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具身智能領軍企業極佳視界宣布完成新一輪融資。

近日，極佳視界近日完成2億元A2輪融資，由達晨財智領投，老股東華控基金聯合領投，首發展創投、浦耀信曄、財鑫資本、珠海科技產業集團、張科垚坤、復琢創投等知名機構跟投，老股東合鼎共資本更超額追加投資。至此，在短短3個月內，公司已連續完成Pre-A、Pre-A+、A1及A2四輪融資，累計融資額達5億元，充分彰顯資本市場對其技術路徑與商業化前景的高度認可。

公司創始人兼CEO黃冠博士為清華大學自動化系創新領軍工程博士，曾擔任地平線機器人視覺感知技術負責人、鑒智機器人合伙人兼算法副總裁，并擁有三星中國研究院、微軟亞洲研究院等全球頂尖科研機構的深厚背景。過去十年，他全程深度參與并推動了物理AI從技術萌芽到產業落地的關鍵演進，帶領團隊屢次在FRVT、COCO、VOT等全球最具影響力的視覺AI競賽中斬獲冠軍，并實現多項技術的大規模產業化應用。

在自動駕駛領域，其團隊提出的BEVDet系列方法已成為全球最具影響力的BEV感知范式之一，長期穩居nuScenes榜單首位，并成功實現規模化量產；此外，團隊還主導了地平線AIDI平臺——業內最大規模的數據閉環系統——以及百度Apollo仿真框架的研發與商業化落地，奠定了其在智能系統工程化方面的領先優勢。

面向具身智能新時代，極佳視界率先提出“世界模型 + 行動模型 + 強化學習”的原生AGI范式，強調以世界模型為核心驅動力，貫通數據生成、模型訓練與決策執行全鏈路。當前，行業正加速向通用行動模型（如VLA與世界行動模型）演進，數據來源日益依賴真機實采與高保真世界模型合成，學習范式也逐步統一為“模仿學習 + 強化學習 + 世界模型”的融合架構。在這一趨勢下，世界模型已不僅是訓練“養料”，更成為物理AGI在模型架構、數據體系與學習機制三大維度的核心引擎。

極佳視界判斷，物理AI正邁入決定性突破的關鍵窗口期——未來2至3年，將是物理AGI從實驗室走向規模化落地的分水嶺。隨著世界模型與行動模型的持續躍遷，屬于物理世界的“ChatGPT時刻”正在加速到來。

目前，公司已正式發布兩大物理AGI核心模型——原生行動模型 GigaBrain-0與原生世界模型 GigaWorld-0，并同步推出高自由度具身智能機器人平臺 Maker H01，共同構建端到端的具身智能系統。

GigaBrain-0 是一款端到端的決策控制模型，專為具身智能體設計。基于當前最先進的視覺-語言-動作（VLA）架構，它可融合圖像、深度、文本及本體狀態等多模態輸入，輸出結構化的任務規劃與運動指令，并已在大規模真實與合成數據上完成預訓練。針對當前機器人在操作精度與推理能力方面的瓶頸，GigaBrain-0 重點強化了 3D空間感知 與 結構化推理能力，顯著提升其在復雜環境中的導航精度與長序列任務執行能力，具備更強的泛化性能。

該模型成功應用于一系列高難度、長程的具身任務，在真實場景中展現出卓越的綜合能力，無論是制作咖啡、疊衣服、整理卷紙等精細靈巧操作，還是桌面清理、倒飲料等需要多步驟協調的長程任務，亦或是搬運箱子、拾取衣物等涉及移動與操作結合的復雜行為，均能穩定高效地完成。在多項權威基準測試中，其任務成功率顯著超越當前最先進的方法（SOTA），充分驗證了其在感知、推理與執行層面的領先優勢。

GigaWorld-0 是極佳視界自研的高質量世界模型，依托“GigaWorld”世界模型平臺，通過幾何一致、物理準確的建模機制，生成高保真、可控且多樣化的具身交互數據，實現高效“數據放大”。該模型構建了目前最完整的具身訓練數據體系，在三大關鍵泛化維度上實現近 300% 的性能提升，比如，新紋理（未見材質）、新視角（未見觀測角度）、新物體位置（未見空間布局）。在 PBench（Robot Set）基準測試中，GigaWorld-0 以最小參數量實現最高整體性能，成為當前最具性價比的世界模型方案——兼具卓越生成質量與極致推理效率。

Maker H01 是專為家庭、商業服務與輕工業等開放場景設計的高自由度具身機器人，與 GigaBrain 和 GigaWorld 深度協同，支持快速部署與任務泛化。其采用 雙臂 + 全向全驅移動底盤 架構，具備高機動性與長續航能力。單臂支持公斤級負載，配備多指靈巧手爪，全身擁有 20+ 自由度，配合多模態傳感器，可實現精細操作與柔順運動控制。標準版高度約 1.6 米（成人身高），適配多種空間環境，適用于物品取放、巡檢、接待，實驗協助、倉儲搬運等真實業務場景。

Maker H01 不僅是可靠的作業平臺，也是高效的算法驗證載體。支持多種遙操作方案，并與自研“具身大腦”GigaBrain 深度集成，實現抓取、搬運、協作等復雜動作的全身協同控制。

通過 GigaBrain-0、GigaWorld-0 與 Maker H01 的三位一體架構，公司正加速推動具身智能從實驗室走向規模化落地，邁向真正“可用、可靠、可泛化”的物理AGI時代。（作者｜郭虹妘，編輯｜陶天宇）

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