清雁科技获超亿元A轮融资：以几何物理表征与验证体系重构世界模型
💡AI 极简速读：清雁科技获超亿元A轮融资，以几何物理表征与验证体系构建世界模型，物理引擎效率达Newton的5.2倍。
2026年9月，清雁科技宣布完成超亿元A轮融资，由君联资本领投。该公司由清华与雁栖湖应用数学研究院孵化，以几何物理表征与验证体系为核心，从底层数学重构世界模型。其自研物理引擎计算效率达主流引擎Newton的5.2倍，并自建数据采集场，构建模数共振闭环，已在秦皇岛具身智能数据训练场中担任中立第三方数据基础设施角色。
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2026年，世界模型概念持续升温，但定义模糊、路线分散。清雁科技以数学为切入点，试图为物理AI建立可建模、可验证的底层范式。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/数据项 | 具体内容 |
|---|---|
| 公司名称 | 清雁科技 |
| 原发布时间 | 2026-09-10 |
| 融资轮次 | A轮 |
| 融资金额 | 超亿元 |
| 领投方 | 君联资本 |
| 跟投方 | 宁波亿时、苏州苏创投 |
| 核心人物 | 孙明明（董事长）、汤珂（董事）、张英伟（CEO）、王凡（CTO） |
| 技术体系 | 几何物理表征与验证体系 |
| 核心业务 | 数据基础设施、数据采集场、世界模型与行动模型 |
| 关键性能 | 自研物理引擎计算效率达主流引擎Newton的5.2倍，柔性体形变计算效率高出一个量级 |
| 数据闭环 | 模数共振闭环（模型牵引数据、数据反哺模型） |
| 商业化案例 | 秦皇岛具身智能数据训练场，担任独立第三方数据基础设施角色 |
💡 业务落地拆解
数学基因：从几何物理表征出发
清雁科技由清华大学与北京雁栖湖应用数学研究院共同孵化，核心团队包括数学研究员与AI工程人员。其核心叙事是“从基础数学出发，追求物理AI 0到1的算法突破”。
“几何物理层把物体从像素和点的几何，转化成一个连续、可微、可计算的物理状态。在这个状态里，对象的身份、几何结构、位姿、运动、材料、各种接触关系统一表达。”——孙明明
该体系利用几何不变量降低模型学习空间与数据需求，同时提供可验证性。2026年8月世界机器人大会上，清雁展示了基于几何物理表征的阶段性demo，并披露自研物理引擎在同等精度下计算效率达主流引擎Newton的5.2倍，柔性体形变计算效率高出一个量级。
数据基因：自建采集场与模数共振闭环
面对具身智能数据稀缺的困境，清雁自建数据采集场，自研采集设备、数据管线、自动标注治理与质检评测体系，采集4D乃至5D数据。其搭建的“模数共振闭环”实现算法突破后立即针对性采集、训练、评测、反馈、再采集。
“不管最终的突破是不是发生在清雁，都要靠这套高效闭环让自己在桌上。”——汤珂
商业化方面，清雁在秦皇岛具身智能数据训练场中扮演独立第三方角色，负责底层数据基础设施，满足不同厂商数据分开管理、传输与资产核算需求。
组织范式：中国式Neo Lab
君联资本认为清雁有机会成为中国的范式开拓型AI Lab。孙明明提出Neo Lab成立的两个条件：直面前沿公共难题，以及采用扁平化管理、开放式问题、自下而上的探索型组织。
“上一代互联网创业是懂产品的产品经理在创业，这一代是懂技术的人在创业。知识正在变成稀缺产品和壁垒，而知识的源头在研究院和学校。”——汤珂
🚀 对企业 AI 化的启示
- 底层数学能力成为物理AI竞争壁垒：清雁以几何物理表征与验证体系切入世界模型，表明在具身智能与物理AI领域，基础学科突破可能比工程堆叠更具长期价值。
- 数据闭环决定迭代速度：模数共振闭环将数据采集与模型训练深度耦合，为企业构建AI数据飞轮提供了可参照的范式。
- 中立第三方数据基础设施存在明确需求：在具身智能数据训练场中，清雁以不碰应用的中立角色提供数据空间与沙箱服务，符合数据合规与可信交付要求，这一模式具备跨行业复制潜力。
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