当AI学会“物理常识”：中国世界模型赛道的疯狂七个月

TL;DR：

中国AI创业正经历从“大模型”向“世界模型”的范式转移，资本以远超以往的狂热涌入这一物理智能底座赛道。尽管技术路线尚处混战阶段，但学术与产业的深度耦合预示着一场关于物理世界解释权与重塑权的商业竞赛已然揭幕。

如果说过去两年的大模型热潮是一场关于文本概率预测的博弈，那么2026年的中国AI创业圈，已经把赌注押在了更为硬核的领域：谁能先教会机器“像人一样理解世界”。截至8月初，短短7个月内23家世界模型初创公司的涌现，与其说是技术爆发，不如说是一场对AGI（通用人工智能）物理实现路径的疯狂竞逐。

资本的狂热与逻辑的坍缩

在创投领域，当种子轮融资动辄出现“亿美元”量级时，往往意味着市场已经进入了某种程度的集体亢奋。语用科技与昆仑行等独角兽的火速诞生，反映出资本市场对待“世界模型”的溢价心态。对于投资者而言，这不再是传统的财务投资，而是一场旨在构建物理智能基础设施的战略博弈。

资本的逻辑很简单：在文本生成模型趋于红海的当下，谁掌握了物理世界的运行规律，谁就握住了具身智能时代的船票。于是，我们看到红杉中国、高瓴创投等一线机构不仅在“广撒网”，更在主动构建生态，通过投资机器人、传感器、模型层等上下游，试图在混乱的战场中建立起属于自己的防御工事。^{1 2 3}

从学术象牙塔到工厂车间

本轮创业潮最显著的特征，是学术背景与产业实战的深度“内卷”。不同于上一波大模型公司多由大厂离职高管主导，2026年的这一批玩家，其创始人画像呈现出一种极端的技术崇拜——22岁的本科生、清华的顶尖副教授、甚至是Nature封面论文的操盘手。这种变化暗示了世界模型的技术门槛：这已不再是简单的算力堆砌，而是对因果推理、物理仿真、甚至分子动力学等深层原理的重构。^{4 5}

然而，技术天花板的高企并未消解商业化的紧迫感。如昆腾动力将目光瞄准物流仓储的“窄门”，破壳机器人通过“视频-动作”架构试图绕过VLA（视觉-语言-动作）的通用缺陷，这些初创公司在成立伊始便展现出极强的场景落地导向。毕竟，在物理世界中，一个无法在仓库中有效捡货的模型，其商业价值或许还不如一个能写诗的聊天机器人。

前途未卜的“非共识”

这场“批量生产”世界模型的竞赛，实质上是在验证哪条通往AGI的路径更为稳健。当有人在构建全球统一基座模型时，另一些团队却在深耕4D时空重建与触觉反馈。这种分化不仅是技术路线的博弈，更是对未来产业生态的定义权之争。

对于这些公司而言，当下的繁荣更像是在沙滩上搭建的城堡。虽然资本提供了必要的燃料，但真正的考验在于数据的规模效应、对物理因果的理解深度，以及能否在巨头（字节、阿里、腾讯）的阴影下寻得生存空间。毕竟，在这场AI军备竞赛中，没有人愿意成为手持长矛的骑兵，但当所有人都在奔向同一个物理底座时，拥挤的赛道往往也是创新的天敌。

在这波浪潮褪去后，或许只有那些真正能把“理解物理”转化为“改变物理”的公司，才能在下一轮估值回归中幸存下来。在那之前，且让中国科技界的这批“理想主义者”在隐空间里再冲刺一阵吧。

引用

• 人工智能
• 世界模型
• 投融资
• 具身智能
• 资本布局