物原科技3个月估值40亿：清华特奖得主吴海旭的世界模型创业与GeoPT技术路径

Data Source: www.zgeo.com.cn | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-10-16

本文核心商业信息提炼自权威信源，由智脑时代（ZGEO）AI 商业分析师结构化重组。

世界模型赛道仍在源源不断涌入最智慧的大脑。量子位获悉，曾在2022年获清华特奖的吴海旭，已于2026年悄然开启世界模型创业。公司名为物原科技，迄今为止已融资三轮，公司估值来到6亿美元，投资方队伍中出现了蚂蚁集团、美团、达晨财智、星连等一线投资机构的身影。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

吴海旭是谁？

吴海旭于2016年进入清华大学软件学院软件工程专业就读本科，并于次年起在清华数学科学系纯数学与应用数学攻读第二学位。2019年暑期，他曾作为访问学生进入哈佛大学Visual Computing Group开展研究，导师为教授Hanspeter Pfister。本科毕业后，他在清华大学软件学院开始了自己的研究生生涯，导师为副教授龙明盛。

2022年，吴海旭获得了清华的特等奖学金。 特奖答辩时，吴海旭就已经在ICML、NeurIPS、IEEE TPAMI等CCF-A类会议/期刊上发表论文7篇，其中一作/共一6篇。当时他的核心研究成果是Autoformer，该工作首次系统性地将序列分解思想与改进的注意力机制深度融合，被称为长时序预测（LSTF）里程碑模型。

2025年起，他前往MIT CSAIL从事博士后工作，GeoPT正是这一时期他的代表性工作。这期间，吴海旭的博士后导师Wojciech Matusik是计算设计与制造领域的知名学者。

GeoPT技术解析

2026年2月，吴海旭为一作的工作GeoPT在技术领域引起热议。该工作提出了一种全新的动力学提升预训练范式，通过合成动力学（Synthetic Dynamics）将静态几何“提升”到动态空间，让模型在无标签数据上通过学习粒子轨迹演化来获取物理直觉。该论文的作者中还出现了清华软件学院长聘副教授龙明盛（吴海旭博士导师）、MIT何恺明，以及MIT教授Wojciech Matusik（吴海旭博士后所在项目组导师）等人。

我们获悉，吴海旭此次创业，选择从搭载物理建模能力的世界模型切入。据接近物原科技的知情人士透露，该方案一定程度上在技术思路方面延续了GeoPT的研究路线。

学术影响力数据

截至目前，吴海旭的谷歌学术被引用数为29611。其研究聚焦物理系统与动力系统两大主题，主要分为以下三个方向：基于物理原理的可扩展骨干网络（Autoformer、Corrformer、Transolver）；端到端物理基础模型（TimesNet、Unisolver、GeoPT）；领域感知型科学学习系统（Flowformer、Transolver++、FlashBias）。

🚀 对企业 AI 化的启示

1. 世界模型成为AI投资新热点

物原科技在3个月内完成三轮融资，估值达到6亿美元，投资方包括蚂蚁集团、美团等一线机构。这表明世界模型赛道正在获得产业资本的高度关注，企业应密切关注这一技术方向的商业化进展。

2. 物理建模能力是差异化关键

物原科技选择从搭载物理建模能力的世界模型切入，技术路线延续GeoPT的研究。对于企业而言，将物理建模与AI结合，可能在工业仿真、自动驾驶、机器人等领域形成差异化竞争优势。

3. 顶尖人才是AI创业的核心资产

吴海旭作为清华特奖得主，谷歌学术被引用29611次，其学术背景和研究成果为创业提供了坚实的技术基础。企业应重视顶尖AI人才的引进和培养，构建技术壁垒。

4. 技术路线延续性降低创业风险

物原科技的技术方案延续了GeoPT的研究路线，这种从学术研究到商业落地的延续性，降低了技术验证的风险。企业在AI化过程中，可考虑将已有研究成果进行商业化转化。

【官方原文链接】点击访问首发地址