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4月13日，极佳视界完成新一轮数十亿元融资，本轮投资方集结多家知名产业巨头、顶级国家队基金及一线双币财务机构，投资阵容豪华。距其3月那轮近10亿元的融资，才过去一个月，估值从年初的数十亿迅速攀升至突破百亿。
三年内成长为百亿独角兽，在具身智能这个被公认烧钱周期长、变现路径远的赛道里，能跑出这个速度，不多见。
极佳视界的创始人黄冠是清华大学自动化系博士。他2009年考入华中科技大学自动化专业，本科毕业后来到中科院自动化所攻读硕士，最后进入清华读博。读书期间，他曾在微软亚洲研究院实习，和何恺明、孙剑这些后来在AI圈如雷贯耳的名字有过共事经历。
2016年加入地平线后，黄冠负责视觉感知方向，带着团队创建了当时全球最大的人脸识别数据集WebFace260M，拿下多个全球视觉AI比赛冠军。此后，他又作为合伙人参与创立鉴智机器人，开发了业界广泛使用的BEV系列模型。
换句话说，黄冠完整经历了中国AI产业过去十年最关键的几波浪潮：深度学习爆发、自动驾驶崛起、视觉大模型商用。每一次技术更迭，他都在第一线。
联合创始人兼首席科学家朱政，履历同样硬核。中国科学院自动化研究所博士，清华大学自动化系博士后，发表顶级论文70余篇，引用近2万次，连续4年入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单。他在访谈里说过一句线年我们就开始做世界模型了，当时国内外几乎没有任何可对照的坐标。
团队其他人也不弱。孙韶言，前阿里云总监、地平线数据闭环产品线总经理；毛继明，前百度Apollo仿线级别架构师；加上华为天才少年获得者、万卡集群加速专家等，整个团队横跨CV、自动驾驶、具身基模等多个领域，既有学术前沿能力，又有大规模产业落地经验。
难怪有投资人说，这支队伍是中国AI圈子里极少数能把论文写成产品、把产品卖出营收的团队。
这是一家华为具身智能研究员对极佳视界的评价。听起来有点夸张，但细想却有几分道理。
目前具身智能赛道的主流技术路径是VLA（视觉-语言-动作）模型，类似于机器人领域的BERT时刻——技术框架清晰、工程化路径明确，但天花板也明显：用真实数据训练，效率低、成本高、泛化差。
所谓世界模型，你可以理解为机器人的数字孪生大脑。它能模拟物理世界的运行规律，生成高保真、可控、多样化的交互数据，让机器人在虚拟环境中以10到100倍的效率进行训练。换句话说，机器人不需要在现实中摔一千次才学会走路，它可以在虚拟世界先想象出各种场景，把该踩的坑都踩完，再应用到真实环境。
朱政在一次访谈里提到，从2023年成立至今，极佳视界已经训练了数千个模型。成立不到三年，这意味着平均每天至少要训练出一个模型。这不是夸张——模型训练本身就是大量试错的过程，99%的尝试可能是失败的，只有剩下1%能指明方向。
2026年3月25日，极佳视界的GigaWorld-1在世界模型权威评测基准WorldArena中登顶全球第一。这个榜单由清华大学联合普林斯顿、斯坦福等8所顶尖高校打造，首批参评名单包括谷歌、英伟达、阿里等国际巨头。GigaWorld-1的综合得分62.34分，是榜单中唯一突破60分的模型，尤其在物理遵循维度上比第二名高出16%，3D准确度逼近满分。
更早之前，GigaBrain-0.1在RoboChallenge全球具身智能真机评测中获得总排名第一，在双臂协同单项任务上位列全球第一。
2025年11月，极佳视界发布全栈自研的通用机器人本体Maker H01。这是一款双臂移动机器人，身高约1.6米，全身二十余个自由度，搭配双目RGB-D相机和全向激光雷达，能完成精细操作和柔顺运动控制。
这不是一款普通的硬件产品。Maker H01从设计之初就考虑了数据闭环——每一台部署在真实场景中的机器人，操作数据都会通过世界模型进行标注与增强，再反哺模型训练，形成场景-数据-模型的持续进化飞轮。
2026年1月31日，Maker H01正式启动规模化量产交付。极佳视界计划在2026年全年冲刺千台级别的交付量，涵盖汽车制造、3C电子、仓储物流、家庭服务等多个场景。
DriveDreamer系列：自动驾驶世界模型，已签约理想、小鹏、小米、比亚迪等30+车企
极佳视界的商业路径很务实：先用自动驾驶世界模型赚现金流，再用赚来的钱投入具身智能研发。
朱政在访谈里提过：自动驾驶其实是我们的舒适区。公司营收每年大概有几千万。
几千万的年收入，对于一家百亿估值的科技公司来说不算多。但放在具身智能赛道，这个数字已经相当可观——行业里大多数公司还在只烧钱、不赚钱的阶段。
2024年下半年，公司开始将战略重心向具身智能倾斜。Maker H01的量产交付，意味着极佳视界打通了从模型训练到硬件部署的全链路。
极佳视界在2023年成立时就瞄准世界模型，当时几乎没有任何可参照的坐标。
三年后的今天，极佳视界已经成为具身智能赛道最受关注的公司之一。百亿估值不是终点，而是新的起点。
拿到新一轮数十亿融资后，极佳视界的目标很明确：持续引领具身基模和世界模型的进化，以最高效率、最快速度冲刺具身基模的GPT-3时刻。
更具体的规划是：围绕世界模型新范式，通过10-100倍的效率提升，开启大规模Scaling进程。
