世界模型接棒語言模型，極佳視界首創(chuàng)物理AGI“雙金字塔”體系

允中 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

后空翻、跑酷、單手抓舉幾十公斤……

過去兩年，人形機(jī)器人最出圈的高光時(shí)刻，幾乎都發(fā)生在精心布光的舞臺上。

但鏡頭之外，有一個(gè)更樸素的問題始終懸而未決：它到底什么時(shí)候能走進(jìn)你家，穩(wěn)穩(wěn)端起一杯水、收好一桌碗筷、把臟衣籃抱進(jìn)洗手間？

5月20日，極佳視界沒有再用“五年內(nèi)”這類含糊措辭來搪塞。它把通用人形機(jī)器人真機(jī)，直接推進(jìn)了武漢光谷一處真實(shí)的居民社區(qū)：

那里有人住、有孩子把玩具撒一地、家具隨時(shí)會被挪動(dòng)位置。

在發(fā)布會現(xiàn)場，極佳視界還首次完整披露了過去三年沉淀下來的“雙金字塔”技術(shù)體系。

一邊是數(shù)據(jù)金字塔，從互聯(lián)網(wǎng)視頻、真人數(shù)據(jù)、世界模型模擬器、仿真合成數(shù)據(jù)一路走到真機(jī)數(shù)據(jù)；

另一邊是算法金字塔，圍繞世界模擬、動(dòng)作對齊、經(jīng)驗(yàn)強(qiáng)化搭建具身基礎(chǔ)模型的自我進(jìn)化路徑。

資本市場也已經(jīng)提前投票。2026年3月至4月，極佳視界在短短一個(gè)月內(nèi)連續(xù)完成兩輪融資，合計(jì)金額約25億元，并躋身國內(nèi)首個(gè)世界模型“百億獨(dú)角獸”

于是，一個(gè)更值得追蹤的問題浮出水面：

當(dāng)100臺機(jī)器人開始進(jìn)入真實(shí)家庭，當(dāng)雙金字塔體系開始吃到長周期、多變量、帶有人類反饋的真機(jī)數(shù)據(jù)，當(dāng)25億元融資把研發(fā)、量產(chǎn)與場景落地同時(shí)推上快車道，物理AGI會不會真的迎來自己的臨界點(diǎn)？

務(wù)實(shí)的輪臂機(jī)器人與百臺真機(jī)進(jìn)家

極佳視界聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家朱政博士，這一次走向臺前，身上多了一個(gè)新標(biāo)簽：拾光品牌CEO

作為全場焦點(diǎn)的具身智能C端子品牌，朱政在發(fā)布會上留下了一段近乎產(chǎn)品宣言的定調(diào)：

AGI不該只停留在屏幕里。我們不是在講一個(gè)遙遠(yuǎn)的未來故事，而是在把骨子里對物理AGI的信仰，變成真實(shí)的產(chǎn)品。

在這款第一代產(chǎn)品——拾光S1的設(shè)計(jì)哲學(xué)里，能清晰看到這家公司對“真實(shí)家庭場景”極其具體的解構(gòu)。

最具視覺沖擊力的“全人形+雙足”路線，并沒有出現(xiàn)在拾光S1身上。相反，它采用了一種更務(wù)實(shí)的家庭版輪臂構(gòu)型——下半身輪式底盤，上半身人形雙臂。

這是一組帶有鮮明產(chǎn)品觀的取舍。

畢竟在現(xiàn)階段，家庭場景對機(jī)器人的真實(shí)剛需，是穩(wěn)當(dāng)?shù)囟怂⑹帐安途摺⒈鹋K衣籃、把零食遞到孩子手上，而不是在客廳里完成酷炫的跑酷動(dòng)作。

相比之下，輪臂構(gòu)型在穩(wěn)定性、安全性、續(xù)航以及硬性成本上，顯然都更占優(yōu)勢。

面對中國家庭的真實(shí)地板寬度、真實(shí)門洞尺寸以及真實(shí)的預(yù)算曲線，拾光S1展現(xiàn)出了一種極為清醒且務(wù)實(shí)的市場姿態(tài)。

而在務(wù)實(shí)的硬件外殼之下，支撐其運(yùn)轉(zhuǎn)的是極佳視界自研的具身基礎(chǔ)模型（GigaBrain系列）

該模型實(shí)現(xiàn)了從感知、理解到行動(dòng)的完整閉環(huán)，能夠自主識別物體與場景、規(guī)劃路徑，并執(zhí)行包含抓取、對齊、折疊、歸類等多步驟的長程任務(wù)

