AI領域迎來一筆重磅融資。逆矩陣科技（Physis）宣佈完成超億美元種子++輪融資，投資方陣容包括經緯創投、光合創投、五源資本、BAI資本、鐘鼎資本等頭部機構，並獲螞蟻集團戰略投資。老股東高瓴創投與北大系基金燕緣創投也選擇超額加註。這筆資金將集中投向通用世界基座模型的預訓練研發以及規模化訓練體系的建設，顯示出資本對物理AI賽道的高度認可。
逆矩陣科技由陳博遠與吉嘉銘聯合創立，兩人均來自北京大學。陳博遠畢業於元培學院人工智能方向，本科期間就在NeurIPS、ACL等國際頂會發表多篇論文，谷歌學術引用超2300次。吉嘉銘則同時獲得蘋果、騰訊、螞蟻三家科技企業的青年研究者認可，曾獲2025年Apple Scholar、首屆騰訊青雲獎學金等榮譽，谷歌學術引用超6000次。團隊核心成員在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL等頂會累計發表論文80餘篇，主導的開源項目在GitHub獲星超2萬，模型下載量突破500萬次。這種學術原創能力與工程落地經驗的結合，構成了逆矩陣推進世界模型研發的重要基礎。
公司此次發佈的“悟界 Physis-v0.1”被定位為全球首個通用世界基座模型。與當前主流的大語言模型或視頻生成模型不同，該模型以“預測下一物理狀態”為核心範式，試圖解決現有模型不懂真實物理規則、推演結果可信度低、長程時序記憶缺失等共性難題。其技術路徑通過壓縮、動作因果、強化學習驗證與通用泛化形成閉環，並已在具身智能、物理仿真、交互世界、科學預測等多種真實物理場景中展開應用探索。
世界模型之所以引發關注，在於它被看作面向真實物理世界的下一代基座模型。具身智能是其最直接的應用場景之一，機器人要在真實環境中行動，必須理解、預測並規劃物理狀態。但世界模型的價值遠不止於某一種硬件形態。工業仿真、自動駕駛、航空航天等領域都面臨信息不完備的共性問題，需要世界模型來補全上下文。對於那些現實跑通一次經濟成本極高的場景，如商業火箭或可控核聚變，世界模型可以先進行全模態預演，大幅降低真實驗證成本。因此，一個足夠通用的物理世界基座模型每向前迭代一步，都可能讓下游應用站上更高起點。
逆矩陣科技從創立之初就選擇建設通用世界模型基座，而非侷限於單一場景。公司選擇在物理隱空間擴展，讓動作原子原生進入隱空間，使每單位算力、每條數據都真正用於學習物理交互動態。創始人陳博遠將通用世界基座模型之於物理AI的意義，類比為大語言模型之於信息AI，認為當AI真正學會在物理世界中交互與驗證，它才能從“看見世界”走向“理解世界”。
公司同時與北京智源人工智能研究院深度綁定，智源近期專門設立了行為世界模型創新中心，由陳博遠擔任負責人，直接向院長王仲遠彙報。這種產學研協同的架構，為逆矩陣加速攻堅下一代通用世界基座模型提供了額外支撐。下一步，公司計劃圍繞模型的持續迭代加大投入，重點推進預訓練研發與規模化訓練體系建設，目標是為物理AI時代提供一套可持續擴展、可跨場景遷移的底層引擎。
從產業視角看，這筆超億美元融資與首個通用世界基座模型的發佈，標誌著世界模型賽道從概念驗證進入工程化落地階段。資本向物理AI基座層的集中注入，不僅將推高對算力基礎設施的需求，也可能加速具身智能、工業仿真等下游應用的商業化進程。對於關注AI產業的投資者而言，世界模型能否真正成為物理世界的“通用操作系統”，以及逆矩陣能否在巨頭環伺的賽道中建立起技術壁壘，將是後續觀察的關鍵。