3个月连融5亿，具身智能公司「极佳视界」完成2亿元A2轮融资，推出物理AGI的原生模型与原生本体-36氪

距上一轮融资发布仅一个月，具身智能公司「极佳视界」近日再获新一轮投资。

据悉，本轮为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，老股东合鼎共资本超额跟投。

此前，极佳视界已分别完成Pre-A、Pre-A+、A1连续三轮融资，3个月内连续完成4轮累计5亿元A轮系列融资。

作为一家专注物理世界通用智能的公司，极佳视界不仅面向物理AGI的目标推出原生模型，也已于2025年11月26日发布相应本体，布局物理AGI的终端业务。

具体而言，公司产品包括世界模型平台GigaWorld（驾驶和具身）、通用具身大脑GigaBrain、通用具身本体Maker等物理AI全栈软硬件产品。产品矩阵从软硬件两端，系统化布局了物理AI的未来发展路径。

模型方面，极佳视界提出了“世界模型+行动模型+强化学习”的原生范式，这其中每一环节均以世界模型为驱动。

当前，模型架构正向通用行动模型（如VLA与世界行动模型）收敛；数据来源转向以真机数据与世界模型生成数据为核心；学习方式则形成「模仿学习 + 强化学习 + 世界模型」的通用范式。可以说，世界模型正成为物理AGI在数据来源、学习方式与模型架构层面的核心驱动力。

鉴于原生模型的重要性，以“操作与上肢”为中心、能更好与物理世界交互、数据优先的原生本体日益成为关键需求。“传感器-执行器-数采设备-通用模型”之间可规模化的闭环迭代，也愈发凸显其价值。

极佳视界认为，物理AI正在进入全新的关键时代，未来2-3年是物理AGI突破的关键窗口期。在世界模型和行动模型的不断突破下，物理世界的“ChatGPT时刻”正在加速到来！

原生模型和原生本体的深度结合，是抵达上述目标的关键。

深耕物理AGI的世界冠军团队

回顾过去成绩，极佳视界发布并开源了全球首个世界模型驱动的具身VLA大模型GigaBrain-0、行业领先的具身世界模型GigaWorld-0。

此前文章《获得华为哈勃和华控基金联合领投亿元级A1轮战略融资，极佳视界用“世界模型”引领物理AI走向终局技术路线》中数据显示，公司模型性能已达到行业先进水平。

此外，公司还于近日发布了自研的全新一代物理AGI原生本体Maker H01，并已经开启规模化量产交付。

极佳视界紧密依托清华大学自动化系智能视觉实验室，核心团队完整经历了过去十年物理AI的发展历程，并在技术创新和产业落地上都持续做出世界级成果。

在CV时代，团队多次主导获得FRVT、COCO、VOT等全球最具影响力视觉AI比赛的世界冠军，并实现大规模产业落地。

在自动驾驶时代，团队提出的BEVDet等系列工作是全球最有影响力的自动驾驶BEV范式之一，长期排名nuScenes全球第一，并实现规模化量产落地；团队还主导了地平线AIDI平台等行业最大规模的数据闭环产品研发和商业落地，以及百度Apollo仿真框架的研发和商业化落地。

在世界模型和具身智能时代，极佳视界的DriveDreamer系列是全球最早的面向物理世界的世界模型代表性工作，并实现规模化量产落地；GigaBrain-0是世界模型驱动的处于国内领先水平的自研具身VLA大模型；GigaWorld-0是全球首次系统介绍，并在真机上大规模验证价值的具身世界模型，并在实际场景中大规模使用。

极佳视界创始人兼CEO黄冠博士，是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&算法副总裁，并拥有三星中国研究院、微软亚洲研究院等顶尖研究机构工作经历。

黄冠博士完整经历过去十年物理AI的技术和产业发展历程，并带领团队不断做出突破性全球领先成果，在物理AI方向兼具行业领先的技术创新、产业落地和连续创业经验。

物理AGI原生模型

极佳视界提出的“物理AGI“，指向能够胜任与物理世界交互的通用人工智能。目前，公司已发布物理AGI原生行动模型GigaBrain-0，以及物理AGI原生世界模型GigaWorld-0 。

GigaBrain-0是具身机器人的大脑，提供了端到端的决策控制。通过使用当前最先进的VLA模型架构，GigaBrain-0支持图像、深度、文本、本体状态的输入，输出结构化的任务规划和运动规划，并在大规模的数据上完成预训练。

针对当前机器人操作中的精准度不足和推理能力不足的问题，GigaBrain-0 还重点提升了3D空间感知能力和结构化的推理能力，能够完成更精准的移动导航和更长序列的复杂操作，并且具备更强泛化性。

不仅如此，GigaBrain-0还可以完成多项长程复杂任务，包括灵巧操作任务（如做咖啡、叠纸箱、叠衣服、整理卷纸）、长程任务（如收拾桌面、倒饮料）和移动操作任务（如搬运箱子、拾取衣物）。GigaBrain-0的成功率显著优于现有SOTA方法。

GigaWorld-0是具身机器人的养料，提供了高质量、大规模训练数据。

极佳视界自研”世界模型平台GigaWorld”，通过几何一致、物理准确的世界模型建模，生成高保真、可控、多样化的具身交互数据，实现“数据放大”，构建了最完整的具身数据体系，使得所训练的 VLA 模型在新纹理（训练中未见的材质纹理）、新视角（训练中未见的观测角度）、新物体位置（训练中未见的空间布局）三大泛化维度上均实现近300%的性能提升。

在  PBench （ Robot Set ）基准上， GigaWorld-0 与当前先进的世界模型进行全面对比，为所有对比模型中参数量最小，整体性能最高的世界模型。 这一结果证明GigaWorld-0在具身智能任务中兼具卓越的生成质量与极致的推理效率，是目前最具性价比的世界模型方案。