1 个月内融资 25 亿，估值翻倍。

这组数字背后，是资本市场对个判断的集体押注：世界模型，正在成为具身智能时代的操作系统，而先完成产业化的那，将定义这个赛道的天花板。

4 月 16 日，佳视界宣布获得 15 亿元 B1 轮融资，加上此前 3 月完成的近 10 亿元 Pre-B 轮融资，这成立三年的世界模型公司，在个月内融资 25 亿，估值也从 50 亿跃升 100 亿，成为国内个世界模型域的百亿角兽。

资本狂押注背后，是世界模型正在从概念走向产业落地。

而佳视界被众多顶国资、产业资本、老股东额加注的根本原因在于：

佳视界不仅是国内早布局世界模型的企业，也是在全球范围内率先将世界模型从实验室向真实机器人量产和自动驾驶量产的玩。

佳视界创始人兼 CEO 黄冠将这战略概括为「智能飞轮」：

以世界模型为核心，融 VLA 与强化学习，构建数据-模型-硬件-场景的闭环，正在加速具身智能向 GPT-3 时刻冲刺。

1、资本密集押注世界模型，国内个世界模型百亿角兽诞生

大厂押注世界模型的势头越演烈。

4 月 16 日，腾讯混元发布并开源混元 3D 世界模型 2.0；同天，阿里巴巴发布世界模型 HappyOyster。

此前，英伟达出 World Foundation Model - COSMOS；Google DeepMind 发布了 Genie-3；特斯拉也在其仿真系统中度集成世界模型技术。

巨头密集入场，进步印证了世界模型作为下代 AI 基础设施的重要地位。

作为继 LLM 之后又技术制点，华为也将世界模型列为「未来智能世界 2035 年十大技术趋势之」。

大厂下场、巨头押注，世界模型赛道上，出现了国内个世界模型百亿角兽。

自 2025 年 8 月以来，佳视界经过了数轮「开挂式」加速融资。几乎每两个月便会拿下数亿元别融资。

2025 年 8 月底，完成 Pre-A&Pre-A+连续两轮数亿元融资，广州产投、华强资本、国中资本、紫峰资本等。

11 月初，完成新轮亿元 A1 轮融资，由华为哈勃、华控基金联投资。

12 月初，完成 2 亿元 A+轮，投资包括华控基金、达晨财智等。

2026 年 3 月初，完成 10 亿元 Pre-B 轮融资，投资包括中芯聚源、浦科投资、临芯资本等芯片和汽车产业资本。

4 月 13 日，宣布完成 15 亿元 B 轮融资，投资包括某知名科技巨头、多个国队基金、伊利集团 CVC 健瓴资本等。

新的两轮融资，进入「资本筹」环节，1 个月内融资 25 亿，估值百亿，并且 1 个月估值涨 50 亿，跑全球世界模型赛道。

百亿估值背后，外界的目光自然落向佳视界的创始人。

「90 后」佳视界创始人兼 CEO 黄冠出身名校：从华中科技大学自动化本科、中科院硕士，到清华大学自动化系博士。期间，曾在微软亚洲研究院实习，涉足早期度学习研究，与计机视觉识别域科学孙剑、何恺明等共事。同时也拥有在三星研究院等机构的工作经历。

其后的从业轨迹，呈现出条清晰的认知升维路径：

2016 年，黄冠加入地平线，主做视觉 AI，并担任地平线视觉感知技术负责人；

2021 年，黄冠沿着视觉感知进步入，踏入自动驾驶域，参与创办了鉴智机器人；

2023 年，黄冠立创办佳视界，从视觉到感知，从感知到世界模型，这次直接瞄准了 AI 技术地：世界模型。

目前，佳视界依托清华大学自动化系智能视觉实验室，黄冠多次带团队获得全球 AI 比赛世界，发布多个全球知名 AI 成果。

核心团队核心团队来自清华、中科院等知名院校顶研究人员，以及百度、微软、地平线等知名企业管和产业，拥有世界的法、数据、基础设施等模型全栈团队，发表人工智能顶会议和期刊论文 200 余篇，主获得数十个全球具影响力人工智能比赛世界，具备丰富人形机器人量产经验的硬件团队。

