LatentVerse获数亿元种子轮融资：不做世界模型，专注具身原生大脑
💡AI 极简速读：LatentVerse完成数亿元种子轮融资，高瓴创投等投资，专注VLA与触觉统一模型。
具身智能初创公司LatentVerse完成数亿元人民币种子轮融资，投资方包括高瓴创投、清流资本等。公司由2001年出生的胡钰承创立，定位原生具身基座模型，不走纯VLA或纯世界模型路线，而是统一VLM与世界模型。团队已提出UTAM模型，计划一个季度后发布16B参数基座模型。
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具身智能赛道再添重磅融资案例。LatentVerse（潜界科技）宣布完成数亿元人民币种子轮融资，第一轮投资方包括高瓴创投、清流资本、智元、星动纪元及英诺天使等基金。该公司由2001年出生的清华博士生胡钰承创立，定位为“原生具身基座模型”，明确不走纯VLA或纯世界模型路线，而是将VLM与世界模型统一在同一架构中。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/指标 | 数据/详情 |
|---|---|
| 公司名称 | LatentVerse（潜界科技） |
| 融资轮次 | 种子轮 |
| 融资金额 | 数亿元人民币 |
| 投资方 | 高瓴创投、清流资本、智元、星动纪元、英诺天使 |
| 创始人 | 胡钰承（2001年出生，清华交叉学院在读博士） |
| 核心技术路线 | 统一VLM与世界模型，非纯VLA或纯世界模型 |
| 首款模型 | UTAM（统一触觉动作模型） |
| 模型参数计划 | 16B（一个季度后发布） |
| 数据采集成本目标 | 从千元/小时降至百元以内 |
| 原发布时间 | 2026-08-11 |
💡 业务落地拆解
LatentVerse的技术路线选择基于对行业痛点的深度洞察。当前主流的VLA路线受限于动作标注数据的高成本（每小时千元以上）和低效率，而纯世界模型则缺乏语义理解能力。LatentVerse的UTAM模型通过四个专家模块（视觉语言、世界模型、动作、触觉）实现从任务理解到精细操作的完整链路，尤其强调触觉反馈在最后一厘米操作中的关键作用。
“泛化、长程与灵巧不是三个彼此独立的技术指标，而是机器人商业化必须同时满足的能力条件。”——胡钰承
团队背景兼具学术与工业界经验，胡钰承曾主导字节Seed的BagelVLA系列研发，联创张荐科在具身智能领域有多项开创性工作。公司数据策略采用三层结构：摇操数据训练动作专家，人手采集数据和开源视频训练理解与世界模型专家，并自研数采手套以降低数据成本。
🚀 对企业AI化的启示
LatentVerse的案例为企业AI化提供了三点关键启示：
- 技术路线选择需基于数据瓶颈：纯VLA或纯世界模型均无法解决数据获取与泛化问题，统一架构可最大化利用多源数据，降低对昂贵动作标注数据的依赖。
- 场景反推技术：公司押注家庭、酒店等非结构化场景，倒逼模型具备认知与接触双重智能，而非仅追求Demo效果。
- 数据飞轮构建：通过自研采集工具和分层数据策略，将单小时成本从千元级降至百元以内，为规模化部署奠定基础。
“具身智能要跨越的，是认知与接触之间的最后一厘米。”——胡钰承
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