几天前，智源研究院的一项人事任命成了圈内焦点：逆矩阵科技（Physis）创始人陈博远，正式出任行为世界模型创新中心负责人。
作为国内顶尖研发机构的关键节点掌舵人，年仅22岁的陈博远，刷新了外界对科技领军者的传统画像。但这并非一个偶然的孤例。当我们把行业切面拉宽，会发现一个极具张力的事实：在具身智能这个向来被公认为“重资产、长周期、高壁垒”的硬核赛道里，00后的生力军们其实已经默默啃下了诸多推动产业落地的硬骨头。
这并非对前人路径的颠覆，而是一场承前启后的产业生态协同。
这批有着扎实学术背景的年轻技术极客，正以生态共建者的身份，深度切入具身智能落地的三大工程节点：多模态数据基建、物理世界模型与硬件迭代。
我们先通过一张图谱，看清这几家新锐力量的生态卡位全貌：
01 .
数据觉醒：绕开视觉依赖，
开采物理世界的“高保真原油”
过去一段时间，“得数据者得天下”构筑了具身智能行业的底层逻辑。现阶段，主流的遥操与纯视觉架构已为模型泛化完成了关键的初步奠基。
而随着场景向深水区拓展，在应对复杂的空间遮挡或毫秒级的精细力觉交互时，单一感知通道难以形成完整的物理映射，易引发系统的状态估计失准与执行漂移。这正加速推动行业向“视-触-力”多模态异构融合与柔性闭环控制演进。
OriginFlow 渊澈太初 • 秦深涛
OriginFlow 渊澈太初的创始人秦深涛本科毕业于哈工大，目前是清华大学在读博士生。2025 年8月，秦深涛创立OriginFlow，并率先提出新一代采集范式 NeuroScale，补齐具身智能底层数据短板。
NeuroScale 尝试从产生人体动作的信号源头，解码意图和动作执行逻辑，为机器人精细化、拟人化灵巧操作构建新的数据底座。
运营5个月，OriginFlow 已经聚焦工业制造与家庭服务两大核心赛道，依托真实场景迭代技术、沉淀数据，实现商业价值与社会价值的同步落地。
这种极具稀缺性的底层数据源与清晰的产业落地能力，是其成立仅5个月便拿下超5亿元融资的底层逻辑。
02 .
模型重塑：拒绝黑盒炼丹，
给神经网络打上“物理常识”补丁
要让机器人在现实中不“穿模”、不把水杯捏碎，大模型就必须长出物理常识。在世界模型（World Model）的构建上，新生代团队表现出了截然不同的技术直觉。
灵初智能 • 陈源培
解决了数据模态，还要解决数据的流转效率。灵初智能的联合创始人陈源培是北京大学人工智能研究院研究助理、Stanford 访问学者，曾搭建了全球首个双手灵巧操作仿真 Benchmark，发表全球首个双灵巧手强化学习 Sim2Real 工作。在灵初成立前，陈源培已经在探索用人类手部运动数据训练灵巧操作。
“我们从 Day one 开始，就是在做人类数据。”灵初智能自主研发的 Psi-SynEngine 具身数采引擎，能够以极低成本获取海量高质量真实场景数据，从根本上破解了制约具身智能商业落地的数据瓶颈。
4月，灵初智能正式发布基于人类数据预训练的大模型Psi-R2和Psi-W0。联合创始人陈源培在其技术博客 《From Human Skill to Robotic Mastery》中指出，Psi-R2是第一个使用广泛10万小时量级人类数据预训练的WorldActionModel模型；Psi-W0是一个Action-Conditioned World Model，它的核心功能是对Policy进行评估、提升，并与Psi-R2形成数据飞轮。
在MolmoSpace国际具身智能基准评测中，Psi-R2超越PI与英伟达的模型，斩获全球第一。
LiberAI 将闲科技 • 刘松铭
刘松铭，00后清华特奖得主，Al for Physics背景，师从视频生成领域的大牛朱军，2023年博士阶段转向具身研究。
公司聚焦人类 UMI 数据与世界模型融合的下一代技术，实现 UMI 硬件设计、数据采集及大模型训练的全流程闭环，核心产品包括具身智能大模型、UMI 硬件及配套训练体系。
2026年4月，LiberAI 发布了全球首个高自由度灵巧手精细操作具身模型。6月11日，完成Pre-A 轮融资累计融资额超3亿元。
逆矩阵 • 陈博远
陈博远是北京大学元培学院人工智能方向2026届毕业生，长期深耕强化学习与世界模型领域。于近期官宣出任智源研究院行为世界模型创新中心负责人。
2026年2月，陈博远作为联合创始人与北京大学人工智能研究院博士生吉嘉铭共同创立逆矩阵科技，专注通用世界基座模型，致力于构建真正理解世界底层的下一代物理AI基座。
团队的终极目标是构建一个能够在任意物理场景中应用的通用世界基座模型，最终为严肃工业场景、具身智能、物理仿真、交互世界、科学预测等领域提供物理世界的底层支撑。
3月，“逆矩阵科技”完成了超千万美元首轮融资，投资方为高瓴创投和北大系基金燕缘创投。
03 .