在过去，黄冠作为核心管累计主或参与融资 10 亿元，这也让佳视界得以迅速抓住资本市场的敏感点。

2、先布局世界模型，以「世界模型+VLA+强化学习」路线落地具身智能

资本的持续押注肇庆家具封边胶厂家，建立在对佳视界技术路线的判断之上。

要理解这点，需要先看清具身智能当前面临的真正瓶颈。

由视觉-语言-动作（VLA）主的具身基础模型正面临两大难以逾越的痛点：

，模型架构率低，难以应对复杂的实时理；

二，真实物理世界的数据采集率低且成本其昂。

世界模型的引入，为破解上述困局提供了全新的路径。

世界模型带来的全新体系是实现具身智能 Scaling 的佳路径。世界模型的引入，改写了游戏规则，改变了整个世界预测预训练、视觉动作预训练、后训练、数据体系等在内的整体系统架构。

成立于 2023 年的佳视界，作为国内系统布局世界模型的科技公司，发布了多款具有行业开创意义、具备「全球先」头衔的世界模型。

这套产品体系可以沿着条主线理解：

GigaWorld 系列解决数据生成与与物理预测；

GigaBrain 系列解决具身执行与场景泛化。

二者共同构成佳视界具身智能的技术底座。

先，让世界模型生成数据可用。

GigaWorld-0 是全球个验证「世界模型生成数据能够有提升真实物理机器人（VLA）能」的关键技术。

其次，让世界模型从实验室走向真实场景成为可能。

今年 3 月初正式发布的 GigaWorld-policy，则是全球次实现「动作-世界模型 WA」在实时、训练率、成功率等重大技术突破。

后，全球榜获得，证明了能力先。

GigaWorld 系列具身世界模型 GigaWorld-1，在世界模型域评测基准 WorldArena 中击败谷歌、英伟达、阿里等模型，获得全球。

如果说 GigaWorld 系列代表了佳视界在世界模型域占的技术地，那么 GigaBrain 系列则是将这技术地向前沿的场景延伸的关键步。

针对具身智能落地难题，泡沫板橡塑板专用胶业内有世界模型与 VLA 技术「二选」之争。

前者长于物理规律理解与数据生成，后者擅长复杂动作执行。两种路线各有优势，单倚重任何，都难以覆盖真实场景的全部复杂。

佳视界给出的答案是拒二选。

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佳视界以「世界模型+VLA+强化学习」协同路线，证实了具身智能模型另辟蹊径的可能。

