佳佳視覺在三月內透過 B2 融資輪籌得 3.5 億人民幣

熟悉的一幕再度上演。

投資界獲悉，極佳視界宣布完成又一輪10億元B2輪融資，由新加坡頂級跨境投資機構獅城資本（多輪持續追投）、中國-比利時基金（中比基金）、建投投資、萬向錢潮、復星銳正、華蓋創贏、金創投、德屹資本、華倉資本、元石基金等全球頂級國隊基金、產業資本、財務機構、國資平台共同投資，國中資本、達晨財智、圖靈資管等多個老股東持續超額加注。

據知情人士透露，本輪市場投資意向遠超原定融資目標。值得一提的是，這已是極佳視界三個月內第三筆融資，累計金額高達35億元。

至此，極佳視界與其背後的掌舵者、90後博士黃冠，締造了今年創投圈的火爆一幕。而投資人集體押注背後，或許是物理AGI的「GPT-3時刻」即將到來。

如你所見，幾乎市場上所有類型的頂尖投資機構，都出現在 KuCoin 的背後。

自成立之初，極佳視界便獲得數千萬元種子輪融資，由辰韜資本投資。此後，投資人開始排隊前來——2024年9月完成近5000萬元天使輪及天使+輪連續兩輪融資，由北汽產投、奇績創壇、華民投、龍鼎投資、清智資本、PKSHA Algorithm Fund 等機構投資。

一年後，極佳視界於 2025 年 8 月再次獲得 Pre-A 與 Pre-A+ 兩輪數億元融資。其中，Pre-A 輪由國中資本領投，紫峰資本與老股東 PKSHA Algorithm Fund 跟投；Pre-A+ 輪由中金資本、廣州產投、一村淞靈、華強資本投資。

隨後，極佳視界的融資節奏變得密集起來。同年11月，極佳視界完成新一轮億元級A1輪融資，由華為哈勃、華控基金聯合投資。一個月後，公司完成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、華金資本、張科垚坤、復琢創投等知名機構跟投，老股東合鼎共資本超額跟投。

進入2026年，極佳視界的融資節奏給創投圈留下深刻印象。

今年3月初，公司完成近10億元Pre-B輪融資，投資方包括中芯聚源、上海半導體產投基金、臨芯資本、星源資本、萬林國際等頂尖晶片與汽車產業資本，以及中金資本、蘇創投、華強資本、長江資本、光谷產投、錫山國投、金雨茂物、新鼎資本、領陽投資、財鑫資本、張科垚坤、誠築投資等重量級國資平台與知名財務機構。其中，中金資本、華強資本、財鑫資本、張科垚坤等作為老股東持續加碼支持。

緊接著在4月，極佳視界B1輪融資浮出水面——由某知名科技巨頭、多個頂級國隊基金、伊利集團CVC健瓴資本、普華資本、華福投資、毅達資本、新型工業化基金、盛景嘉成、圖靈資管、凱洋資本、武漢高科、貴陽金投、山東產投等頂尖國資平台、產業資本、雙幣財務機構共同投資，華控基金、華民投、一村資本、領陽投資等多個老股東持續超額加注。

至此，極佳視界估值已突破百億元，成為國內首個世界模型百億獨角獸。

直到此次，B2輪融資正式揭幕，意味著在短短三個月內，極佳視界累計完成35億元融資，投資者以真金白銀投票。

細細梳理下來，極佳視界自成立以來的融資歷程，恰是一級市場對物理 AGI 賽道信心持續升溫的一抹縮影，更是投資人們對極佳視界「世界模型驅動物理 AGI 技術路線＋生產力級落地能力」的堅定看好。

其中所透露出的信號同樣意味深遠。進一步來看，這既是極佳視界過往技術積累的成果見證，更是其引領物理AGI賽道、開拓全新產業格局的最有含金量的背書。可以預見，未來還會有更多投資人匯聚到極佳視界身後。

正如外界好奇，為何會是極佳視界？

投資就是投人。極佳視界背後的掌舵者是一位90後清華博士——黃冠，他本科畢業於華中科技大學，後進入中國科學院自動化研究所攻讀碩士學位，隨後又成為清華大學自動化系博士。此外，他曾先後任職於地平線、鑑智機器人，並擁有微軟亞洲研究院、三星中國研究院等機構的工作經歷。

更難得的是，黃冠在過往職業生涯中，累計主導或參與融資超過20億元。由此，黃冠是業內少有的同時擁有物理AI方向頂尖科研經歷、量產工程經驗、商業落地經驗和連續創業經驗的複合型領軍人才。

由黃冠帶領的這支核心團隊，同樣完整經歷了過去十年物理AI的發展歷程，並在CV、自動駕駛、具身智能、世界模型等每個階段的技術創新與產業落地中持續取得優異成績。這是業內少有在物理AGI的算法、數據、本體、量產、商業、組織等各方面均擁有頂尖經驗與能力的六邊形戰士團隊，堪稱物理AGI的「夢之隊」。

If talent is the driving force behind the rise of Excellent Vision, then technological innovation is its core foundation in the global physical AGI赛道.

