为啥这么多资本抢着投？李一鸣团队的技术路线太稀缺了。他们坚持打通从硬件到算法的全链条，比如自研的触觉手套直接把成本从美元降到人民币，数据采集轻松突破百万小时。李一鸣说：“信息流必须畅通，各环节才能协同优化。” 这种“全栈自研”模式，前期投入大、难度高，但长期来看能真正解决PhysicalAI的实际问题。
今年底，他们计划推出能跨多个B端场景的“世界模型”，到2028年实现规模化落地。有意思的是，团队反复强调：“我们不是世界模型公司，而是用世界模型解决实际问题。” 从数据采集设备到可微物理引擎，厘清智能正在构建一套数据和物理双轮驱动的生态，让机器人在虚拟和现实之间无缝切换学习。这种脚踏实地的创新，或许正是资本押注的关键原因。
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