世界模型强大的「泛化能力」针对从未见过的场景寻找解决案，同时 VLA 负责解决作业的复杂，强化学习解决准确率和可靠。

三者协同起来，就会引物理 AI 在 100 种常见任务中，90 的场景下达到 95 的成功率。

佳视界出的具身基础模型 GigaBrain-0，是国内款融世界模型生成数据与真实机器人操作数据的端到端具身基础模型。

其后，GigaBrain 系列持续迭代：

GigaBrain-0.1 获得全球个大规模具身智能真机评测全球；

GigaBrain-0.5M*，是全球个基于世界模型的强化学习实现学习和自我进化的具身基模。

模型能力再强，终还要靠真实机器人来验证。

不满足于只做模型公司，佳视界已经从「模型」进入「硬件」，走双轮驱动模式。这也通机器人数据链条，增强持续进化能力。

以真实机器人的数据采集作为起点，进入真实的场景中解决具体问题，才能训练出真正适用于机器人的、有的世界模型。

2026 年，佳视界正在从攻坚技术走向「泛化场景落地」。

1 月 31 日，佳视界全栈自研的全新代物理 AGI 原生本体 Maker H01 正式开启批交付。

两个多月之后，佳视界与汽模具、阿里云作，搭载新代 GigaBrain-1 的具身智能机器人在真实工业制造场景的全流程解决案落地。

这是国内个以真实汽车工业制造场景为核心的具身智能全流程案，覆盖箱体拆垛、跨区域搬运、动态避障、操作等频作业任务。

基于真实数据，也会反哺整个具身智能大模型的开发。

目前，佳视界通用机器人 Maker H01 在包括汽车、3C、仓储、庭服务等场景落地，全年冲刺千台交付量。

至此，佳视界构建起套完整的闭环体系：数据采集及标注、模型训练、应用部署、升迭代。每个环节都在强化下个环节。

3、具身智能之外，造世界模型的「智能飞轮」

具身智能是佳视界的核心战场，但世界模型的想象空间，远不止于此。

世界模型的出现，正在改写 AI 落地的逻辑：

在 AI 1.0 时代，大基本依靠的是场景驱动的数据闭环，提升数据的质量与数量，不断优化模型和应用果。

这种模式下，数据量的积累决定了模型在特定场景下的表现，被称为「数据飞轮」，但其弊端在于泛化能力不足，旦场景复杂便会显得吃力。

进入通用智能的 AI 2.0 时代，重要的是基础模型和商业应用两条腿走路，造智能闭环，形成「智能飞轮」。

智能飞轮的核心逻辑在于：基础模型具备通用的物理常识和理解能力，不再依赖场景数据的喂养，而是通过模型自带的智能去理解新任务 。

在这逻辑下，世界模型捅破了过去模型能力的天花板，而出能够进入大规模商业化的热门板块则成为造智能闭环飞轮的然选择。

围绕这套智能飞轮逻辑，佳视界在具身智能之外，还度布局了自动驾驶与内容生成两大世界模型落地前沿板块。

两者并非业务拼凑，而是对同套世界模型底层能力的不同场景延伸。

早在布局具身智能赛道之前，凭借黄冠早期在视觉识别域的积累，佳视界已经进入了自动驾驶域。

佳视界于 2023 年 9 月提出的 DriveDreamer 是全球个面向真实世界的自动驾驶世界模型，受 Nvidia 邀请作为 Oral Presentation，是 ECCV24 有影响力论文之。

此前，受限于训练数据的分布，比如端天气、突发事故、不规范行人等长尾场景在真实道路中少见，自动驾驶规模化艰难重重。

世界模型赋予了 AI 对物理规律（如重力、碰撞、因果关系）的预测能力，AI 可以真正像人类去预测外部世界。

佳视界与北京大学、理想汽车及科学院自动化研究所联出的 DriveDreamer4D 和 ReconDreamer，实现了自动驾驶场景自由视角重建+生成。

比如，基于世界模型的生成能力，DriveDreamer4D 提升了在复杂变道场景下的渲染果，比如可以让车辆和车道线都加清晰。

佳视界是国内实现世界模型商业化应用的企业，目前，通过与理想、小鹏、广汽、亿咖通、地平线等多主机厂的量产作，全球范围内率先实现大规模产业落地。

在内容生成域，世界模型同样正在改变底层逻辑。

目前大众的认知图谱中，生成疑是世界模型具代表、也入人心的技术路径，正如谷歌发布的 Genie-3 所展示的，AI 正在从简单的像素堆砌向理解底层物理逻辑演进。

只需通过语义指令定义，基于世界模型的引擎便能自动模拟出片段。

曾惊艳时的 Sora 以端到端模型为底座，而佳视界走的是另条路。

佳视界出了基于世界模型的新代内容生成产品「粟引擎」。

粟引擎，综了国内个长时长 Sora 生成大模型（YISU，曾获 VBench 评测全球）、全球个实时 3D 世界模型框架（WonderTurbo，相比于斯坦福、MIT 同期工作提速 15 倍以上）、个结「生成+重建」的 3D 人体生成框架（HumanDreamer-X），形成站式内容创作引擎，将世界模型对物理规律的理解能力，直接转化为内容生产力。

通过持续迭代基础模型能力，完善从「大脑」到本体的产业布局，驱动具身智能、自动驾驶、内容生成等大规模商业落地，并以应用的反馈带动基础模型的不断进化，「智能飞轮」已经转动起来。

以冲刺具身智能的 GPT-3 时刻为目标，抵达物理 AGI 的峰，或许为时不远。

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