西湖数智完成超亿元天使轮，要给物理世界造一个"基座模型"

时氪分享·2026年08月05日 16:44

西湖数智获超亿元融资，推概念世界模型赋机器物理直觉

在大模型还在绞尽脑汁理解物理常识时，一家来自西湖大学的初创公司，试图用一套全新的模型架构，直接给机器装上“物理直觉”。

近日，西湖数智宣布完成种子轮、天使轮系列融资，累计金额超过亿元人民币，投资方包括英诺基金、东方嘉富基金、正轩投资、天启资本、西湖创新投资基金、金蚂投资等机构。这家成立于2026年1月的公司，核心团队孵化自西湖大学自主智能实验室（AutoLab），是国内极少数在隐式世界模型路线上拿到验证的玩家。

为什么隐式模型是“更难的路”，却是“更大的生意”？

目前的具身智能和自动驾驶，大多依赖“外挂式”大模型或高精度的像素级仿真。这条路有两个死穴：算力成本极高，且机器往往不懂物理规则（比如不知道推倒水杯会发生什么）。

西湖数智提出了名为“概念世界模型”的隐式物理建模方法，回答了以LeCun的路线为主的“世界模型”中没有回答的问题——潜空间内该是什么。

为了厘清这种区别，可以将现有的技术路径分为两类：

• 显式（行业现状）：教AI“画画”，让它看着像真实世界。

• 隐式（西湖数智）：不教“画画”，直接教AI物理定律和因果关系。

这意味着，机器不再需要在屏幕上渲染出逼真的画面，而是直接在数学潜空间中进行物理推演。这不仅将算力需求降低了数量级，更赋予了机器人、工业设备真正的“物理大脑”，而非仅仅是“眼睛”。

懂物理定律，也懂工业落地：一支“两栖”团队的技术突围

硬科技公司的落地能力，往往取决于团队对产业痛点的理解深度。

西湖数智创始人于开丞的履历跨越了产业与学术两端。在加入西湖大学前，他曾任职于阿里巴巴达摩院，负责视觉感知算法的研发与落地。这段经历让他从实际工业场景中意识到，单纯依靠堆算力和数据并不能解决机器人的物理交互难题。

2023年，于开丞组建西湖大学自主智能实验室（AutoLab），开始系统性地探索隐式世界模型的底层架构。这种“从产业痛点反推基础研究”的路径，构成了该公司技术路线的基石。

公司核心技术团队是一支深度融合学术研究与产业实践的复合型团队。团队核心成员兼具前沿研究能力与大规模工程经验：既有国家级青年人才、获得国家人才项目顶格支持的学者、微软“铸星学者”、“华为天才少年”和“阿里星”，也有曾牵头万卡级大模型预训练，参与大视频基座模型研发、世界模型方向从零孵化及头部机器人系统研发的来自阿里巴巴、华为、理想汽车、蚂蚁 LingBot（灵波机器人）等一线科技企业的研究与工程人才。成员教育及研究背景覆盖洛桑联邦理工学院（EPFL）、麻省理工学院（MIT）、加州大学伯克利分校（UC Berkeley）、清华大学、浙江大学、上海交通大学、慕尼黑工业大学等高校，多位成员曾获国际顶级会议最佳论文奖，并在相关挑战赛中获得冠军。

相比单一的人才标签，团队真正的稀缺性在于其“贯通力”——能够无缝衔接基础算法创新、万卡级工程调度与真实物理场景验证。这种全链路的实战能力，构成了公司独特的人才梯队。