具身智能领域迎来重要进展，北京日冕机器人有限公司（日冕开物）近期宣布完成连续两轮种子轮融资，总金额达数亿元人民币。本轮融资由鼎峰科创、远图未来、百度风投、沃衍资本、武岳峰科创及万林国际联合投资，同时新一轮融资已进入交割阶段。资金将用于自研世界模型LaMPA的迭代升级、强化学习体系构建以及数据闭环与产品交付能力的优化。
日冕开物成立于2026年3月，专注于物理世界基础模型研发，旨在打造具备环境理解、变化预测与任务执行能力的通用模型，推动机器人从单一场景向跨场景泛化能力跃迁。公司创始团队均具备清华大学自动驾驶背景，核心成员曾主导行业首批智驾世界模型研发与具身强化学习交付。创始人肖中阳博士曾完成智驾领域首个复杂交互场景世界模型交付，该模型已应用于超70万辆蔚来汽车；基座模型负责人钟元鑫博士（华为“天才少年”）主导设计华为新一代智驾基模并实现量产；模型后训练负责人王云龙博士则推动行业首批机器人进厂项目落地。
随着机器人应用场景复杂度提升，行业逐渐意识到单纯依赖模仿学习或任务级训练难以实现泛化能力。机器人需理解物理规律并预测状态变化，这使世界模型成为具身智能的关键技术方向。日冕开物研发的LaMPA模型通过构建三重表征体系突破技术瓶颈：环境表征（描述物体位置与空间关系）、本体表征（记录机器人关节状态与传感器数据）及经验表征（沉淀任务先验知识，如物体抓取点与操作顺序）。三类信息共同构成隐空间，供基础模型学习因果关系以预测未来状态并生成控制指令。
在模型架构设计上，LaMPA采用块扩散（Block Diffusion）结构，兼顾推理效率与数据利用率，同时为大规模训练预留扩展空间。针对强化学习部署周期长的痛点，团队开发了可泛化的World Reward Model，通过基座模型蒸馏出独立“评价”模块，自动判断动作质量并压缩新场景后训练周期，显著提升工业场景部署效率。
数据策略方面，日冕开物采用“自采+众包+模型增强”模式：通过自建伴随式采集系统沉淀高精度操作数据，利用众包平台扩大数据分布并降低成本，最终通过世界模型驱动的数据增强技术提升利用效率。公司已与远图未来达成战略合作，首期聚焦服务器制造场景，计划从全流程切入逐步延伸至产线前后道工序，实现跨产线规模化部署。
创始人肖中阳在访谈中表示，LaMPA模型虽借鉴了JEPA理论关于隐空间抽象表征的思路，但更注重从原生问题出发构建技术范式。例如，JEPA未明确隐空间构建方法与基础架构选择，而LaMPA通过三重表征体系与块扩散结构实现了规模化发展。针对工业场景落地，团队强调产品化思维，提供包含模型、硬件、训练系统及Workflow Agent的标准化解决方案，使机器人可与现有设备、人员及生产节拍协同工作。
日冕开物近期开源了全球首个多场景双手全掌触觉数据集PalmDex，旨在构建开放数据生态。肖中阳指出，触觉理解是精细操作的核心，而行业数据分布比单纯数据量更重要。通过搭建数据价值发现与定价平台，公司希望激励各方参与采集稀缺数据，形成市场化供给机制，最终推动世界模型持续迭代。
