逆矩阵科技完成超亿美元种子++轮融资，押注通用世界基座模型

通用世界基座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、光合创投、五源资本、BAI资本、钟鼎资本等头部机构共同参与，并获蚂蚁战投战略投资，老股东北大系基金燕缘创投、高瓴创投持续超额加注。资金将主要用于通用世界基座模型的预训练研发、及规模化训练体系建设。

6月12日，逆矩阵Physis-v0.1 在2026北京智源大会主论坛正式发布，智源研究院将其定位为“全球首个通用世界基座模型”。逆矩阵创始人陈博远于智源大会6月13日的世界模型分论坛上，发表主题演讲《Physis：预测下一个物理状态，迈向通用世界基座模型》，并与图灵奖得主Yann LeCun 创立的 AMI Labs、NVIDIA 等国际顶尖机构的世界模型研究者同台对话。

注：北京智源大会有“AI 内行学术盛会”之称。本届大会汇聚两位图灵奖得主——强化学习奠基人 Andrew Barto、现代公钥密码学奠基人 Whitfield Diffie——以及 40 余位 AI 企业 CEO 与首席科学家、200 余位顶尖专家学者。

Physis-v0.1以统一的物理状态学习（Next Physical State Prediction）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，给出物理正确、长程一致、动作因果、通用泛化四项核心能力作答，并在具身智能、物理仿真、交互世界、科学预测等多种真实物理场景中开展应用。

支撑这四大能力的，是逆矩阵从根上区别于行业主流的四条技术路线选择。

其一，建模对象从像素转向物理状态。视频、点云、力触觉等异构信号，被统一编码为隐空间中的物理状态表征，模型预测的是物理状态的演化，而非画面像素的延续；

其二，以动作作为交互的基本原子。引入动作条件化机制，让模型精准刻画 “采取某一动作，世界会转移到何种状态”，从相关性建模走向因果性建模。

其三，用强化学习验证闭环保障物理正确性。持续修正模型的物理认知。

其四，统一架构实现全场景泛化。统一的状态表征通过可插拔解码器，可输出视频、动作指令、物理量等不同形态的结果；一次预训练，即可覆盖工业场景、具身智能、物理仿真、交互内容、科学预测等全领域，真正实现通用基座的价值。

学术底色

逆矩阵科技（Physis）是一家通用世界基座模型公司，致力于让人工智能真正理解和预测物理世界的运行规律，为严肃工业场景、具身智能、物理仿真、交互世界、科学预测等物理 AI 场景提供通用底层认知引擎。

公司由北大青年学者陈博远以及吉嘉铭联合创立，团队长期专注于强化学习与世界模型研究。04年的陈博远毕业于北京大学元培学院人工智能方向，本科期间即于国际顶级会议NeurIPS、ACL发表多篇文章并获口头报告、亮点论文等荣誉，谷歌学术引用超 2300 次，获北大学生最高荣誉“五四奖章”。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：他是2025年Apple Scholar（全球遴选，中国大陆仅 2 位）、首届腾讯青云奖学金得主、蚂蚁 Intech 奖学金（全球共 10 名）获得者，谷歌学术引用 6000 余次。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ACL2025最佳论文，二人均获评“北京大学学生年度人物”。

团队核心成员来自国内外顶尖高校和头部科技企业，多人曾在国际顶级学科竞赛中斩获金牌并入选国家集训队，团队学术背景深厚，核心成员累计在NeurIPS、ICML、ICLR等国际顶级AI会议发表论文80余篇，多次获得最佳论文、口头报告、亮点论文等学术荣誉，核心成员主导的开源项目在GitHub获星超2万，模型下载量突破500万次。

公司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。

世界模型：AI 走向物理世界的基础设施

过去几年，大语言模型让 AI 学会处理文本与知识。但当 AI 走出屏幕、进入物理世界—需要接触汽车、工厂产线，面对的是连续、不确定、受物理规律约束的真实要素和环境，需要理解重力、碰撞、接触与因果。这正是世界模型要回答的核心问题，同时产业需求也促生了全球 AI 竞争的转向：

产业需求面临 Sim-to-Real 鸿沟，工业仿真成本高昂，游戏物理调参周期漫长，科学预测依赖昂贵缓慢的传统求解器。它们共享同一事实：物理一致性是硬约束，而真实数据采样成本极高；同时物理规律天然通用，物理定律不会因场景切换而失效。真实物理场景下，能跨场景迁移的通用世界基座模型将成为 AI 走向物理世界的基础设施。

范式转变：从预测下一个词，到预测下一个物理状态

逆矩阵的核心技术判断是：世界模型即将从简单沿用 LLM 或视频生成模型的Scaling 路径，来到预测下一个物理状态 (Next Physical State Prediction)的GPT 时刻：给定当前物理状态，预测采取不同动作会导致世界下一步如何演化。

