文 | 世界模型工场

7月21日，外媒报道称，世界模型创业公司极佳视界（GigaAI）正在讨论最快于2026年赴港上市。 

创始人兼CEO黄冠在采访中透露，公司即将完成新一轮融资，目标估值为30亿美元，并表示极佳视界有望成为全球首家上市的世界模型创业公司。

消息迅速发酵，“世界模型第一股”“年内赴港IPO”等说法接踵而来。

一天后，极佳视界出面降温。

公司回应称，相关报道是对创始人采访内容的误读，目前“没有任何应披露而未披露的事项”。

不过，这份回应并没有彻底否定未来上市的可能性，市场上关于极佳视界最快第三季度推进港股IPO的传闻，也没有就此消失。

上市时间或许仍在迷雾中，但极佳视界正在以惊人的速度，冲向资本市场。

具身智能赛道最猛融资速度

极佳视界的融资速度，几乎是按月计算的。

2026年3月，公司完成近10亿元Pre-B轮融资；4月，再获近15亿元B1轮融资，估值突破百亿元；6月，10亿元B2轮融资落地。

三个月，三轮融资，合计约35亿元。这样的融资节奏，在国内具身智能赛道也十分少见。

最新一轮融资完成后，极佳视界估值将高达30亿美元（约200亿元人民币）。

作为参照，国内银河通用、智元估值大概在200亿元上下，宇树科技IPO前市场化估值约127亿元。

极佳视界的估值，已经站在了国内未上市机器人创业公司的第一梯队。

更夸张的是投资方阵容，翻开历轮融资公开名单：

国资背景有中金资本、建投投资、上海半导体产投基金等；

产业资本有华为哈勃、北汽产投、伊利健瓴资本、万向钱潮；

跨境资本有新加坡狮城资本、中国-比利时基金；

市场化投资机构有达晨财智、华控基金、复星锐正、普华资本……

"四类资本全覆盖，这种股东结构在AI初创里绝对是顶级配置"，一位硬科技投资人评价道。

一个值得注意的细节是，国资背景基金和产业资本存在感很强。

这意味着融资逻辑不只是财务回报，还绑定了地方产业布局、工厂场景落地、供应链协同等多重诉求。

资金之外，还可能为极佳视界打开芯片适配、客户、工厂验证、供应链和地方产业资源的大门。

踩中三波AI浪潮的90后

任何一家快速崛起的创业公司背后，都有一个故事性极强的创始人。极佳视界的创始人黄冠，就是典型。

1990年代出生于武汉的黄冠，本科华中科技大学自动化专业，硕士考入中科院自动化研究所，博士读的是清华大学自动化系。

学术一路顶格，但黄冠不是待在实验室的纯学者。

从微软亚洲研究院到三星中国研究院，再到地平线机器人担任视觉感知技术负责人，后来又成为鉴智机器人合伙人兼算法副总裁。

他的产业履历，刚好踩中了三波AI技术浪潮：计算机视觉、自动驾驶、世界模型。

"每一步都在点上"，这是同行对黄冠的普遍评价。

更难得的是，他不是只懂技术的科学家，而是横跨研究和管理。再加上三个月35亿的融资战绩，"科研+工程+融资"三项全能的创始人，在科技创业圈非常难得。

联合创始人朱政同样是清华系背景，中科院博士、清华博士后，现任通用世界模型北京市重点实验室主任，负责学术端的深度。

团队成员也星光熠熠，大多来自清华、北大、中科院、CMU等顶尖院校，以及微软、三星、地平线、百度Apollo、博世等企业，累计发表顶会论文及期刊论文超过200篇。

和许多突然转向机器人的公司相比，这支团队更早接触过视觉感知、自动驾驶仿真、数据闭环和量产工程。

这也是极佳视界成长故事中最重要的一条暗线：它不是从机器人起家，而是从汽车出发。

在汽车场景中验证世界模型

早期的极佳视界，主要产品是自动驾驶世界模型DriveDreamer。

DriveDreamer的价值，是生成和模拟这些现实中昂贵、危险或者极少出现的驾驶场景，帮助车企训练、测试自动驾驶系统。

相比家庭机器人，汽车行业是更容易被世界模型率先切入的市场。

车企本来就有智能驾驶预算，也积累了大量摄像头和传感器数据；危险场景又不适合在真实道路上反复测试。

按照极佳视界披露的口径，DriveDreamer已与国内外主机厂、自动驾驶企业、AI芯片公司和Tier 1供应商达成合作，服务客户超过30家。

这是极佳视界相比很多机器人创业公司的优势。

当竞争对手还在寻找第一个能够付费的场景时，它至少已经在汽车行业找到了商业入口。

但汽车并不是它想停留的终点。

在极佳视界的设想中，如果汽车能够在模型里预演一次转向，那么机器人也应该在搬运箱子前，判断怎样伸手成功率更高。