回到硬核的商業(yè)化進(jìn)展上，極佳視界現(xiàn)場宣布：拾光S1已斬獲真實(shí)家庭場景的百臺量產(chǎn)訂單，將率先部署于武漢光谷之寓——一處位于光谷的真實(shí)居民住宅社區(qū)。

具體的落地節(jié)奏也已經(jīng)排定好：

• 5月31日起：拾光S1真實(shí)家庭場景展示體驗(yàn)空間面向公眾開放；
• 第三季度起：正式開啟百臺規(guī)模化運(yùn)營；
• 屆時(shí)：下一代產(chǎn)品拾光S2將同步發(fā)布，并開啟真實(shí)家庭創(chuàng)始版預(yù)定通道。

把“100臺”這個(gè)數(shù)字放進(jìn)全球具身智能的坐標(biāo)系來看，其含金量并不在于數(shù)字本身，而在于“家庭”二字。

縱觀全球，F(xiàn)igure AI挺進(jìn)了寶馬工廠，但其家庭場景仍處于試點(diǎn)階段；1X雖開放過NEO的預(yù)訂，但實(shí)際履約規(guī)模仍停留在數(shù)十臺；Tesla Optimus至今則尚未真正對外部消費(fèi)者開售。

在主流國內(nèi)具身智能玩家里，目前能夠拿出一份可履約家庭訂單的團(tuán)隊(duì)，也屈指可數(shù)。

究其原因，進(jìn)工廠和進(jìn)家庭，完全是兩個(gè)數(shù)量級的難度。

工業(yè)工廠是高度結(jié)構(gòu)化的，光線、節(jié)拍、物料位置基本恒定。

而家庭場景則是極度的“非結(jié)構(gòu)化”：今天家具被挪動(dòng)了位置，明天孩子把玩具撒了一地，后天又有客人突然到訪……所有的動(dòng)態(tài)變量都在無限疊加。

這也揭示了當(dāng)前行業(yè)最隱秘的痛點(diǎn)——當(dāng)下具身智能最稀缺的資源，不是算法，也不是單純的算力，而是在真實(shí)家庭里、長周期、多變量、帶有人類反饋（RLHF）的真機(jī)數(shù)據(jù)

這種數(shù)據(jù)，在實(shí)驗(yàn)室里造不出來，在自動(dòng)化工廠里也補(bǔ)不出來。

一旦第三季度這百臺機(jī)器人真正跑起來，產(chǎn)生的將是難以被復(fù)制的核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)：家庭場景下的真實(shí)故障率、用戶偏好分布、更具煙火氣的長尾任務(wù)清單，以及人機(jī)交互的真實(shí)邊界。

這些數(shù)據(jù)，將成為GigaBrain后續(xù)模型迭代不可替代的燃料。

值得注意的是，在C端家庭場景高調(diào)破局的同時(shí)，極佳視界的B端工業(yè)節(jié)奏也在平行推進(jìn)。

就在發(fā)布會前不久，極佳視界聯(lián)合一汽模具、阿里云，完成了國內(nèi)首個(gè)具身智能機(jī)器人在真實(shí)工業(yè)制造場景的全流程落地

在這場跨界合作中，團(tuán)隊(duì)成功將傳統(tǒng)自動(dòng)化方案長達(dá)數(shù)月的場景適配周期，壓縮到了短短幾周

家用求廣，工業(yè)求深。

左手C端場景的數(shù)據(jù)飛輪，右手B端工業(yè)的標(biāo)桿落地，極佳視界的雙線并行矩陣，至此已初具雛形。

技術(shù)方法論：解構(gòu)物理AGI的“雙金字塔”體系

如果說“百臺部署”回答了具身智能產(chǎn)品何時(shí)落地的破局點(diǎn)，那么“雙金字塔”回答的就是另一個(gè)更底層、更核心的終極命題：

物理AGI的Scaling Law，究竟該建在什么樣的基石之上？

在發(fā)布會現(xiàn)場，極佳視界合伙人、研發(fā)副總裁葉云首次完整披露了公司過去三年沉淀的技術(shù)方法論。

△極佳視界合伙人、研發(fā)副總裁葉云

他直言不諱地指出了當(dāng)前具身智能行業(yè)系統(tǒng)性存在、卻鮮少被徹底攻克的兩大瓶頸：

一是數(shù)據(jù)側(cè)的“既要又要還要”難題。

真機(jī)數(shù)據(jù)精度高但成本高、規(guī)模小；仿真數(shù)據(jù)可擴(kuò)展但存在不可忽視的sim-to-real gap（虛實(shí)遷移鴻溝）；互聯(lián)網(wǎng)視頻規(guī)模極大，卻缺乏動(dòng)作監(jiān)督。