具体而言，是在物理隐空间扩展，并且让动作原子原生进入隐空间，让每单位算力、每条数据都在学习真正的物理交互动态。“动作”可以是具体的动作控制信号，也可以是抽象的潜在动作。而这里所蕴含的第一性原理是：物理规律存在于物体的交互之中。世界诞生于感知-交互-决策的闭环，只有将动作引入建模，模型才能从学习”世界长什么样”跃迁到理解 “世界如何运作”。

以强化学习构成验证闭环，基座模型应用不同真实垂类场景

让世界模型从“看起来合理”走向“物理上成立”，更加核心的是引入强化学习的验证闭环——物理世界中生成正确结果很难，但判断错误相对容易，碰撞守恒、物体恒常、接触连续都可通过强化学习的方式作为校正信号。

逆矩阵将这套能力概括为“One For All”， 物理规律不因场景切换而失效。统一的物理世界状态通过可插拔解码器映射为视频、3D 运动、物理量等多种输出——一次预训练，服务严肃工业场景、具身智能、物理仿真、交互世界、科学预测等全场景。

展望

本轮融资后，逆矩阵将重点投入通用世界基座模型的预训练体系与基于强化学习的物理验证闭环两条主线。

创始人陈博远表示：“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。”

投资人评价

经纬创投：世界模型是AI的下一个关键战场。博远和嘉铭等新一代创业者跳出传统路径，重新建模物理状态和动作，以强化学习验证保证物理正确，实现对通用世界基座模型的底层探索。我们看到逆矩阵是一个充满活力的团队，同时具备国际一流的研究创新和扎实的工程经验，期待他们不断取得突破，加速物理世界GPT时刻的到来。

蚂蚁战投：大语言模型（LLM）之外，世界模型正在成为全球学界与产业界共同投入的重要方向，其下游可延展至可控视频生成、物理仿真、通用具身智能等广阔场景，长期市场空间有望与大语言模型相当，也是蚂蚁投资部持续重点关注的方向。当前行业仍处于早期，技术路线尚未收敛，我们认为真正具备长期价值的机会，不只是沿既有模型路径做延伸优化，而是来自那些能够直面世界模型本质问题、从底层表征体系进行重构的团队。逆矩阵选择从第一性原理出发，将物理规律、因果结构与时空表征作为核心约束，尝试构建一套不同于现有感知模型拼接或生成模型微调的新型世界建模框架。我们看重这种面向根问题的原创性技术路径，也期待逆矩阵在下一代世界模型基础设施中形成长期差异化价值。

光合创投：“逆矩阵”这个名字本身就是一种隐喻：当别人都在学从规律到表象的正向映射，公司在求那个更难的逆问题——从纷繁表象反推世界运行的规律。把动作原生地写进隐空间，再用‘可验证’取代‘看起来像’，这可能是世界模型真正的范式转变。这支以纯本土青年学者为班底的团队，敢于不沿用现成的 Scaling 路径，而是从第一性原理出发，把‘交互’和‘验证’作为理解物理世界的根本。这是一种稀缺的原始创新姿态。让中国的年轻人用最底层的研究，去参与全球 AI 范式转变的竞争，本身就值得被长期支持。

BAI资本：我们非常荣幸能与逆矩阵团队达成合作。世界模型是通向通用人工智能的必经之路，逆矩阵不仅拥有顶尖的跨学科研发基因，更展现出了对技术底层路线的深刻洞察。他们不满足于现状，而是凭借极强的科学野心力争SOTA。我们坚信逆矩阵将重塑行业的边界，非常期待并坚定支持他们在这条前沿路线上登顶。

钟鼎资本：钟鼎资本持续关注 AI 从虚拟世界走向物理世界的长期趋势。我们认为，物理 AI 基础模型将推动 AI 从理解语言、生成内容，进一步走向理解、预测并作用于真实世界，有望成为连接大模型、游戏、机器人、仿真与产业场景的关键基础设施。逆矩阵团队具备深厚的强化学习背景，兼具前沿科学研究能力与大模型训练相关工程经验，选择聚焦‘物理正确性’这一核心难题，有机会形成重要突破。

燕缘创投：祝贺逆矩阵完成新一轮融资。作为北大真正意义上的核心世界模型团队，逆矩阵从创立之初就承载着北大在通用人工智能前沿领域的核心科研转化使命，燕缘创投作为首轮投资方持续追投，对团队技术实力与发展方向具有极强信心，同时未来将通过和北大共建联合实验室的方式给予团队从人才、资源到生态的全方位全力支持。创始人陈博远最近新任智源研究院行为世界模型中心负责人，表明团队在相关领域的研究能力在顶级人工智能科研机构将起引领作用。我们欣喜地看到近期将有多位北大青年学者加入团队，逆矩阵正在构建高密度顶尖人才组织体系，也因此当之无愧成为北大AI创业的绝对核心。未来世界模型的底层基础架构将在这种开放包容的结构中逐步“涌现”，在企业发展的初期阶段只有把底层研发做深做透，才能为未来商业化奠定牢固扎实的基础，逆矩阵正走在正确的路上，做着最正确的事情。