摘要
作者 | 乔钰杰 编辑 | 袁斯来 硬氪获悉，具身智能世界模型公司日冕开物（北京日冕机器人有限公司）近期完成连续两轮种子轮融资，融资合计金额达数亿元人民币，由鼎峰科创、远图未来、百度风投、沃衍资本、武岳峰科创、万林国际共同参与投资。同时，新一轮融资也在同步交割中。 此前融资资金主要用于自研世界模型 LaMPA 的研发迭代、强化学习体系建设，以及数据闭环和产品交付能力的持续完善。 日冕开物成立于2026年3月，聚焦物理世界基础模型研发，希望打造能够理解物理世界、预测环境变化并驱动机器人执行任务的基础模型，帮助机器人从单一场景能力，逐步迈向跨场景泛化。 日冕创始团队均为清华自动驾驶背景，主导过行业首批智驾世界模型研发落地以及首批具身强化学习与交付工作。创始人肖中阳博士，曾主导智驾行业首个复杂交互场景的世界模型交付，该模型已搭载超过70万辆蔚来汽车；团队基座模型负责人，“华为天才少年”钟元鑫博士，曾主导华为新一代智驾世界模型基模的设计与量产落地工作；模型后训练与交付负责人，蔚来Super Spark王云龙博士，曾在智元机器人负责大模型与真机强化学习算法研发工作，并推动了行业首批进厂打工项目落地交付。市场负责人戴亚奇博士，曾任武岳峰科创合伙人，主导投资过数亿美金。 随着机器人开始进入复杂场景，行业越来越意识到，仅依赖模仿学习或任务级训练，难以支撑机器人真正具备泛化能力，机器人需要理解物理世界运行规律，并据此预测未来状态、规划动作，这也是世界模型成为具身智能重要技术方向的原因。 目前，业内不少研究都会参考图灵奖得主、卷积神经网络之父Yann LeCun（杨立昆）提出的JEPA理论，其核心思想是让模型学习物理世界更抽象、更本质的表征，而不是停留在像素层面的生成。 肖中阳向硬氪表示，JEPA提供了一套理论框架，而机器人真正落地仍有两个关键问题需要回答：物理世界应该如何表征，以及模型如何高效学习这些表征之间的因果关系。 围绕这一问题，日冕开物研发了自有世界模型LaMPA。LaMPA的第一个核心创新在于构建了一套面向物理世界的三重表征体系。 肖中阳解释道，大语言模型之所以能够理解语言，是因为把自然语言转换成了统一的Token。而机器人同样需要一套能够描述物理世界的"语言"。