任何單一數(shù)據(jù)源，都無法同時(shí)滿足規(guī)模、密度和真實(shí)性。

二是算法側(cè)的“小馬拉大車”困局。

主流VLA（Vision-Language-Action）范式習(xí)慣性將視覺、動(dòng)作token化后塞進(jìn)大語言模型，但這套機(jī)制天然不擅長處理3D空間信息、物理因果邏輯以及連續(xù)動(dòng)作編碼。

針對這兩大痛點(diǎn)，極佳視界給出的解法是：將數(shù)據(jù)與算法分別解構(gòu)，用結(jié)構(gòu)化的“雙金字塔”體系強(qiáng)行破局。

數(shù)據(jù)金字塔的核心，在于解決模型“喂什么”的問題。

極佳視界將其從底到頂劃分為5個(gè)層級：

互聯(lián)網(wǎng)視頻數(shù)據(jù)→真人數(shù)據(jù)→世界模型模擬器→仿真合成數(shù)據(jù)→真機(jī)數(shù)據(jù)。

在這套架構(gòu)中，底層管廣度，頂層管精度。

而中間三層，正是工程化空間最大、也是過去整個(gè)行業(yè)最被低估的“腰部力量”。

分層概念在學(xué)術(shù)界討論已兩年有余，真正拉開差距的是全棧工程化的落地能力

極佳視界直接為每一層都掏出了對應(yīng)的商業(yè)化或自研硬核產(chǎn)品：

• 互聯(lián)網(wǎng)視頻層：YouTube、Panda-70M等公開海量數(shù)據(jù)的高效復(fù)用；
• 真人數(shù)據(jù)層：低成本手持?jǐn)?shù)采硬件“U-01”+低成本Ego（第一人稱視角）數(shù)采硬件“E-01”；
• 仿真合成與世界模型層：自研具身世界模型平臺“GigaWorld-0”；
• 真機(jī)數(shù)據(jù)層：家庭版輪臂機(jī)器人“拾光S1”+低成本真機(jī)數(shù)采硬件“Maker M01”。

從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)生成到模型訓(xùn)練，全鏈路100%控在極佳視界自己手里。

放眼國內(nèi)具身智能賽道，能對五層數(shù)據(jù)做如此系統(tǒng)性、全棧式硬核布局的玩家，目前或許只有極佳視界一家。

一個(gè)剛發(fā)生的硬核例證是：極佳視界與清華大學(xué)合作的研究成果R2RGen，正式被機(jī)器人頂級會議RSS 2026錄用。

該技術(shù)支持機(jī)器人在“僅看一條人類演示”的前提下，就能完成一組任務(wù)的空間泛化，其1條演示的訓(xùn)練效果可直接媲美25條真人演示

這正是數(shù)據(jù)金字塔中，用算法工具實(shí)現(xiàn)“真機(jī)數(shù)據(jù)高倍率放大”的典型降維打擊。

如果說數(shù)據(jù)金字塔是筑基，那么算法金字塔解決的就是“怎么學(xué)”的自驅(qū)路徑。

它由底到頂分為三層：世界模擬→動(dòng)作對齊→經(jīng)驗(yàn)強(qiáng)化

在這條路徑上，極佳視界交出了一份極其罕見的成績單：在全球三大最權(quán)威的具身智能評測中，同時(shí)斬獲第一

1、世界模擬層（GigaWorld-1）

在世界模型權(quán)威評測WorldArena上一舉擊敗谷歌、英偉達(dá)等國際巨頭，登頂全球第一。

它也是全榜單中首個(gè)綜合得分突破60分大關(guān)的具身世界模型。

2、動(dòng)作對齊層（GigaBrain-0系列/GigaWorld-Policy）

極佳視界在該層打出了兩張王牌。

前者在全球規(guī)模最大的真機(jī)評測RoboChallenge中力壓π0.5等頂流模型斬獲第一；

后者則在面向家庭場景的RoboCasa365中，擊敗了NVIDIA GR00T N1.5，成為榜單上首個(gè)登頂的世界動(dòng)作模型（World Action Model）。

3、經(jīng)驗(yàn)強(qiáng)化層（GigaBrain-0.5M*）

通過“世界模型+強(qiáng)化學(xué)習(xí)”的雙向加持，真正跑通了具身基座模型的自我進(jìn)化（Self-evolution）。

世界生成、真機(jī)操作、家庭場景泛化這三種本質(zhì)不同的能力范式，由同一支團(tuán)隊(duì)在同一時(shí)間節(jié)點(diǎn)集中突破，這在行業(yè)內(nèi)極具震撼力。

