逆矩阵科技完成超亿美元融资，创始人称通用世界基座模型窗口期压缩至18个月

事件概述

逆矩阵科技（Physis）近期完成超亿美元种子++轮融资，此前的2026年3月已完成超千万美元首轮融资。本轮由经纬创投、五源资本、光合创投等共同参与，并获蚂蚁集团战略投资，老股东高瓴创投、燕缘创投持续跟投。公司同步发布了通用世界基座模型Physis-v0.1，主打物理正确、长程一致、动作因果、通用泛化四项能力，一次预训练即可服务于具身智能、工业仿真、游戏物理、科学预测等多类场景。

核心信息

• 融资节奏与背景：两轮融资间隔不足两个月，反映资本市场对AI第三次范式跃迁（从虚拟世界走向物理世界）的押注。创始人陈博远表示，投资人普遍认同“底层统一建模物理规律、上层按需适配”的基座模型路径，并认为窗口期正从三年压缩至18个月。
• 行业共识：陈博远称，行业内共识是18-24个月内世界基座模型能力会出现标志性阶跃，36个月内能在多个真实场景完成实际应用落地，与语言模型从GPT-3到ChatGPT的路径吻合。
• 团队构成：公司由北大青年学者陈博远、吉嘉铭联合创立，团队一半为青年学者（含奥赛金牌、省市状元、顶会论文作者），一半来自一线科技企业的工程专家。组织架构高度扁平化，无层级汇报与季度指标，采用AI-native工作流，每位员工配备代码智能体（Agent）。
• 技术路线：
  • 核心在“物理隐空间”而非像素空间进行Scaling，剥离视觉冗余，融合动作干预实现因果性学习。
  • 引入强化学习（如RLVR）构建可验证物理信号闭环，防止穿透、失重等“物理幻觉”。
  • 提出“W0-W5世界模型能力分级”，对标自动驾驶L0-L5。当前大部分模型处于W0-W1，逆矩阵正在攻克W1到W2的跃迁——即模型真正具备基座模型潜力，解决物理真实性并理解因果关系。
  • 构建“数据金字塔”：L1层为强物理交互真实视频；L2层为第一人称视角与仿真引擎数据；L3层为自建数据生产闭环，聚焦极端边缘状态（如玻璃破碎、流体断裂）。
• 商业化策略：现阶段不急于商业化，先打牢基座物理理解能力，避免过早绑定单一场景导致退化为垂类模型。旗舰模型成熟后将优先验证具身智能、工业仿真等场景，但底层基座模型是通用的，通过可插拔解码器适配不同场景。

值得关注

• 陈博远在采访中详细阐述了世界模型Scaling Law与语言模型的不同：数据受限、像素不等于物理、相关性不等于因果性，因此必须在物理隐空间进行Scale up。
• 面对大厂竞争，团队定位为“快艇”而非“远洋货轮”，专注底层通用基础设施，而非应用层优化。
• 关于与传统引擎（如Unity、Unreal）的关系，陈博远认为短期互补、长期颠覆：世界模型天然支持复杂物理交互、泛化性强、效率高，可替代手写物理规则。
• 团队保留Neo lab式的自由探索氛围，强调技术判断对齐方向而非行政命令，依靠高人才密度和AI Agent工作流保持效率。