光象科技累计完成数亿元天使轮融资布局物理原生基座模型

　　记者4日获悉，光象科技近日完成累计数亿元天使轮融资，最新一轮融资由珠海科技产业集团、兴证资本、松禾资本、顺禧基金、慕华科创、See Fund、亿宸资本、上市公司行云科技等头部财投与头部产投深度参与，老股东零一创投、L2F光源创业者基金等持续加注。

　　据悉，本轮资金将重点投入物理原生基座模型的研发迭代，并推进具身智能机器人产品的商业化交付。

　　当前，主流技术路线要实现物理交互的通用性，尚需突破根本性局限。VLA路线在视觉语言模型的基础上嫁接动作专家实现任务推理与动作生成，但语义通用性并不等同于物理交互能力，模型本质上是感知与动作的映射器，针对特定任务微调后虽能完成固定动作，却难以在物理交互中生长出通用的操作能力。视频预测式世界模型聚焦于环境观测序列的像素级预测，但预测表象并不等于理解物理因果，图像也不足以刻画质量、惯量、摩擦、形变与接触等物理属性，难以支撑通用泛化的动作生成。

　　光象科技创始人兼CEO张涛表示，真正的物理原生智能，是在与物理世界的感知、交互、反馈、探索与约束中自主涌现的能力。因此，物理原生基座模型，必须以物理交互为首要原则，能够从物理环境中持续学习世界规律、行为后果与任务约束，具备复杂任务闭环的通用智能。

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　　光象科技是清华大学车辆与运载学院和人工智能学院联合孵化的具身智能公司。公司自主研发的物理原生基座模型，依托自建的高保真、大规模、可交互物理数据资产和自研的全球顶尖强化学习算法矩阵，通过模型在物理环境的充分交互，学习动力学、接触、约束与守恒等显式物理规律推演，以及随机性、不确定性、长程后果等隐式环境状态推理和物理行为归因，使得模型在持续物理交互中涌现出对物理规律的通识理解，从而实现真正通用泛化的行为能力。

　　为支撑物理原生基座模型的研发与进化，光象科技构建了一套由强化学习算法矩阵Phi-RL Matrix、物理数据资产Phi-Space与通用物理智能开发平台Phi-Arch协同构成的“三位一体”物理原生智能生成体系。算法、数据、平台三大支柱协同驱动通用物理智能的持续涌现，让具身机器人在真实物理世界中具备可跨场景迁移的通用操作能力。