世界模型赛道持续吸引顶尖人才入局。量子位获悉，2022年清华特奖得主吴海旭已于今年启动世界模型创业。
其创立的公司名为物原科技，目前已完成多轮融资，估值达数亿美元。投资方阵容豪华，涵盖蚂蚁集团、美团、达晨财智、星连等一线机构。
技术路线：延续GeoPT，聚焦物理建模
今年2月，吴海旭作为第一作者的研究成果GeoPT在业界引发广泛关注。该研究提出了一种全新的动力学提升预训练范式，利用合成动力学（Synthetic Dynamics）将静态几何“提升”至动态空间，使模型能够在无标签数据上通过粒子轨迹演化学习物理直觉。
GeoPT的联合作者包括清华软件学院长聘副教授龙明盛（吴海旭博士导师）、MIT教授何恺明以及MIT教授Wojciech Matusik（吴海旭博士后导师）等学界大牛。
据悉，吴海旭此次创业切入点是搭载物理建模能力的世界模型。知情人士透露，该方案在技术思路上延续了GeoPT的研究路径。
吴海旭履历：清华特奖得主，MIT博士后
吴海旭本科就读于清华大学软件学院软件工程及数学科学系双学位项目。2019年暑期，他曾赴哈佛大学Visual Computing Group访学，师从Hanspeter Pfister教授。随后在清华软件学院攻读研究生，师从龙明盛副教授。
2022年，吴海旭荣获清华大学特等奖学金。该奖项含金量极高，历届得主包括月之暗面杨植麟、OpenAI陈立杰等知名创业者与学者。
获评特奖时，吴海旭已在ICML、NeurIPS、IEEE TPAMI等顶级会议期刊发表论文7篇，其中一作或共一6篇。其代表作Autoformer首次系统融合序列分解思想与改进注意力机制，被视为长时序预测（LSTF）领域的里程碑模型。此后，他还推出了PredRNN、Corrformer、Transolver及GeoPT等一系列重要成果。
研究方向与学术影响
2025年起，吴海旭前往MIT CSAIL从事博士后研究，师从计算设计与制造领域专家Wojciech Matusik教授。GeoPT即为该时期的代表性工作。
吴海旭目前的研究重点聚焦深度学习与科学机器学习，旨在为物理系统构建可扩展原则。其主要研究方向包括：
基于物理原理的可扩展骨干网络（如Autoformer、Corrformer、Transolver）；
端到端物理基础模型（如TimesNet、Unisolver、GeoPT）；
领域感知型科学学习系统（如Flowformer、Transolver++、FlashBias）。
截至目前，吴海旭谷歌学术引用次数已达29611次。
