一场围绕“世界模型”的新资本竞赛正在科技领域悄然展开。当大模型领域还在为性能榜单争得不可开交时，AI技术已开始在现实世界中催生出一个估值达百亿级的新赛道。海外市场中，由“AI教母”李飞飞创立的物理AI公司World Labs估值已突破50亿美元；国内创投圈则涌现出大批世界模型相关企业，其中不乏单轮融资超十亿元的案例，投资人阵容涵盖互联网巨头掌舵者与实体产业资本。
与过往大模型竞赛有明确评价标准不同，世界模型领域的参与者呈现出多元化特征。这些企业的核心业务可能涉及视频生成、机器人研发、自动驾驶或数据基建等领域，世界模型有时仅作为技术工具存在，有时却构成商业模式的基础。这种模糊性引发了行业对概念真实性的质疑——当技术尚未形成统一范式时，资本狂热是否会催生新的泡沫？
具身智能赛道成为融资风暴眼。千寻智能在三个月内完成45亿元融资，其投资方包括雷军旗下的顺为资本与马云旗下的云锋基金，这种互联网巨头与产业资本的联袂入场颇为罕见。同赛道中，自变量机器人凭借“世界统一模型”WALL-B和事件级预测模型WALL-WM，在两个月内完成四轮融资，集结了红杉中国、IDG资本等财务投资者，以及国家人工智能产业投资基金等30余家国家队资本。值得注意的是，当智平方宣布完成50亿元融资并自称粤港澳大湾区首个估值破200亿元的具身智能企业时，自变量随即以技术首发优势展开竞争，凸显出赛道内的激烈角逐。
资本追逐的触角正延伸至更多领域。极佳视界在三个月内完成超35亿元融资，其业务布局涵盖机器人本体研发、数采硬件与世界模型平台，投资方中出现中比基金、建投投资等汽车产业链资本的身影。成立仅十个月的星源智完成10亿元融资后，与北京智源研究院共建实验室；流形空间在一年内完成六轮融资，获华为哈勃等资本青睐。汽车测试平台清研精准完成数亿元B2轮融资，股东阵容囊括吉利、一汽等车企，其前身可追溯至2018年成立的智能电动汽车测试平台。这些企业虽定位各异，但均试图通过资金优势构建技术壁垒。
技术路线的分歧加剧了行业混乱。李飞飞指出，世界模型已成为AI领域最易被滥用的术语，计算机视觉、机器人学、强化学习等领域对其定义各不相同。当前主流技术路线可归纳为两大方向：一是以极佳视界为代表的生成式仿真路线，通过海量无监督视频数据训练模型，使其自行推演物理规律；二是以自变量机器人、千寻智能为代表的端到端交互路线，强调通过真实物理交互验证因果关系。前者依赖现有视频库，数据获取成本较低；后者则需要持续投入建设“数据超级工厂”，通过物理机队采集高频交互数据。
现实应用面临三重挑战。首先是数据获取难题，世界模型需要海量失败案例数据来理解物理边界，千寻智能为此在全国部署真实数采团队，但这种重资产模式对融资依赖度极高。其次是评测标准缺失，物理世界的参数难以量化，生成式模型的随机性在工业场景中可能引发严重事故，这解释了为何产业资本成为赛道重要参与者——清研精准通过汽车行业背景提供定向服务，千寻智能则与舍弗勒合作推进工业场景应用。最后是商业化困境，多数企业仍停留在3D渲染或项目集成层面，真实产线应用规模与投资回报周期仍需长期验证。
在这场资本与技术交织的竞赛中，一个核心问题始终悬而未决：当企业忙着用融资构筑技术护城河时，谁能在物理世界中真正证明模型的价值？从数据工厂的持续烧钱到工业现场的严苛测试，从技术路线的选择到商业模式的验证，这场百亿级变局中，最终胜出者或许尚未浮出水面。
