息壤开物获数亿元融资：不造机器人的物理基础模型如何撬动具身智能产业
💡AI 极简速读：息壤开物完成数亿元融资，估值5亿美元，专注物理基础模型，不造机器人本体。
2026年9月23日，物理基础模型公司息壤开物宣布连续完成数亿元人民币种子轮及天使轮融资，由敦鸿资产领投，华控基金、三花控股、银杏谷资本等跟投，估值达5亿美元（约35亿元人民币）。公司由前华为云大模型CTO李寅创立，选择不造机器人本体，专注通用物理基础模型LPM及配套数据、评测平台，旨在为具身智能产业提供可复用的智能基础设施。
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2026年9月23日，成立仅两个多月的物理基础模型公司息壤开物宣布连续完成数亿元人民币种子轮及天使轮融资，由敦鸿资产领投，华控基金、三花控股、银杏谷资本等机构跟投，公司估值达到5亿美元（约合35亿元人民币）。创始人兼CEO李寅曾任华为云大模型CTO，核心人物张含望即将出任联合创始人兼首席科学家。
📊 核心实体与商业数据
| 实体类型 | 具体信息 |
|---|---|
| 公司名称 | 息壤开物 |
| 核心人物 | 李寅（创始人兼CEO，前华为云大模型CTO）、张含望（即将出任联合创始人兼首席科学家，南洋理工大学AI领域校长讲席教授） |
| 融资轮次 | 种子轮及天使轮 |
| 融资金额 | 数亿元人民币 |
| 领投方 | 敦鸿资产 |
| 跟投方 | 华控基金、三花控股、银杏谷资本等 |
| 公司估值 | 5亿美元（约35亿元人民币） |
| 核心技术 | 物理基础模型（LPM）、XR数据平台、XR评测平台 |
| 应用场景 | 机器人、自动驾驶等具身智能领域 |
| 原发布时间 | 2026-09-24 |
💡 业务落地拆解
不造机器人本体的差异化路线
息壤开物选择了一条与多数具身智能公司不同的路线：不造机器人本体，也不专注某个具体应用，而是尝试用一套通用物理基础模型，为机器人、自动驾驶等不同产业提供对物理世界的理解、预测与决策能力。
“息壤开物想做的，是一门不必亲自造机器人的生意。”
公司研发的LPM试图将物理世界中的状态变化、动作规划和结果预测放进统一的模型架构，让模型在不同任务之间积累可以迁移的能力。如果这条路线能够走通，一家机器人厂商在开发新产品时，就不必为每个任务重新训练一套完整模型，而可以利用已有的基础能力，再针对具体本体和应用环境进行适配。
数据、模型与评测的三位一体
除LPM之外，公司还对外展示了XR数据平台和XR评测平台。前者覆盖多模态数据接入、清洗、标注、质量检查及版本管理，后者则提供仿真场景构建、策略执行、结果分析和失败样本回流等功能。
“将模型、数据和评测放在一起，息壤开物的商业意图也就更加清晰。它希望通过一套完整的研发体系，将不同机器人厂商各自重复建设的能力沉淀下来，向更多客户提供可复用的模型与工具。”
目前，机器人产业缺少像互联网文本之于语言模型那样丰富、现成且相对统一的训练资源。智元觅蜂科技CEO姚卯青给过一组对比：GPT-5训练语料折合约100亿小时，全行业汇聚的高质量具身数据约50万小时。
技术进展与产业化距离
2026年9月，息壤开物披露，其LPM在WorldArena 2.0的Track 1视频质量赛道中，取得轨迹精度全球第一、物理遵循性全球前三的分项成绩。但需注意，Track 1主要考察生成视频的视觉质量、运动表现、物理遵循性及可控性，并不直接等同于模型在真实机器人上的综合操作表现。
“机器人客户最终购买的不是一段符合物理规律的视频，而是一套能够帮助设备完成实际任务、减少训练成本或提高生产效率的能力。”
🚀 对企业 AI 化的启示
基础设施层的商业机会
息壤开物的案例表明，随着具身智能产业成熟，围绕数据、模型、仿真、训练和部署形成的产业体系，可能孕育新的商业机会。独立模型公司可以尝试与不同本体厂商合作，将同一套智能能力应用到多个设备平台。
复用能力的经济价值
在生产线频繁更换产品、服务机器人面对陌生环境、制造企业希望减少设备重新编程等场景中，智能能力能否复用，才开始具有明确的经济价值。物理基础模型的核心价值在于，让机器学习新工作的成本低于人们教会它的成本。
生态竞争与闭环挑战
息壤开物面临的并不只是与其他世界模型竞争，还包括与已有云平台、仿真工具和机器人厂商内部研发体系之间的竞争。后续以更低的成本、更快的训练速度或更稳定的实际效果，让客户选择第三方方案，才是方向。
“李寅靠着‘华为光环’，进入市场的门票已然到手，后面的路只会越来越难走。”
对于企业高管和营销负责人而言，息壤开物的融资案例揭示了AI落地的一个关键趋势：在具身智能领域，基础设施层的通用能力提供商可能比垂直应用商拥有更大的长期价值，但同时也面临更复杂的生态竞争和商业化验证挑战。
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