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由清华大学人工智能学院助理教授李一鸣创立的初创公司“厘清智能”近期完成了数亿元人民币的种子轮融资。这家公司专注于物理AI（Physical AI）领域，旨在构建一个包含数据采集、模型研发到硬件部署的完整系统解决方案，而非仅仅聚焦于“世界模型”本身。

李一鸣认为，“世界模型”只是解决问题的工具，其价值在于能否与其他环节协同工作，最终解决实际问题。他指出，当前AI领域存在一种对“世界模型”概念的过度追捧（FOMO），许多与仿真或物理相关的技术都被归入此范畴，导致估值泡沫。

厘清智能提出的“Physical AI Infra”是一个由数据和物理双轮驱动的系统。该系统包含两大部分：一是能够将数据采集量级从行业平均水平的几十万小时提升至百万至千万小时的“数据管线”；二是能够实现“Real-to-Sim-Real”（真实到仿真再到真实）闭环的“物理引擎”，用于机器人通过仿真环境进行强化学习，最终在真实世界执行任务。

尽管“世界模型”并非独立组件，但它被整合到厘清智能的系统设施的各个环节，作为预训练目标和强化学习的仿真环境。该技术方案已成功应用于实现切割、旋拧、插拔等精细操作技能的训练，并能跨不同类型的灵巧手、机械臂以及生产制造、零售服务、酒店运营、餐饮备料、医疗辅助等多种场景进行部署。

“厘清智能”成立于2026年4月，在短短两个月内完成了多轮融资。其种子轮融资吸引了包括顺为资本、红杉中国、高瓴创投、峰瑞资本、星连资本、水木清华校友种子基金、SEE FUND等知名基金，以及智元机器人、灵心巧手、世纪金源等多方产业资本。

公司吸引投资的关键在于其稀缺性，一方面体现在人才方面，李一鸣本人拥有空间感知、多模态推理、自动驾驶及具身智能等跨领域背景，并曾与英伟达合作发表多篇重要论文。厘清智能的50余名团队成员多为清华大学学生，平均年龄23岁，他们专注于软硬一体化人才的培养。另一方面，公司的技术路线也极具独特性，坚持从数据采集到模型训练、物理引擎的全栈自研，尽管前期投入巨大且技术难度高，但李一鸣认为这是确保信息流畅和协同优化的关键。

李一鸣的规划显示，公司预计在2026年底前发布可跨B端场景的世界模型，并在2028年实现解决方案的规模化落地，最终目标是交付一套软硬一体的解决方案，跨本体、跨场景解决问题。

在接受《智能涌现》采访时，李一鸣阐述了其对Physical AI的观点。他强调，Physical AI公司不应被定义为单纯的本体公司或模型公司，而应是一个提供“World Model as Service”的公司，构建数据和物理双轮驱动的生态。他认为，新一代Physical AI团队的核心特点是全栈自研，包括数据采集设备、数据管线、可微物理引擎和模型训练系统。

他还指出，与语言模型不同，具身模型的参数量级需要更大，以实现“智能涌现”。人类数据比真机数据更容易规模化，并通过与真实场景的合作，可以快速积累大量数据。同时，他强调不能忽视物理规律在Physical AI中的作用，物理规律能够弥补数据局限性。厘清智能设计了一套满足物理约束的世界模型方案，能够用极少量的真机数据校准，从而在虚拟环境中进行高效学习，大幅减少了真实世界的数据需求。

李一鸣还区分了“原生世界模型”与其他概念，如VLA（视觉-语言-行动）、视频模型和JEPA（联合嵌入预测架构）。他认为，语言模型作为高度离散化的空间，与物理世界的交互适配性有限，语言应作为人机交互的辅助，而非世界模型的核心。原生世界模型需要打通感知、推理、决策和动作输出，并面向机器与世界的交互任务设计。高效地将多模态观测进行“tokenization”（表征化），是构建原生世界模型的关键，厘清智能在这方面已取得领先。

构建Physical AI的基础设施（Infra）也是一个挑战，需要设计高效的物理引擎来建模复杂物体和流体的状态转移，从而支持机器人进行强化学习。他预测，2028年将是Physical AI规模化落地的关键节点，届时数据采集规模和电机密度将实现跃升。

在硬件形态上，厘清智能目前主要部署轮臂（带轮子的机械臂），认为其更适配大多数操作场景。人形机器人虽然有巨大想象空间，但技术难度也较高。公司前期将积极与场景方合作，先从B端切入工业、物流以及生活消费类场景，再拓展到C端。

李一鸣的最终目标是打造一套通用的Physical AI Infra，使其能像iOS一样，成为各类物理操作任务规模化开发和部署的基础平台。这套“荔枝系统”的核心能力来源于原生世界模型架构以及数据与物理双轮驱动的训练与评测基础设施。

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