于是，极佳视界从DriveDreamer继续向前，推出了负责预测和模拟未来的GigaWorld，以及负责把视觉和语言指令转化为动作的GigaBrain。

公司随后又发布Maker H01机器人本体，以及真机、手持和第一视角数据采集设备，试图把模型、数据和硬件连接成一个闭环。

从一家自动驾驶世界模型公司，变成一家同时做模型、数据平台、工业机器人和家庭机器人的“物理AGI公司”，极佳视界只用了三年。

"全球第一" 的含金量

那么，极佳视界的技术到底如何？

它最常被提起的，是"全球第一"的称号：

世界模型GigaWorld-1在曾在世界模型评测WorldArena中获得62.34分，登上当时的榜首；

具身基础模型GigaBrain-0在RoboChallenge真机评测中拿过综合第一；

自动驾驶世界模型DriveDreamer发了ECCV顶会论文，被Paper Digest评为年度高影响力论文之一。

这些"全球第一"的含金量有多高？答案没有看起来那么简单。

机器人行业目前没有一个能够同时覆盖机械臂、移动机器人、人形机器人、工厂和家庭环境的统一考试。同一个模型换一台机械臂、一个夹爪，甚至调整摄像头位置，表现都可能变化。

以WorldArena为例，它由清华大学牵头，联合上交、港大、普林斯顿、中科院等8家高校及科研机构。本质上是学术基准测试，以仿真环境为主，并不能完全等同于真实工厂或家庭里的表现。

更关键的是，榜单排名更迭太快了。

3月极佳视界在Track 1阶段性评测中位列第一，5月考拉悠然也坐上Track 1头把交椅，6月发布的PAIWorld论文又称其登上WorldArena榜首。

RoboChallenge的情况类似。

这个由原力灵机和Hugging Face联合发起的真机评测平台，测试任务主要是桌面操作，覆盖场景有限，而且榜首同样频繁易主，极佳视界、星动纪元、千寻智能都拿过冠军。

这些榜单成绩，足以证明极佳视界的技术研发能力进入了全球第一梯队，但无法证明它已经建立长期领先。

真正值得讨论的，是极佳视界选择了一条什么样的技术路线？

目前，世界模型大致可以分成三类：

第一类是以视频和交互环境生成为核心的世界模型。

比如Google Genie能够根据动作实时生成可交互环境，可用于智能体训练和评估，但距离直接控制现实机器人仍有一段距离。

第二类是VLA端到端策略模型。

代表包括Google RT-2和Physical Intelligence的π系列。模型接收视觉画面、语言指令和机器人状态，直接输出动作，让感知、理解和控制尽可能在一个模型中完成。

这条路线链路短、部署相对直接，也能继承视觉语言模型的知识。

但模型究竟是在真正预测动作后果，还是主要根据训练数据进行模式匹配，外界并不容易判断。

第三类是世界模型与行动模型融合路线。

这类路线不只要求模型看见指令就行动，还希望机器人能够先预测动作会带来什么后果，再生成、筛选或修正动作。

极佳视界重点押注的正是这一方向，它提出的"双金字塔"就是这套思路的具体化：

数据侧依次覆盖：互联网视频数据、真人数据、世界模型模拟器、仿真合成数据和真机数据，解决物理AI训练数据稀缺的问题；

算法侧则包括：世界模拟、动作对齐和经验强化。

这种路线的优势在于，数据和模型能力具有更大的复用潜力，部分基础能力和工程平台可以同时服务自动驾驶、工业机器人、家庭机器人多个场景。

但劣势也同样存在，比如：分层架构意味着链路更长、调优更复杂，端到端效果未必比直接训练VLA更好。

这条路线到底能在多大程度上提升机器人真实表现，行业还没有形成共识。最终能不能跑通，还要看真机落地效果。

但从趋势看，符合行业从单纯VLA向“VLA+世界模型”融合的发展趋势。

三条业务线，商业化进度不一

技术之外，市场更关心的是，极佳视界的商业化到底走到哪一步了？

简单来说，三条路线进度不一：自动驾驶最成熟，工业刚起步，家庭还在验证。

自动驾驶是最扎实的基本盘。

DriveDreamer系列世界模型，官方称目前已经拿下广汽、理想、比亚迪、小鹏等超过30家头部车企客户。

世界模型用于自动驾驶仿真测试、长尾场景生成、策略评估，商业模式清晰。车企有成熟的智驾预算，付费意愿强，数据也容易获取。

工业场景是今年的重点突破方向。

4月，极佳视界联合一汽模具、阿里云，把Maker H01通用机器人放进了真实的汽车制造产线，完成了拆垛、搬运、精准操作全流程验证。官方称把传统自动化数月的适配周期，压缩到了数周。

