廣東
具身技術跑道短期看不到盡頭，技術先發優勢將持續放大。
作者丨齊鋮湧
編輯丨林覺民
AI科技評論獨家獲悉，清華大學自動化系副教授封碩正式入局世界模型賽道，并創立公司——冪級智能（Dense AI），目標是在以物理 AI 領域，打造訂閱制的世界基礎模型。
企查查信息顯示，北京冪級智能科技公司成立于 2026 年 1 月，公司法人為清華學者石夢凱。
據公開資料顯示，創始人封碩本科保研清華，2019年博士畢業后赴密歇根大學完成博士后及助理研究員，2022年，作為國家海外高層次人才，回國入職清華大學自動化系。在此后的短短三年間，一路從助理教授破格留至副教授、博士生導師、特別研究員，并擔任工程系統研究所副所長，目前擔任清華大學自動化系副教授、博士生導師。
2023年，封碩以第一作者身份在Nature正刊發表《基于密集強化學習的自動駕駛汽車安全性測試》，和DeepmMind及DeepSeek成為AI領域唯三的Nature封面論文，該論文讓封碩正式出圈，其中提出的"稀疏度災難"（Curse of Rarity）概念，即自動駕駛汽車安全性測試方面會面臨危險場景極稀疏、傳統方法效率極低的根本性挑戰，并給出了一套智能等效加速測試方法體系。其成果被《Nature》官方評價為“實現了自動駕駛安全性的關鍵性進展”，并迅速從自動駕駛外溢，成為整個裝備身智能安全測試領域的基石。
2024年，封碩入選《麻省理工科技評論》中國區"35歲以下科技創新35人"，入選理由之一即為具身智能安全測試方向的理論突破，同年獲達摩院青橙獎、清華大學學術新人獎。
除封碩外，聯合創始人石夢凱是清華大學自動化系本科、博士，曾任清華大學科協主席。此外，核心技術團隊擁有 NVIDIA、字節、京東、華為等大廠工作經驗。
據AI科技評論了解，Dense AI 的愿景是做"物理AI的Claude"。在技術路徑方面，一條貼近物理本質的路徑：以生成式方法工作的Next State Prediction世界模型。
類似于現在人類訂閱Claude等現有的大語言模型產品，封碩判斷，未來的物理AI時代，將會出現“機器人、機器狗、無人車、無人機訂閱各種不同的“物理AI”。按80億人每人擁有2-5個物理AI計算，這將是一個數百億個物理AI的龐大市場。
DenseAI的技術要素，圍繞三個核心：數據、表征、訓練方式。
數據上，讓 AI 完整觀察場景中所有物體、動作和結果，因果關系更清晰，數據也更容易擴展。表征上，把世界拆解成"物體單元"；訓練上，DenseAI用幾何語義信息作為自我監督信號，讓模型自己約束自己，減少了對人工標注的依賴，訓練更穩定。在這套訓練范式的下，Dense AI 得以實現“在publication中驗證了World Model Scaling Law”。
據了解，DenseAI 的模型DenseWorld，目前是首個在物理AI 場景下完成技術與商業閉環的模型。其為機器人、無人車、無人機等提供測試、訓練與"大腦"服務，加速 AI 從生成式向自主式演進。
按照DenseAI 官方披露的計劃，DenseWorld將從V1.0（10K小時數據，1B參數）逐步演進至V4.0（100M小時數據，1T參數），在36個月內提供大規模物理AI強化學習的基礎設施，并提供具身場景策略生成訂閱服務。
在AI科技評論看來，目前世界模型賽道先發壁壘依舊存在，當前來看，具身賽道的技術跑道短期看不到盡頭，意味著技術先發優勢很有幾率持續放大。
我們將持續關注具身領域學術才俊的初創公司，歡迎添加zxc316920327交流。
一個人讀論文太孤單，一群人刷頂會才好玩。
ICML 2026召開在即，我們正在召集一波含金量極高的 AI 研究者。群內主打實時論文跟蹤與硬核技術探討，拒絕灌水。
進群傳送門：掃碼進群或添加微信Vin_Vivid，備注：論文群 + 關注的 AI 方向。
搞科研/搞技術，信息差很重要。
來，一起快人一步！
上車，帶你看遍全球 AI 頂會精華
可獨家暢覽：
專家演講PPT
大會報告全文
熱門論文解讀
學術新星訪談
未經「AI科技評論」授權，嚴禁以任何方式在網頁、論壇、社區進行轉載！
公眾號轉載請先在「AI科技評論」后臺留言取得授權，轉載時需標注來源并插入本公眾號名片。
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
