中陽： 我覺得原因主要有幾個(gè)。首先是模型本身。我們的世界模型和后訓(xùn)練體系具備比較好的泛化能力，能夠快速適應(yīng)新的場景。

其次是產(chǎn)品化思考，我們從創(chuàng)業(yè)一開始就比較重視產(chǎn)品化。工業(yè)客戶需要的并不是機(jī)器人替代某一個(gè)工序，而是一整套能夠快速部署、持續(xù)運(yùn)行的解決方案。我們希望客戶在進(jìn)入新場景后，不需要依賴我們的工程師長期駐場，而是通過少量后訓(xùn)練就能夠完成部署。這樣交付的不只是自動(dòng)化設(shè)備，而是能夠持續(xù)學(xué)習(xí)、快速適應(yīng)不同崗位的“硅基工人”。

因此我們提供的不只是模型，而是一套標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，包括模型、硬件、訓(xùn)練系統(tǒng)，以及我們提出的Workflow Agent。它負(fù)責(zé)連接模型與真實(shí)生產(chǎn)流程，讓機(jī)器人能夠與工廠現(xiàn)有設(shè)備、人員和生產(chǎn)節(jié)拍協(xié)同工作。

與遠(yuǎn)圖的合作也不僅是客戶關(guān)系。遠(yuǎn)圖為我們提供了服務(wù)器裝配等高精度制造場景，用于驗(yàn)證方案；同時(shí)，雙方也圍繞裝配和測試的共性需求與工序，共同打磨行業(yè)級解決方案，希望將這套能力復(fù)制到更多制造場景。

硬氪：日冕此前發(fā)布了全球首個(gè)來自多個(gè)場景的雙手全掌觸覺專業(yè)操作數(shù)據(jù)集PalmDex。開源這個(gè)數(shù)據(jù)集，是出于哪些考慮？

肖中陽：之所以會(huì)關(guān)注全掌觸覺是因?yàn)槲覀冋J(rèn)為對力和觸覺的理解是精細(xì)操作的基石，而精細(xì)操作是當(dāng)前具身智能最痛點(diǎn)也最具價(jià)值的方向。此外，我們認(rèn)為世界模型的發(fā)展最終不會(huì)依賴某一家公司的數(shù)據(jù)，而是依賴整個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)生態(tài)。相比數(shù)據(jù)量，我們更關(guān)注數(shù)據(jù)分布。如果模型只學(xué)習(xí)某一種場景，即使數(shù)據(jù)再多，泛化能力也會(huì)受到限制；真正有價(jià)值的是覆蓋工業(yè)、家庭、商業(yè)等不同場景、不同任務(wù)的數(shù)據(jù)，共同構(gòu)成豐富的數(shù)據(jù)分布。

PalmDex的開源也是基于這樣的思考。我們希望搭建一個(gè)開放的數(shù)據(jù)平臺(tái)，讓政府、客戶、數(shù)據(jù)采集公司乃至個(gè)人開發(fā)者，都可以成為數(shù)據(jù)提供方，參與整個(gè)數(shù)據(jù)生態(tài)建設(shè)。

其次，這個(gè)平臺(tái)最核心的能力之一其實(shí)是數(shù)據(jù)的價(jià)值發(fā)現(xiàn)和定價(jià)能力。作為一家模型公司，我們清楚模型當(dāng)前最需要哪些數(shù)據(jù)、哪些數(shù)據(jù)已經(jīng)充足、哪些數(shù)據(jù)仍然稀缺。對于真正稀缺、高價(jià)值的數(shù)據(jù)，就應(yīng)該給予更合理的激勵(lì)，讓更多社會(huì)資源愿意持續(xù)參與數(shù)據(jù)采集。只有形成這樣一套市場化的數(shù)據(jù)供給機(jī)制，才能真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)分布的持續(xù)擴(kuò)展，最終推動(dòng)世界模型不斷迭代和泛化。