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5月15日，清华系物理世界模型初创公司LiberAI（将闲科技）官宣完成种子轮、天使轮、天使+轮连续融资，累计金额达数亿元，真格基金、红杉中国、美团龙珠、顺为资本等一线机构联合入局，背后站着雷军、王兴等产业资本的身影。
这家2025年12月才成立的公司，用不到半年时间完成从团队组建到模型落地、资本加注的全闭环，瞄准物理智能与具身世界模型赛道，以全栈技术布局冲击Scaling曲线最陡峭的行业新范式，试图打破当前具身智能泛化弱、成本高、落地难的瓶颈。
00后清华特奖带队：学术顶流为何转身创业？
LiberAI的核心竞争力，首先来自天花板级别的创始团队。
CEO 刘松铭是清华大学特等奖学金得主 —— 这一荣誉每年仅授予全校10人，同时他是计算机系年级第一，师从机器学习权威朱军教授，以第一作者身份在ICML、NeurIPS等国际顶会发表多篇论文，主导研发RDT系列具身基础模型，是国内具身智能领域的青年标杆学者。
2024年，他推出全球首个基于大规模预训练+扩散Transformer范式的具身基座模型RDT-1B；次年又发布首个采用UMI无本体人类数据预训练的RDT-2，持续领跑技术路线。2025年底，仍在攻读博士的刘松铭选择创业，4个月后就带领团队推出全球首个高自由度灵巧操作具身基础模型，学术能力快速转化为工程落地效率。
联合创始人林凡淇同样出自清华，师从高阳教授，其一作论文揭示机器人模仿学习的数据缩放规律，斩获ICLROral、CoRL最佳论文奖，为团队数据体系构建奠定理论基础。这支兼具学术深度与工程能力的团队，成为资本果断加注的核心原因。
两条创新曲线：LiberAI如何重构物理世界模型？
当前具身智能普遍陷入泛化不足、数据昂贵、因果缺失的困境——模型只懂视觉表象，不懂力、接触、运动的物理因果，换个场景就失效，长程精细任务更难完成。
LiberAI给出的解法，是两大核心创新：
一是模态对齐，把视频模态与物理模态在因果层绑定，视频对应运动状态“果”，物理数据对应力与接触“因”，用海量低成本视频数据撬动稀缺物理数据，大幅降低训练成本、提升扩张速度。
二是归纳偏置，直接把物理规律作为先验知识注入模型，相当于给AI划定正确推理范围，跳过无效试错，显著加快收敛速度，让模型真正理解物理世界的底层逻辑。
团队不只做模型，而是走模型-数据-硬件全栈路线，专门为物理模态设计数据采集、感知编码与训练体系，搭建具身领域的底层基础设施，而非单纯优化算法模块。
低成本数据飞轮：如何破解具身智能规模化难题？
具身智能规模化的最大卡点，是数据采集边际成本居高不下。LiberAI把数据扩张分为两条曲线，走出差异化路径。
冷启动阶段，团队押注人手交互数据采集，全程无感、轻量、不干扰人类正常操作，几乎覆盖所有人类可完成任务，数据管理与培训成本趋近于零，为模态对齐提供海量低成本数据支撑。
量产阶段则依靠数据飞轮：建立行业空白的数据质量标准，搭配自研数采硬件，形成高质量数据集闭环，让模型随数据规模扩张持续迭代，边际成本不断下降，最终跑通从实验室到产业的量产通路。
这种数据范式，直接解决行业“数据贵、扩不动”的痛点，也是机构看好其长期价值的关键。
4个月落地Demo：灵巧手完成剥香蕉、拧瓶盖、颠勺
技术最终要落地到真实任务。2026年4月，成立仅4个月的LiberAI发布首个技术Demo，搭载五指灵巧手，实现双手剥香蕉、拧瓶盖、持锅颠勺等高难度精细长程操作。
这不是简单的动作复刻，而是模型理解物理规则后的自主执行：能感知力度、适配物体形态、应对场景变化，突破传统机器人只能固定流程、无法灵活应变的局限，证明物理世界模型在真实物理交互中的可行性，为家用、服务、工业等场景落地打开空间。
物理智能的终极目标：打造能纠错的Physical Agent
刘松铭对物理智能有清晰判断：核心能力是纠错，模型自主识错、状态恢复、预判环境变化的能力，决定它距离物理世界GPT-3有多近。
LiberAI的定位不只是模型公司，更要像苹果定义产品一样，定义物理世界模型的数据采集范式、硬件本体与系统标准，让物理AI走出Demo、走出实验室，成为能解决真实问题的PhysicalAgent，完成从“能动作”到“会思考、懂物理、可落地”的跨越。
00后创业者，能否改写具身智能格局？
从清华实验室到创业一线，从连续融资到快速落地，LiberAI的崛起，是具身智能从概念走向产业的缩影。它不跟风主流路线，而是扎根物理因果、聚焦数据效率、坚持全栈闭环，用学术创新解决行业真问题。
在世界模型成为AI下一轮竞赛焦点的当下，这支00后领衔的清华团队，用数亿融资与硬核Demo证明：物理智能不是遥远概念，而是正在落地的未来。而资本集体加注的背后，是对懂物理、可扩张、能落地的下一代具身智能，最确定的押注。
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图片来源：网络
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