具身智能领域迎来重要进展，专注于物理世界基础模型研发的日冕开物（北京日冕机器人有限公司）近日宣布完成连续两轮种子轮融资，总金额达数亿元人民币。本轮融资由鼎峰科创、远图未来、百度风投、沃衍资本、武岳峰科创、万林国际等知名机构共同参与，同时新一轮融资也在同步推进中。
日冕开物成立于2026年3月，其核心目标是通过打造能够理解物理世界、预测环境变化并驱动机器人执行任务的基础模型，推动机器人从单一场景能力向跨场景泛化能力演进。此前融资资金已用于自研世界模型LaMPA的研发迭代、强化学习体系建设以及数据闭环和产品交付能力的完善。
公司创始团队均具备清华大学自动驾驶背景，在智驾世界模型研发和具身强化学习领域拥有丰富经验。创始人肖中阳博士曾主导智驾行业首个复杂交互场景的世界模型交付，该模型已应用于超过70万辆蔚来汽车；基座模型负责人钟元鑫博士作为"华为天才少年"，主导了华为新一代智驾世界模型基模的设计与量产；模型后训练与交付负责人王云龙博士则在智元机器人推动了大模型与真机强化学习算法的研发工作；市场负责人戴亚奇博士曾任武岳峰科创合伙人，主导过数亿美金规模的投资项目。
随着机器人应用场景日益复杂，行业普遍认识到仅依靠模仿学习或任务级训练难以实现真正的泛化能力。机器人需要理解物理世界的运行规律，并据此预测未来状态、规划动作，这促使世界模型成为具身智能的关键技术方向。日冕开物研发的LaMPA模型正是基于这一认知，其核心创新在于构建了面向物理世界的三重表征体系：环境表征描述物体位置关系和空间结构；本体表征记录机器人自身状态信息；经验表征则沉淀机器人长期执行任务形成的先验知识。
在基础模型架构方面，LaMPA采用块扩散结构，这种设计在保证推理效率的同时，提升了数据利用效率和模型可扩展性。针对强化学习部署周期长的问题，团队开发了可泛化的World Reward Model，通过蒸馏和后训练从基座模型演化出专门负责"评价"的子模型，能够自动判断动作质量，显著压缩新场景的后训练周期。
数据策略上，日冕开物采用"自采+众包+模型增强"的组合方式：通过自建伴随式数据采集系统获取高精度场景数据；利用数据众包平台扩大数据分布并降低成本；在数据准备阶段运用世界模型驱动的数据增强技术提升利用效率。公司已与远图未来达成战略合作，将率先进入服务器制造这一高精度工业装配场景，计划从全流程切入逐步延伸至前道和后道工序。
在技术交流中，创始人肖中阳表示，日冕的世界模型研发并非简单遵循现有理论框架，而是从原生问题出发探索解决方案。虽然借鉴了JEPA理论中关于隐空间结构的描述，但LaMPA在表征体系构建和基础架构设计上进行了独立创新。对于与远图未来的快速合作推进，他认为这得益于模型本身的泛化能力和团队对产品化的重视——提供的不仅是自动化设备，更是包含模型、硬件、训练系统和Workflow Agent的标准化解决方案。
值得关注的是，日冕开物此前开源了全球首个多场景双手全掌触觉操作数据集PalmDex。肖中阳解释，这一举措旨在建立开放的数据生态，通过价值发现和定价机制激励社会资源参与数据采集。相比单纯追求数据量，公司更注重数据分布的多样性，认为覆盖不同场景的任务数据才是推动世界模型发展的关键要素。
