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具身智能领军企业极佳视界宣布完成新一轮融资。

近日，极佳视界近日完成2亿元A2轮融资，由达晨财智领投，老股东华控基金联合领投，首发展创投、浦耀信晔、财鑫资本、珠海科技产业集团、张科垚坤、复琢创投等知名机构跟投，老股东合鼎共资本更超额追加投资。至此，在短短3个月内，公司已连续完成Pre-A、Pre-A+、A1及A2四轮融资，累计融资额达5亿元，充分彰显资本市场对其技术路径与商业化前景的高度认可。

公司创始人兼CEO黄冠博士为清华大学自动化系创新领军工程博士，曾担任地平线机器人视觉感知技术负责人、鉴智机器人合伙人兼算法副总裁，并拥有三星中国研究院、微软亚洲研究院等全球顶尖科研机构的深厚背景。过去十年，他全程深度参与并推动了物理AI从技术萌芽到产业落地的关键演进，带领团队屡次在FRVT、COCO、VOT等全球最具影响力的视觉AI竞赛中斩获冠军，并实现多项技术的大规模产业化应用。

在自动驾驶领域，其团队提出的BEVDet系列方法已成为全球最具影响力的BEV感知范式之一，长期稳居nuScenes榜单首位，并成功实现规模化量产；此外，团队还主导了地平线AIDI平台——业内最大规模的数据闭环系统——以及百度Apollo仿真框架的研发与商业化落地，奠定了其在智能系统工程化方面的领先优势。

面向具身智能新时代，极佳视界率先提出“世界模型 + 行动模型 + 强化学习”的原生AGI范式，强调以世界模型为核心驱动力，贯通数据生成、模型训练与决策执行全链路。当前，行业正加速向通用行动模型（如VLA与世界行动模型）演进，数据来源日益依赖真机实采与高保真世界模型合成，学习范式也逐步统一为“模仿学习 + 强化学习 + 世界模型”的融合架构。在这一趋势下，世界模型已不仅是训练“养料”，更成为物理AGI在模型架构、数据体系与学习机制三大维度的核心引擎。

极佳视界判断，物理AI正迈入决定性突破的关键窗口期——未来2至3年，将是物理AGI从实验室走向规模化落地的分水岭。随着世界模型与行动模型的持续跃迁，属于物理世界的“ChatGPT时刻”正在加速到来。

目前，公司已正式发布两大物理AGI核心模型——原生行动模型 GigaBrain-0与原生世界模型 GigaWorld-0，并同步推出高自由度具身智能机器人平台 Maker H01，共同构建端到端的具身智能系统。

GigaBrain-0 是一款端到端的决策控制模型，专为具身智能体设计。基于当前最先进的视觉-语言-动作（VLA）架构，它可融合图像、深度、文本及本体状态等多模态输入，输出结构化的任务规划与运动指令，并已在大规模真实与合成数据上完成预训练。针对当前机器人在操作精度与推理能力方面的瓶颈，GigaBrain-0 重点强化了 3D空间感知 与 结构化推理能力，显著提升其在复杂环境中的导航精度与长序列任务执行能力，具备更强的泛化性能。

该模型成功应用于一系列高难度、长程的具身任务，在真实场景中展现出卓越的综合能力，无论是制作咖啡、叠衣服、整理卷纸等精细灵巧操作，还是桌面清理、倒饮料等需要多步骤协调的长程任务，亦或是搬运箱子、拾取衣物等涉及移动与操作结合的复杂行为，均能稳定高效地完成。在多项权威基准测试中，其任务成功率显著超越当前最先进的方法（SOTA），充分验证了其在感知、推理与执行层面的领先优势。

GigaWorld-0 是极佳视界自研的高质量世界模型，依托“GigaWorld”世界模型平台，通过几何一致、物理准确的建模机制，生成高保真、可控且多样化的具身交互数据，实现高效“数据放大”。该模型构建了目前最完整的具身训练数据体系，在三大关键泛化维度上实现近 300% 的性能提升，比如，新纹理（未见材质）、新视角（未见观测角度）、新物体位置（未见空间布局）。在 PBench（Robot Set）基准测试中，GigaWorld-0 以最小参数量实现最高整体性能，成为当前最具性价比的世界模型方案——兼具卓越生成质量与极致推理效率。

Maker H01 是专为家庭、商业服务与轻工业等开放场景设计的高自由度具身机器人，与 GigaBrain 和 GigaWorld 深度协同，支持快速部署与任务泛化。其采用 双臂 + 全向全驱移动底盘 架构，具备高机动性与长续航能力。单臂支持公斤级负载，配备多指灵巧手爪，全身拥有 20+ 自由度，配合多模态传感器，可实现精细操作与柔顺运动控制。标准版高度约 1.6 米（成人身高），适配多种空间环境，适用于物品取放、巡检、接待，实验协助、仓储搬运等真实业务场景。

Maker H01 不仅是可靠的作业平台，也是高效的算法验证载体。支持多种遥操作方案，并与自研“具身大脑”GigaBrain 深度集成，实现抓取、搬运、协作等复杂动作的全身协同控制。

通过 GigaBrain-0、GigaWorld-0 与 Maker H01 的三位一体架构，公司正加速推动具身智能从实验室走向规模化落地，迈向真正“可用、可靠、可泛化”的物理AGI时代。（作者｜郭虹妘，编辑｜陶天宇）

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