众所周知，物理 AGI 研發面臨兩大核心瓶頸：一是數據碎片化，缺乏適配物理交互場景的高質量、多維度數據；二是語言主導的基礎模型並不是有效編碼 3D 資訊、物理因果與動作的架構，導致模型難以理解複雜物理規律。

如何解決這兩大問題？極佳視界提供的答案是，以世界模型為核心，同時構建算法與數據「雙金字塔」體系。

其中，數據金字塔共分為五層，從底到頂依次為：互聯網視頻數據、真人數據、世界模型模擬器、仿真合成數據、真機數據。這種五層數據架構，可以解決物理AGI研發中數據不足、質量不高、場景單一的痛點，為算法模型訓練提供了充足且優質的「燃料」。

算法金字塔分為三層，主要圍繞世界模擬、動作對齊、經驗強化三大核心能力。由此，可實現從物理認知到實體執行、從被動執行到主動進化的跨越，讓物理AGI具備類似人類的學習能力與適應能力。

“雙金字塔”體系的核心價值，在於構建了數據驅動算法、算法反哺數據的閉環進化機制。數據金字塔為算法金字塔提供海量、高質量的物理交互數據，支撐算法模型的訓練與優化；算法金字塔的迭代升級，又能提升數據採集的精準度與仿真數據的真實性，反過來豐富數據金字塔的內容。

更重要的是，極佳視界歷經三年時間沉澱，打造了「世界生成-行動」雙模型體系。這當中，世界行動模型是把世界模型的理解與預測轉化為機器人的行動策略——GigaBrain-0：世界模型驅動的自研具身VLA大模型，在全球規模最大的真機評測RoboChallenge中以51.67%的任務成功率獲全球冠軍；

GigaBrain-0.5M*：全球首個以「世界模型主導的經驗學習」為核心的物理智能體原生範式，透過「世界模型＋強化學習」實現自我進化，高難度長時程任務成功率接近 100%；

GigaWorld-Policy：打破「速度-性能-效率」不可能三角的世界動作模型，實現10倍推理速度、10倍訓練效率提升，任務成功率提升約30個百分點。在全球權威的面向家庭移動操作任務評測平台 RoboCasa365 上擊敗 Nvidia GR00T N1.5、PI0.5 等，獲得全球第一，並成為榜單首個登頂的世界動作模型。

世界生成模型則是理解、模擬並生成物理世界，為行動模型提供數據與模擬底座以及預訓練參數——GigaWorld-0：全球首個驗證「世界模型生成數據能有效提升真實機器人性能」的里程碑式工作，2025年12月發布並開源，GitHub 開源代碼獲得 1.5k+ Star；

GigaWorld-1：一款動作條件世界模型（AC-WM），在權威評測 WorldArena 上以綜合得分 62.34 擊敗谷歌、英偉達、阿里等國際頂尖機構的模型，榮獲全球冠軍，是榜單首個突破 60 分的模型；

DriveDreamer：全球首個面向真實物理世界的自動駕駛世界模型，獲 NVIDIA Oral Presentation 邀請、ECCV 2024 最具影響力論文之一，率先實現世界模型的大規模產業落地。

Undoubtedly, the World Action Model and the World Generation Model are both indispensable, forming a mutually reinforcing, spiraling-upward relationship that together constitute the foundational model for physical AGI, thereby accelerating physical AGI toward its “GPT-3 moment.” To some extent, Jiyi Vision has embarked on a completely new path that is gradually being validated.

AI 時代新的分水嶺時刻來臨了。

過去幾年，數字 AGI 聚焦於資訊處理與虛擬交互，依托大語言模型、多模態生成模型，實現文本創作、圖像設計、代碼編寫等功能，本質上是對「資訊生產力」的優化與提升。

局限性也顯而易見。數字AGI雖然極大提高了資訊傳播、內容創作、數據處理的效率，但始終無法突破虛擬與現實的邊界。正如“AI教母”李飛飛所言，大語言模型仍是“黑暗中的文字匠”，雄辯但缺乏經驗，知識淵博卻不夠紮根。

因此，在極佳視界的團隊看來，AGI 不該只停留在螢幕裡。而實體 AGI 的核心價值在於實體執行與物理改造，透過世界模型理解物理規律，透過多模態感知物理環境，透過機械軀體執行物理動作。