至此，極佳視界的“雙金字塔”完成了它最具里程碑意義的閉環(huán)：

它將物理AGI的Scaling Law路徑，從紙面上的宏大概念，變成了一套可對照、可復(fù)現(xiàn)、可被量化評測的系統(tǒng)化落地方案

物理AGI的“GPT-3時(shí)刻”何時(shí)到來？

在發(fā)布會現(xiàn)場，極佳視界還扔出了下一代硬件的重磅預(yù)告——拾光S2將于2026年第三季度正式發(fā)布。

這一次，極佳視界沒有單純卷參數(shù)，而是將準(zhǔn)心扣在了“真實(shí)家庭可用性”這三個(gè)字上。

拾光S2三大核心指標(biāo)的升級路徑，清晰可見：

• 空間瘦身：底盤體積直降60%，極限貼合中國家庭略顯狹窄的過道與玄關(guān)；
• 續(xù)航躍升：電池續(xù)航暴增70%，并全面支持熱換電以確保全天候待命；
• 縱向延展：操作范圍擴(kuò)大40%，最高可執(zhí)行2.2米高度的縱向家務(wù)任務(wù)。

對于這次升級，極佳視界聯(lián)合創(chuàng)始人朱政在現(xiàn)場給出了這樣的定義：

S2的核心，不是某個(gè)參數(shù)變得更漂亮，而是整機(jī)開始真正接近真實(shí)家庭所需要的“可用性”。

據(jù)悉，真實(shí)家庭創(chuàng)始版預(yù)定通道，也將在發(fā)布時(shí)同步開啟。

相比于硬件的漸進(jìn)式改良，更具行業(yè)風(fēng)向標(biāo)意義的，是極佳視界首次公開的基礎(chǔ)模型12個(gè)月路線圖

這張“明牌”的時(shí)間表，直接將具身智能的智能化進(jìn)程進(jìn)行了量化：

• GigaBrain-1：2026年Q3發(fā)布，據(jù)稱是全球首個(gè)基于“雙金字塔”體系打造的物理AGI基礎(chǔ)模型；
• GigaBrain-2：進(jìn)一步拉滿Scaling Law的加速器；
• GigaBrain-3：基于1000萬小時(shí)視頻數(shù)據(jù)+100萬小時(shí)世界-動(dòng)作數(shù)據(jù)訓(xùn)練，直接劍指物理AGI的“GPT-3時(shí)刻”

在大模型發(fā)展史上，GPT-3的里程碑意義并不在于模型結(jié)構(gòu)本身，而在于它是Scaling Law首次顯現(xiàn)“涌現(xiàn)能力”的臨界點(diǎn)。

當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模與算力跨過那個(gè)神秘的閾值，物理世界的認(rèn)知就會從量變產(chǎn)生質(zhì)變。

物理AGI的“GPT-3時(shí)刻”在理論上同構(gòu)——

數(shù)據(jù)規(guī)模（1000萬+100萬小時(shí)）與算法范式（雙金字塔）在臨界點(diǎn)交匯，物理智能體將展現(xiàn)出真正意義上的通用性

這不是指在實(shí)驗(yàn)室預(yù)設(shè)的場景下機(jī)械地干十種家務(wù)，而是意味著它能夠“空降”到任何一戶真實(shí)家庭，能應(yīng)對所有突發(fā)的意外，并在每一次環(huán)境反饋中完成自我進(jìn)化。

過去兩年，行業(yè)對于“物理AGI何時(shí)到來”的追問，大多得到了“五年內(nèi)”、“指日可待”等模糊的回應(yīng)。

極佳視界這次直接掀掉底牌，把宏大命題拆解為兩個(gè)確定性的交卷時(shí)間：需要什么樣的體系（雙金字塔），以及什么時(shí)候到達(dá)臨界點(diǎn)（12個(gè)月）

這是一個(gè)可以被全行業(yè)公開檢驗(yàn)的答案。

物理AI“夢之隊(duì)”集結(jié)

除了技術(shù)，極佳視界更亮眼的莫過于其核心團(tuán)隊(duì)：

創(chuàng)始人兼CEO黃冠，清華大學(xué)自動(dòng)化系創(chuàng)新領(lǐng)軍工程博士。

曾擔(dān)任地平線機(jī)器人視覺感知技術(shù)負(fù)責(zé)人、鑒智機(jī)器人合伙人&算法副總裁，并擁有微軟亞洲研究院、三星中國研究院等頂尖研究機(jī)構(gòu)工作經(jīng)歷。

他完整經(jīng)歷了過去十年物理AI的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程，多次帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)獲得全球權(quán)威AI比賽世界冠軍，并發(fā)布多個(gè)全球知名AI成果。

聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家朱政，智源青年學(xué)者，發(fā)表頂級論文70余篇，引用近2萬次。

多篇著作影響力巨大，連續(xù)4年入選全球前2%頂尖科學(xué)家榜單，多次獲得吳文俊自然科學(xué)一等獎(jiǎng)、最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)、CCF杰出論文獎(jiǎng)等榮譽(yù)，也是多個(gè)頂會領(lǐng)域主席、多項(xiàng)競賽冠軍。

聯(lián)合創(chuàng)始人孫韶言，曾擔(dān)任阿里云總監(jiān)，地平線數(shù)據(jù)閉環(huán)產(chǎn)品線總經(jīng)理，在物理世界超大規(guī)模數(shù)據(jù)閉環(huán)產(chǎn)品和架構(gòu)方面擁有行業(yè)領(lǐng)先的經(jīng)驗(yàn)。

他主導(dǎo)了業(yè)內(nèi)首個(gè)智能駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)的落地，有效提升了數(shù)據(jù)的處理效率，為智能駕駛技術(shù)的發(fā)展提供了重要的基礎(chǔ)設(shè)施支持。

合伙人兼工程副總裁毛繼明，擁有超過16年的仿真/工程/數(shù)據(jù)/分布式架構(gòu)方向的經(jīng)驗(yàn)。

曾擔(dān)任百度Apollo仿真和工程負(fù)責(zé)人，以及曾擔(dān)任百度、贏徹等T10級別架構(gòu)師，主導(dǎo)多個(gè)自動(dòng)駕駛與世界模型核心項(xiàng)目的技術(shù)開發(fā)與落地。在高質(zhì)量數(shù)據(jù)生成、端到端自動(dòng)駕駛架構(gòu)設(shè)計(jì)以及分布式系統(tǒng)優(yōu)化領(lǐng)域有著深厚的積累。

可以說，這支團(tuán)隊(duì)完整經(jīng)歷了CV、自動(dòng)駕駛、具身基模、世界模型等物理AI過去十年的發(fā)展歷程，并在每個(gè)階段都做出了行業(yè)領(lǐng)先的世界級成果。

當(dāng)他們聚集在一起，就共同造就了這支始終引領(lǐng)具身世界模型技術(shù)演進(jìn)的“夢之隊(duì)”。

資本側(cè)給出的反饋同樣明確。

在2026年3月至4月，短短一個(gè)月內(nèi)，極佳視界連續(xù)完成兩輪融資，合計(jì)金額高達(dá)約25億元，一舉躋身國內(nèi)首個(gè)世界模型“百億獨(dú)角獸”。

據(jù)說，其背后的投資方矩陣，覆蓋國內(nèi)最具代表性的頂尖產(chǎn)業(yè)資本（華為哈勃就是其中之一）、頭部財(cái)務(wù)機(jī)構(gòu)與重磅國資平臺。

三個(gè)懸而未決的問題

事實(shí)上，極佳視界給出了一套將算法+數(shù)據(jù)+本體+場景+商業(yè)+時(shí)間表全棧打通的物理AGI閉環(huán)路徑。

往前看，三項(xiàng)全球權(quán)威評測冠軍證明了算法架構(gòu)的優(yōu)越性；

往下看，“百臺進(jìn)社區(qū)”印證了工程化的可靠執(zhí)行力；

往未來看，三代基礎(chǔ)模型路線圖則給出了明確的航向。

站在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，未來12個(gè)月內(nèi)，至少有三件事值得整個(gè)科技界持續(xù)追蹤：

第一，百臺家庭部署能否真正跑出有效數(shù)據(jù)閉環(huán)。

家庭環(huán)境下機(jī)器人能持續(xù)工作多久、故障率與人工介入頻次、用戶偏好如何回流到模型，這是物理智能領(lǐng)域目前最稀缺的資產(chǎn)積累。

第二，2026年Q3的GigaBrain-1是否能如期發(fā)布，并在能力上對得起“雙金字塔”體系所許諾的范式優(yōu)勢。

第三，GigaBrain-3是否能在12個(gè)月后真正觸達(dá)“GPT-3時(shí)刻”

或許這是物理AGI賽道目前最具爭議、也最具兌現(xiàn)價(jià)值的判斷。

正如朱政在發(fā)布會尾聲留下的那句話：

物理AGI服務(wù)每一個(gè)人的時(shí)代，會在一戶一戶真實(shí)家庭中逐漸發(fā)生。

大幕已經(jīng)拉開，這個(gè)預(yù)言會不會變成現(xiàn)實(shí)，我們只需要再等12個(gè)月。