08
Φ
◆ MODEL-FIRST · WORLD / ACTION MODEL通用物理基座派 · 中国
逆矩阵
Physis
一句话定位
以可交互的生成式物理世界扩展机器人训练数据，把状态变化和动作后果转化为可用于策略学习与 Sim2Real 校正的训练环境。
VIEW
路线特点与关键观察
- 从物理世界数据与世界模型切入，为机器人学习提供大规模、可复用的数据和仿真基础设施。
- 差异化主要体现在物理一致性、动作可用性、跨本体迁移，以及合成数据对真实成功率的增益。
01
最新动态
02
详细技术路线
数据入口汇集视频、三维场景、机器人轨迹和物理仿真数据，构建包含状态、动作与结果的物理交互样本。→
世界表征生成式世界模型学习可交互环境和动作条件下的未来状态，而不是只生成视觉上连贯的视频。→
策略与控制在模型中批量生成稀缺场景、反事实轨迹和失败样本，供策略学习、规划搜索与安全评测使用。→
本体部署通过可插拔动作接口适配不同机器人及任务，使世界生成能力不绑定单一硬件形态。→
反馈闭环少量真实交互用于校正物理一致性与 Sim2Real 偏差，客户真机效果再回流世界模型。
竞争定位
站位最上游，长期上限高，但离商业闭环最远。必须证明同一隐空间跨领域复用，而不是多个任务分别训练。
TECHNOLOGY / 补充技术机制与验证证据
- 把视频帧或动作序列预测提升为物理状态预测：将 RGB-D、3D 点云、力触反馈、视频和动作编码到统一物理隐空间
- 模型强调物理正确、动作因果可溯、长程一致和通用泛化，并公开称覆盖 50 多个复杂物理场景
- 动作以条件进入世界模型，用预测动作后的状态变化支持机器人规划、工业仿真与科学预测
- 公开材料尚缺可下载模型、标准基准完整结果和外部真机复现，因此“全球首个”等表述保留为发布方口径
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关键人员
陈
陈博远创始人；公开报道披露
团队补充 · 公开规模：团队公开背景包括强化学习、世界模型和大模型训练工程
- 团队公开背景包括强化学习、世界模型和大模型训练工程；完整管理团队与团队规模未披露
- 悟界·Physis-v0.1 由北京智源人工智能研究院在 2026 智源大会发布；研究院成果与逆矩阵公司的知识产权、商业授权关系尚需以双方正式文件确认
04
落地场景
1具身智能2物理仿真3科学预测4交互世界
05
上下游、产品和商业部署
UPSTREAM / 上游
IN
智源大会与研究生态
IN
通用视频 / 物理数据
Φ逆矩阵基础模型
DOWNSTREAM / 合作与客户
OUT
具身、工业仿真、科学预测应用方（尚未公开具体客户）
“合作”仅指公开战略合作、投资协同、联合研发、部署或公开资料明确提及的适配关系；不把同一生态中的出现推断为正式商业合同。
PRODUCTS / 产品
- 悟界·Physis-v0.1：以 Next Physical State Prediction 为核心的通用世界基座模型
- 当前公开形态主要是研究发布与演示；模型权重、API、开发套件、定价和企业交付方式尚未完整公开
MARKET / 商业与部署
- 北京智源人工智能研究院：Physis-v0.1 的公开发布与研究平台
- 潜在场景覆盖具身机器人、严肃工业、游戏 / 交互世界和科学预测；截至核验日未披露具体付费客户或量产部署
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融资时间线
2026种子轮
媒体称超 1 亿美元；待公司一手确认
LATEST DISCLOSEDFUNDING EVIDENCE / 融资口径与核验边界
- 融资阶段：Seed++
- 融资总额：未见可可靠合计的累计融资金额
- 2026-06：完成超 1 亿美元种子++轮融资，经纬创投、光合创投、五源资本、BAI 资本、钟鼎资本等参与，蚂蚁集团战略投资，高瓴创投、燕缘创投等老股东跟投
- 融资金额来自投资行业媒体与机构口径；最新估值和分轮累计金额未披露
07
信息来源
优先使用公司、政府、监管与合作方一手页面。公司自报性能与规模保留原口径，但不改写为第三方已验证事实。
08
竞争定位、差异性与相似公司
POSITION / 竞争位置
位于生成式物理世界与机器人训练基础设施层，目标是降低真实采集和真机试错成本。
DIFFERENTIATION / 核心差异化
把世界生成直接约束为“动作可用的数据”，强调可交互、可控和物理一致性，而非内容创作质量。
MOAT / 竞争壁垒
物理世界数据、生成引擎与 Sim2Real 校正能力是潜在壁垒；客户侧成功率提升仍是壁垒能否成立的关键。