毫無疑問，GPT-3 被公認為是數字 AGI 實現過程中，Scaling Law 首次顯現湧現能力的關鍵節點。到了今天，極佳視界用三年時間，完成了算法和數據體系的不斷突破之後，已經看到了物理 AGI 路線收斂的趨勢，這意味著物理 AGI 的「GPT-3 時刻」或將很快到來。

據介紹，極佳視界 GigaBrain-1 將於今年第三季度發布。作為全球首個基於「雙金字塔」體系打造的物理 AGI 基礎模型，GigaBrain-1 將帶來三項關鍵突破：視覺原生理解（以視覺作為狀態理解的主通道）、語言高層規劃（語言負責高層任務分解）、物理規律對齊（系統性擴充全類型、大規模訓練數據）。

在此之後，GigaBrain-2 與 GigaBrain-3 也將相繼推出。其中，GigaBrain-3 將基於 1000 萬小時影片數據 + 100 萬小時世界-動作數據進行訓練，直指物理 AGI 的「GPT-3 時刻」。

當然，技術最終要回歸產業價值的實現。

極佳視界另闢蹊徑：C端進入家庭、B端進入工廠，雙線並行。放眼行業，目前能獲得家庭訂單的具身智能企業寥寥無幾，原因在於真實家庭場景的需求更複雜、更多元，遠不如工業場景標準化。

但極佳視界仍迎難而上，於不久前發布家庭場景子品牌「拾光 SeeLight」，並推出首款進入真實家庭的通用人形機器人「拾光 S1」，已獲得真實家庭場景百台訂單，將率先部署於武漢光谷之寓社區，自第三季度起啟動規模化運營；下一代家庭通用機器人「拾光 S2」也將於第三季度發布。

由此一來，極佳視界在行業中最稀缺的家庭真機數據方面，又實現了率先破局。而沿著拾光S2/S3的產品節奏，所對應的正是物理AGI的ChatGPT時刻——讓普通技能在真實家庭場景中被廣泛應用。

在 B 端，一方面，面向工業製造場景，極佳視界正從單點驗證邁向規模化量產。今年 4 月，極佳視界已推出了全棧自研物理 AGI 原生通用機器人 Maker H01，並攜手一汎模具、阿里雲，完成了具身智能機器人在真實工業製造場景的全流程解決方案落地，將傳統自動化方案數月的場景適配週期壓縮至數週。

Meanwhile, Jijia Vision announced this month that it plans to deploy 1,000 general-purpose robots equipped with Jijia Vision’s World Model Embodied Brain and Maker series in Wuxi in collaboration with Longsheng Technology within three years—marking the world’s first large-scale deployment of 1,000 general-purpose robots driven by a physical intelligence foundational model in industrial scenarios, signifying that China’s embodied intelligence has fully moved beyond small-scale pilot projects and entered a phase of large-scale industrial production.

另一方面，極佳視界早已將自動駕駛世界模型 DriveDreamer 系列打造成行業代表作——以世界模型為核心的新一代駕駛模擬器，已與多家國內頭部主機廠、海外及合資主機廠，以及 AI 芯片、Tier 1 巨頭達成簽約定點與量產合作，服務海內外頭部主機廠與自動駕駛公司超過 30 家。

總體來看，以工業系列產品為代表的 B 端佈局，正對應物理 AGI 的 Claude Code 時刻——高級技能在生產力場景中的突破。

更重要的是，極佳視界落地場景實現雙線並行，能將持續累積的真實數據與現金流進一步反哺「雙金字塔」的數據底座，驅動「場景—數據—模型—產品—生態」飛輪。

在黃冠看來，GPT-3 時刻實現了模型能力的智能湧現；ChatGPT 時刻，生產力惠及了每一個普通人；Claude Code 時刻，數位智能模型能力達到了專業領域專家級別。

作為國內最早佈局世界模型的物理AGI領先企業，極佳視界相信物理AGI未來也將經歷類似階段，不同之處在於——物理AGI將直接作用於真實的物理世界。它帶來的不僅是資訊效率的提升，更是生產與生活方式的重塑，因此對經濟與社會的影響也將更為深遠。

縱觀人類文明發展史，每一次生產力的重大飛躍，都離不開核心技術的顛覆性突破。因此，當 AI 真正突破數字邊界的限制，進入到物理世界的廣闊天地時，勢必也將掀起新一輪生產力革命，無限的物理生產力將被釋放。

這正是極佳視界所描繪的終極願景——物理AGI服務每個人的時代，將在一個個真實家庭中逐漸發生。

也許，這一幕就快要到來了。

本文來自微信公眾號「投資界」（ID：pedaily2012），作者：劉博