融资与市场地位 - 公司于近期完成近15亿元人民币的B1轮融资，由知名科技巨头、国家队基金、产业资本等共同投资，老股东持续加注[3] - 公司在今年3月刚完成近10亿元人民币的Pre-B轮融资，意味着一个月内融资总额达25亿元人民币[3] - 公司已成为国内首个世界模型领域的百亿独角兽，领跑全球世界模型赛道[3] - 公司成立于2023年，是国内第一家系统布局世界模型的科技公司，也是全球率先实现世界模型产业化落地的公司[5] 团队与技术背景 - 公司紧密依托清华大学自动化系智能视觉实验室[7] - 创始人兼CEO是拥有物理AI顶尖科研、量产工程、商业落地和连续创业经验的复合型领军人才[7] - 核心团队完整经历过去十年物理AI发展历程，在CV、自动驾驶、具身智能、世界模型等各阶段的技术创新和产业落地均做出全球领先成果[7] - 团队同时拥有“新一代物理AGI的世界级创新能力”和“传统物理AI全栈大规模量产经验”[7] 世界模型技术体系与成果 - 公司认为世界模型是语言模型之后下一个最重要的事情，其代表的物理AGI拥有不亚于数字AGI的影响力和商业价值[5] - 世界模型是实现具身智能规模化（Scaling）的最佳路径，它改变了包括世界预测预训练、视觉动作预训练、数据体系在内的整个系统架构[8][9] - 公司发布了GigaWorld-0、GigaWorld-Policy、GigaWorld-1等开创性工作[10] - GigaWorld-0：全球首个验证世界模型生成数据能提升真实机器人性能的工作，GitHub开源代码获1.5k+ Star[10] - GigaWorld-Policy：全球速度最快、性能最强、效率最高的世界动作模型，实现10倍推理速度与10倍训练效率的提升，任务成功率上涨30%[10] - GigaWorld-1：全球领先的AC-WM模型，在世界模型权威评测基准WorldArena中击败谷歌、英伟达、阿里等对手，获得全球第一[10] - 公司发布了GigaBrain-0、GigaBrain-0.1、GigaBrain-0.5M*等具身基础模型工作[11] - GigaBrain-0：国内首款融合世界模型生成数据与真实机器人数据的端到端具身基础模型，开源后两个月在GitHub收获2.2K Stars[11] - GigaBrain-0.1：万小时级数据的开源模型，在全球最大真机评测比赛RoboChallenge中斩获总榜全球第一[11] - GigaBrain-0.5M*：全球首个基于世界模型的强化学习实现高效学习和自我进化的具身基模，在高难度长时程任务中实现接近100%的任务成功率[11] - 公司是行业唯一的“双料冠军”，即GigaBrain-0.1获大规模具身智能真机评测全球第一，GigaWorld-1获世界模型评测全球第一[11] 商业化落地：具身智能与通用机器人 - 基于全球领先的具身基模，公司通用机器人Maker H01在汽车、3C、仓储、家庭服务等多个高价值场景实现商业化落地突破，全年冲刺千台交付量[13] - Maker H01为全栈自研的新一代物理AGI原生本体，仿人形设计，全身具备20个以上自由度，配备多模态高精度感知系统[13] - 2026年4月，公司携手一汽模具、阿里云，完成了具身智能机器人在真实汽车工业制造场景的全流程解决方案落地，为国内首个此类案例[13] - 公司已与多个汽车产业链龙头、全球消费电子龙头、仓储物流行业巨头等头部企业达成深入合作，加速通用机器人在高价值场景落地[13] 其他应用场景拓展 - 除具身智能外，世界模型在自动驾驶和内容创作方向具有爆发潜力[14][15] - 在自动驾驶方向，公司于2023年9月提出全球首个面向物理世界的自动驾驶世界模型DriveDreamer[15] - 公司后续发布了DriveDreamer系列、ReconDreamer系列等行业开创性工作，持续引领技术突破[15] - 公司以世界模型为核心的新一代驾驶模拟器，已经服务了超过30家海内外的头部汽车主机厂和自动驾驶公司[15] - 在内容创作方向，公司与多个影视、游戏等头部客户达成签约合作，正在研发多款面向内容的世界模型[16] - 公司推出“一粟引擎”，综合了国内首个超长时长Sora级视频生成大模型、全球首个实时3D世界模型框架（相比斯坦福、MIT同期工作提速15倍以上）、首个结合“生成+重建”的3D人体生成框架[16] 发展战略与未来规划 - 公司致力于冲刺具身智能的“GPT-3时刻”，即物理AGI从技术研发走向规模落地、从单点任务走向全域泛化的核心拐点[17][18] - 公司已全面开启高效、有效的Scaling进程[18] - 在数据要素上，公司正在打造行业最庞大、最高质量的数据底座，计划在年内使视觉-动作高质量数据超过100万小时，世界模型预训练数据超过1000万小时[18] - 公司基于“基础模型+全栈算法+全栈数据+原生本体”的全栈领先积累，以世界模型新一代范式为核心，通过10-100倍效率提升，目标在全球范围内率先到达具身智能的GPT-3时刻[18]