6月又传出更大的消息：与上市公司隆盛科技签下合作，计划三年内实现1000台本体代工和销售的目标，这被称为"全球首个物理AGI千台级规模化落地"。

千台订单确实是里程碑，但需要注意的是"三年千台"，平均下来每年三百多台，而且是规划目标，不是已交付。

工业机器人的落地周期长，从POC验证到批量部署，中间还有很多坑要踩。

家庭场景仍以机构合作和试运营为主。

极佳视界用子品牌"拾光SeeLight"承载家庭场景，2026年5月，极佳视界与湖北省科技投资集团达成百台合作，首批拾光S1进入武汉光谷人才公寓开展体验和测试。

截至6月公开报道，拾光S1能做早餐递送、微波炉加热、收拾餐桌、餐具收纳和叠衣等任务，执行速度仍慢于人类。

今年三季度还要发布下一代S2，扩大至100个家庭测试名额，并同步开启预定。

家庭场景最具想象空间，但也最难验证。

家用场景完全非结构化，物体千奇百怪，还要考虑儿童、宠物和安全责任，商业化的难度比工业场景高一个量级。

这里藏着极佳视界最大的叙事张力：自动驾驶世界模型的积累，真的能迁移到工业和家庭机器人身上吗？

从世界模型底层的物理规律理解、动态预测、时空建模能力看，确实是跨场景通用的。

但工业和家庭机器人需要解决的大量问题，自动驾驶根本碰不到，比如：手指和物体的接触力学、摩擦力和压力、布料线缆等可变形物体、抓取失败后的微调、毫秒级的底层控制……

所以，极佳视界想要同时走好三条路线，仍需要模型重新吸收大量机器人接触数据和真机失败数据，这个过程没有捷径。

多面夹击的生存危机

如果只看融资和技术，极佳视界风光无限。但放在整个竞争格局里看，它的位置其实有些微妙。

上方压力来自自动驾驶老兵。

小鹏、理想等车企已亲自下场，何小鹏兼任人形机器人CEO，理想发布具身智能战略。

它们有自动驾驶积累的大规模训练系统、成熟的工程体系和供应链能力，缺的机器人接触数据可以通过收购或合作补上。

下方挤压来自机器人本体公司。

智元年出货数千台，银河通用手握宁德时代和丰田订单，宇树量产能力最强还在冲科创板。

这些公司自己就在补足"大脑"能力，VLA模型、世界模型都在布局。

最关键的是，本体公司通常更有利于形成数据闭环。机器人跑起来就是数据采集器，每天运行产生的动作、失败、力觉数据，天然回流训练。

而极佳视界这样的"大脑”公司，数据需要通过客户合作获取，主动权不在自己手里。

这也解释了极佳视界为什么不能只做一家模型公司。Maker H01既是产品，也是采集数据和检验模型的工具。

同赛道的直接对手也不少。

海外有Physical Intelligence这样的纯大脑标杆，国内有千寻智能、星海图等融资额更高的“模型+本体”公司。

更强的压力来自大厂。

英伟达、谷歌、阿里、华为都在布局机器人基础模型、仿真平台和世界模型。

它们有能力通过算力、云平台、开源模型和开发者生态，把世界模型变成一种更廉价的基础设施。

那么，极佳视界的壁垒到底有多高？

模型架构层面，算法迭代太快，开源社区跟进也快，单靠某一个模型版本，建立不了长期护城河。

算力和融资层面，35亿融资能烧一段时间，但跟大厂比还是小巫见大巫。

自动驾驶世界模型的积累，是目前最扎实的壁垒，有时间窗口和客户粘性。一旦未来机器人数据和部署形成闭环，将是构成长期壁垒的关键。

"世界模型第一股"的赌注

极佳视界至今没有公开收入、毛利率、亏损、订单金额等。

外界仍无法看清，它究竟是一家高毛利的软件模型公司，还是一家需要大量定制开发和硬件交付的系统集成商。

所以，在200亿元的估值里，其实装了三层预期：

第一层是DriveDreamer自动驾驶业务，这部分已经被验证；

第二层是GigaWorld和GigaBrain的技术榜单成绩，证明进入第一梯队；

第三层是未来成为机器人世界模型平台的可能性，这部分还远远没有被证明。

不过，极佳视界也并非只有概念。

具身智能赛道看起来拥挤，但大量公司目前仍以机器人本体、运动控制或场景交付为主。

真正把“机器人大脑”作为核心产品，同时拥有连续世界模型积累、具身策略能力和产业客户入口的独立创业公司，数量并没有想象中那么多。

这种稀缺性，是资本愿意提前给予其高估值的重要原因。

但稀缺不等于壁垒。随着世界模型逐渐成为机器人公司的标准配置，留给极佳视界的时间窗口并不会太长。

IPO的传闻还在发酵。

极佳视界是否会上市、何时上市，以及经营数据能否支撑200亿元估值，目前都没有确定答案。

真正值得观察的，仍是其世界模型能否持续转化为稳定收入、真机表现和可复制的规模化交付。

"世界模型第一股"的头衔，迟早会有公司戴上，极佳视界会是那个名字吗？