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　　（来源：千龙网）

　　在刚刚落幕的2026世界人工智能大会上，创业者云集。2004年出生、刚刚从北大毕业的陈博远，是最年轻的创业者之一。就在大会召开之前，他和学长吉嘉铭共同创立的公司逆矩阵，发布了全球首个通用世界基座模型，悟界Physis-v0.1。

　　过去几年，大语言模型快速进化，在写作、翻译、编程、推理等方面显示出惊人的能力，但这些能力都止步于虚拟世界。而一旦走进真实世界，面对诸如杯子会不会掉落，水会流向哪里，篮球会不会飞这些问题，人工智能的行动力甚至不如学步的孩子。陈博远想要做的，是帮助人工智能突破虚拟和真实的边界，他的方法是建立了一个物理世界的基座模型。

　　陈博远：我相信当这样一个基座模型出现之后，它能充当物理AI的大脑，它在学习人是怎么样在这个世界过程中完成决策的。

　　记者：你做的和现在有的公司和科研院所所做的，比如说高压电网的维修机器人，有什么不一样？

　　陈博远：我们想回归到一个更本质的问题上，能不能有一个学习各行各业知识的通用模型，它是可以共通、彼此消融、举一反三的。在2024年的时候，有一些金融大模型、法律大模型这种垂类大模型，到2026年出现一个通用基座模型之后，我们发现它能够解决一些垂类模型解决不了的问题。同样类比到物理式的AI基座模型，我们发现，这种通用模型在垂类场景上，反而比部分垂类模型要解决问题解决得更好。

　　通用世界模型，被认为是通向物理AI的重要基础，也是全球AI竞争的重要方向。围绕这一目标，李飞飞、杨立昆等国际顶尖学者正沿着不同技术路线探索。而陈博远之所以创业，正是为了加入这场竞争。

　　记者：你拿什么去挑战这两位业内权威？

　　陈博远：拿技术说话，每条技术路径都有天花板。我非常尊敬杨立昆和李飞飞，他们的论文都是我刚学习AI的时候学习到的东西。当我了解他们积累的经验之后，反而会提出一些新的想法，这个新的想法往往就是技术突破的产生。

　　2021年，正在上高二的陈博远，通过北京大学的线上讲座，第一次了解了人工智能。那时，他还不知道这个领域会怎样改变世界，但“智能革命”这个词，一下子抓住了他。带着这份最初的好奇，陈博远考上了北京大学。

　　在人工智能领域，NeurIPS和ACL是国际顶级学术会议。本科四年，陈博远以第一作者发表了九篇论文，学术引用超过2300次。大三那年，他和吉嘉铭合作的论文获得ACL 2025最佳论文奖。那一届，ACL投稿首次超过一万篇，最终获最佳论文奖的，只有四篇。

　　陈博远：大三的时候我找到一个问题，人工智能大模型本身能够解决文字的问题，但是对于视觉、音频这种多模态的输入，会存在一些模态的冲突，这个问题其实是那时候阻碍整个大模型再往前走一步的关键卡点。然后我就拉了一帮同学，当时在黑板上，给他们画这个问题应该被怎么解决，应该被怎么拆解，为什么它是有意义的，我们最终一块把这个问题解决了。

　　半年后，国际科技公司推出的新一代多模态模型，在处理文字与图像之间的关系时，表现出更强的理解和生成能力。而如何减少不同模态之间的冲突，正是陈博远此前论文所关注的问题之一。

　　2024年底，陈博远开始意识到，语言大模型或许正在接近某种能力边界。它越来越会推理，越来越会写代码，越来越会处理复杂任务，但这些能力大多仍然发生在屏幕内部，发生在虚拟世界里。

　　陈博远：那个时候我们发现，现有的模型达不到这个水平。所以我们开始做一些更新的探索，也在想要不要出来创业。因为在实验室里边，我们资源是受限的。我们需要更多规模的数据，我们那时候只可以访问到一些开源的数据，以及一些有限的算力。所以我们那时候在想，有没有其他形式，比如说通过成立一个公司，凝聚更多的资源。

　　语言模型学的是文字，世界模型要学的，是物理世界本身。水会流动，球会掉落，杯子放在桌上不会自己飞走。让AI掌握这些常识，就需要思考如何让它像人一样，自己长出物理直觉。

　　要让AI理解物理世界，陈博远的第一步，是让它大量“看世界”。

　　但只靠“看”，还不够。一个从未真正动过手的AI，很容易把世界理解错。要学会物理规律，它还必须在一次次交互中试错，在一次次行动中修正自己的判断。

　　陈博远：对于AI来说，它看过大量视频之后会产生幻觉。所以这时候要引入第二步，要让AI学会交互，对应到技术上，就是让AI自己生成一个世界，自己去预测物理世界是怎么改变的。

　　到2025年，陈博远和团队做出一个关键选择。当时，业界仍在不断提升视频生成和语言模型的能力，而他们关心的不是画面是不是更逼真，而是模型能不能学会画面背后的规律：物体为什么会运动，因果如何发生，世界又怎样从一种状态演变到另一种状态。为此，他们开始探索一种新的表示方式——隐空间。

　　记者：为什么你没有跟着国外走，反而从最底层开始做研发？

　　陈博远：首先是信心。我们做出来的一些突破和技术，国际同行也认为非常前瞻。我们接触到国际上最前沿的东西，反哺到我们自己去做最前沿的研究。好像没有任何证据能够推断出来，国外的事情就做得比我们更好。

　　2026年4月，逆矩阵宣布完成超过一亿美元的种子轮融资。与此同时，北京智源人工智能研究院宣布，陈博远出任智源行为世界模型创新中心负责人。这个20岁出头的年轻人，开始承担更大规模的模型探索。

　　世界模型的竞争，正在进入新的阶段。决定胜负的，不再只是论文里的突破，更是谁能把模型放进真实世界，在工厂、道路、机器人等场景中不断学习、不断进化。而中国完整的产业体系，正为这样的探索提供着独特优势。

　　记者：目前来看，谁有可能先把它跑通？

　　陈博远：我觉得是我们。或者说，我觉得是中国这一批像我们一样在做最前沿探索的团队。因为其实我们依托国家非常完整的供应链，可以很容易找到这样一个场景，也很容易找到这样一个厂商。这是我们国家完整的供应链和产业链给我们的底气和支持。