息壤开物（XIRRA）是一家 AI 2.0 原生物理 AI 基座模型公司。投资界（ID：pedaily2012）9 月 23 日消息，息壤开物宣布已经连续完成数亿元种子轮及天使轮融资，由敦鸿资产领投，华控基金、三花控股、银杏谷资本、泽然资本、本坚基金、上海天使会、标朴投资等知名机构跟投，目前估值达 5 亿美元。募集资金将主要用于原生物理 AI 模型的规模预训练、真实物理交互数据建设、核心研发人才引入与场景验证。

核心成员方面，息壤开物创始人李寅，清华大学毕业，曾任华为云大模型 CTO，华为云行业大模型开发部部长，华为大模型 0 到 1 核心成员，长期统筹基础模型、多模态、视频生成、科学计算与行业大模型研发。曾带领 400 人团队，依托百万小时视频数据集、万卡算力集群，历时 2 个月完成视频大模型的训练与发布。主导国内多地具身智能创新中心在当地产业的落地，并交付智驾、矿山、金融、医疗、气象等大模型解决方案，相关项目每年带来数亿元营收。

即将出任息壤开物联合创始人、首席科学家的张含望，现任华为多模态首席科学家，南洋理工大学 AI 领域校长讲席教授。他长期深耕因果机器学习与多模态智能：前者致力于让 AI 超越 " 相关性 "、掌握 " 因果性 "，是机器真正理解物理世界规律的理论基石。

息壤开物自研物理基础模型（Large Physics Model，LPM）——一个理解物理规律、预测状态演化、规划长程动作、支撑闭环执行的物理世界基础模型。

息壤开物坚持以贝尔曼方程最 优解作为模型的理论根基：把长程决策递归分解，让模型在长期累计回报最 大化的统一目标下，同时学习世界转移 P 与策略 π ——世界模型与策略模型的能力，在同一个基础模型里被统一。架构上，LPM 将世界推演与视频渲染解耦：统一自回归架构负责组织因果历史、推演 " 发生什么 "，扩散模型负责渲染 " 看起来什么样 "。

LPM = 贝尔曼递推方程的最 优解：让模型逼近长期累计回报最 优的决策

息壤开物走的是原生物理预训练：从物理交互数据的统一编码、状态—动作—结果建模和长程一致性学习切入，让模型在预训练阶段就习得物理世界的规律，能力才有机会随规模持续涌现。

息壤开物具备万卡集群稳定训练、万亿参数长稳训练与极 致推理优化的完整工程积累，集群可用度达 99.7%，拥有昇腾首 个万卡超节点集群调测实战经验。

目前，息壤开物累计交付 200+ 行业 AI 项目，覆盖金融、制造、能源、政务等 30+ 行业，项目累计金额   10 亿 +。

息壤开物的两大基础设施支撑 LPM 持续进化。

一是 XR 数据平台——面向物理 AI 研发，覆盖多模态数据接入、清洗、标注、质量检查、版本管理与发布的完整流程。它保持跨本体、跨模型的中立定位，把真机轨迹、人类示教、真实失败案例等物理世界经验，编译成可训练、可追溯、可迭代的高质量数据资产。

数据平台 demo ——数据展示

二是 XR 评测平台——已实现从场景构建、质量检查、策略执行到报告生成的完整工作流程，支持评测场景复用，以及执行过程、评测报告的保存回查。平台打通仿真场景构建、模型推理与结果可视化全链路，把过去高度依赖人工的工作链路打造为自动化闭环；失败样本可在此完成定位、补数与复验，持续回流至下一轮模型训练，形成评测即飞轮、越评越强的迭代效应。

评测平台——理解、生成、执行三位一体，让每次失败都产生可用的训练信号

息壤开物的目标是成为物理智能时代的底座型公司。商业化路径建立在一套清晰的分层逻辑上：L0 通用物理基础模型，提供可复用的通用物理能力；L1 在行业专业数据上增训，形成领域模型；L2 蒸馏出面向具体场景的应用模型，完成交付闭环。

文章来源：投资界

原文地址：https://news.pedaily.cn/202609/569562.shtml

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