本体重构：刺穿硬件溢价，
用开源与敏捷卷死终端供应链
算法在代码库里再优雅，最终也得落地成工厂里的铁疙瘩。在产业链最末端的本体制造环节，这群00后的浪漫必须让位于BOM表的冷酷。
RoboParty 萝博派对 • 黄一
04年出生的黄一创立 RoboParty 萝博派对，打法极具极客色彩：打破技术垄断，直接抛出“全栈开源双足人形机器人本体”战略。
将硬件、算法、结构全栈开源，这种试图用开源生态倒逼硬件控制接口成为隐形行业标准的阳谋，格局极大。
成立才16个月，融资已经跑了四轮，小米战投、经纬创投、国香资本、百度风投、顺为资本持续加注，足以证明资本圈对开源赛道的信心。
UniX AI 优理奇 • 杨丰瑜
相比之下，UniX AI 优理奇则直奔消费级市场的成本红线。其核心逻辑是“以算力换成本”：主推触觉大模型（UniTouch），通过视触觉融合算法的极强鲁棒性，向下兼容廉价的减速器和电机。强行把动辄数十万的整机成本压进“一部手机与一辆入门汽车之间”，战略锚点直指规模化量产。
从耶鲁休学，回国创业，瞄准家庭和商业赛道，杨丰瑜带领团队仅用5个月就推出首款轮式人形机器人，并在8个月内实现了二代机的量产。“全栈自研+深度供应链整合”的策略让优理奇不到2年的时间里完成了5轮融资，累计金额接近10亿元。
Zerith 零次方 • 闵宇恒
孵化于清华 AI&Robot 实验室的 Zerith 零次方，完全是一支车间里的“敏捷特种兵”。他们将软件的敏捷开发逻辑引入制造业，依托长三角和大湾区恐怖的供应链红利实现周级硬件迭代。这种以交付为导向的极强工程转化力，是他们能半年连拿三轮融资的关键。
00后，25岁清华硕士在读，本科毕业仅一年，就已带领近百人的具身智能团队，完成亿元级融资。闵宇恒与零次方给出的具身答卷是场景落地——在“空间清洁+即时零售”两大高频场景中，提供稳定、可靠、智能的服务体验。
04 .
一场属于00后实干家的底层重构
传统叙事里，手握清华特奖、耶鲁博士、顶会Paper的“小天才”们，理应待在窗明几净的实验室，或是拿着大厂的百万年薪做着纯粹的算法推演。
但这群伴随大模型爆发成长起来的AI原住民，展现出了一种对“纸上谈兵”的极度排斥。跨本体映射、神经模态采集、BOM表成本压缩、机床边的敏捷迭代……他们主动脱下学术的长衫，切入具身智能产业链中最脏、最累、最硬核的工程泥沼。
具身智能之所以被称为人工智能皇冠上的明珠，正是因为它需要打通数字大脑与物理法则之间最坚固的叹息之墙。在这场漫长且充满不确定性的产业征途中，巨头负责算力底座与通用大模型，而这批新锐力量则精准地提供了数据获取、物理降维与开源生态的解耦模块。
与其说是资本向00后低头，不如说，资本押注的是这群敢于打破黑盒、拥抱开源、并在泥泞的工程现实中打磨技术底座的长期主义者。
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