成立四个月融资过亿美金，物原科技押注物理基础模型
原标题：成立四个月，融资过亿美金：TensorWorld物原科技要跑通“物理真实”路线
AI 摘要
成立仅四个月的初创公司TensorWorld物原科技在一个月内完成天使轮及天使+轮融资，总额过亿美元，投资方包括凯辉基金、红杉中国、IDG资本、蚂蚁集团、美团战投、蔚来资本等。公司走物理基础模型路线，主张在张量世界中构建物理真实，通过融合几何与合成动力学的预训练让模型学习物理规律，以降低对昂贵真实物理标注数据的依赖。其技术路线瞄准物理AI在数据、泛化与落地三方面的痛点，若走通有望成为Physical AI生态的底层基座。
正文节选
成立四个月，融资过亿美金：TensorWorld物原科技要跑通“物理真实”路线 TensorWorld物原科技在一个月内已拿到过亿美元融资 想象这样一个场景：一台人形机器人站在厨房里，面前是一只靠近桌沿的玻璃杯，伸出机械手想把杯子往里推——力道稍重，杯子滑落、坠地、碎裂。对人类而言，“杯子靠近桌边会掉下去，玻璃落地会碎”是近乎本能的预判；但对机器人而言，这种预判需要一套完整的物理逻辑：不仅要知道“眼前有什么”，还要理解“如果我这样做，接下来会发生什么”。 这正是当下AI行业最焦灼的战场之一，随着大语言模型推动智能在数字世界快速发展，AI的能力边界正在向物理世界延伸——具身智能、自动驾驶、工业仿真等等。但物理世界不按token出牌，它有自己的一套铁律：重力、摩擦、碰撞、流体……难度相比语言呈现指数级提升。 就在这条更难、更底层的赛道上，TensorWorld物原科技，一家成立仅四个月的初创公司，一个月内已经拿到过亿美元融资。资本押注的背后，是其“学术背景+技术路线+落地复现”能力带来的稀缺性。 行业需要解决什么问题？ 当下，在公众的普遍认知里，AI已经非常聪明，不仅能写代码、找漏洞，甚至