📰 Physical AI创业公司息壤开物成立两月，连获数亿元融资
息壤开物提出不再追随机器人本体或单点应用，而是自研物理基础模型（LPM），以应对AI 2.0时代物理世界的稀缺需求。LPM以第一性原理为根基，使用贝尔曼方程最优解来实现长程决策的递归分解，融合世界模型与策略模型，推动对物理规律的学习与长期预测。其架构将世界推演与视频渲染解耦，采用自回归处理因果历史、扩散模型负责渲染，强调原生物理预训练，以统一编码、状态-动作-结果建模与长程一致性为核心，避免对人类智能的过度依赖。公司基于万卡级训练、万亿参数训练经验，建立XR数据平台与XR评测平台，形成从数据采集到评测闭环的完整基础设施，已在多行业交付案例中验证能力，并在全球评测中斩获优异成绩。商业路线分层清晰：L0 通用物理基础模型，L1 行业数据增训，L2 面向具体场景的应用模型，循序推动机器人、自动驾驶、气象、药物等场景的闭环落地。
🏷️ #物理基础 #自研模型 #长程决策 #原生预训练 #产业闭环
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📰 Physical AI创业公司息壤开物成立两月，连获数亿元融资
息壤开物提出不再追随机器人本体或单点应用，而是自研物理基础模型（LPM），以应对AI 2.0时代物理世界的稀缺需求。LPM以第一性原理为根基，使用贝尔曼方程最优解来实现长程决策的递归分解，融合世界模型与策略模型，推动对物理规律的学习与长期预测。其架构将世界推演与视频渲染解耦，采用自回归处理因果历史、扩散模型负责渲染，强调原生物理预训练，以统一编码、状态-动作-结果建模与长程一致性为核心，避免对人类智能的过度依赖。公司基于万卡级训练、万亿参数训练经验，建立XR数据平台与XR评测平台，形成从数据采集到评测闭环的完整基础设施，已在多行业交付案例中验证能力，并在全球评测中斩获优异成绩。商业路线分层清晰：L0 通用物理基础模型，L1 行业数据增训，L2 面向具体场景的应用模型，循序推动机器人、自动驾驶、气象、药物等场景的闭环落地。
🏷️ #物理基础 #自研模型 #长程决策 #原生预训练 #产业闭环
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