核心观点 - 世界模型赛道持续吸引顶尖人才涌入 [1] - 清华特奖得主吴海旭已开启世界模型创业，公司名为物原科技，迄今融资三轮，估值达6亿美元 [2] - 投资方包括蚂蚁、美团、达晨财智、星连等一线机构 [2] - 物原科技从搭载物理建模能力的世界模型切入，技术思路延续GeoPT研究路线 [4] 吴海旭学术背景 - 2016年进入清华大学软件学院软件工程专业本科就读，次年起在清华数学科学系攻读纯数学与应用数学第二学位 [5] - 2019年暑期作为访问学生进入哈佛大学Visual Computing Group，导师为Hanspeter Pfister教授 [5] - 本科毕业后在清华大学软件学院读研，导师为龙明盛副教授 [5] - 龙明盛课题组早期起家于迁移学习，后转向时序基础模型、时空预测、AI for Science、气象大模型等方向 [5] - 2022年获清华特等奖学金，答辩时已在ICML、NeurIPS、IEEE TPAMI等CCF-A类会议/期刊发表论文7篇，其中一作/共一6篇 [6] - 2025年起前往MIT CSAIL从事博士后工作 [8] - 博士后导师Wojciech Matusik为计算设计与制造领域知名学者，研究横跨计算机图形学、计算制造、机器人学等方向 [9] - 谷歌学术被引用数为29611 [9] 核心研究成果 - 核心研究成果Autoformer首次系统性将序列分解思想与改进的注意力机制深度融合，被称为长时序预测里程碑模型 [6] - Autoformer后发表PredRNN、Corrformer、Neural-Solver-Library、FlashBias等工作 [7] - 2025年2月，吴海旭为一作的GeoPT引起技术领域热议，提出全新动力学提升预训练范式，通过合成动力学将静态几何提升到动态空间，让模型在无标签数据上通过学习粒子轨迹演化获取物理直觉 [3] - GeoPT论文作者包括清华软件学院长聘副教授龙明盛、MIT何恺明、MIT教授Wojciech Matusik等人 [3] - 研究聚焦物理系统与动力系统两大主题，分为三个方向：基于物理原理的可扩展骨干网络（Autoformer、Corrformer、Transolver）、端到端物理基础模型（TimesNet、Unisolver、GeoPT）、领域感知型科学学习系统（Flowformer、Transolver++、FlashBias） [9]