数学家给世界模型立规矩，清雁科技融资上亿

2026年，世界模型成为热门概念，但定义混乱，视频生成、VLA、自动驾驶公司都自称世界模型。成立四年的清雁科技试图从数学底层寻找真正的世界模型，近期完成超亿元A轮融资，由君联资本领投，宁波亿时、苏州苏创投跟投。公司由清华大学与北京雁栖湖应用数学研究院共同孵化，核心团队包括董事长孙明明、董事汤珂、CEO张英伟和CTO王凡。

清雁长期专注数据基础设施与数学结合，判断数据基础设施正从服务机构转向服务模型，世界模型是必然趋势。具身智能面临数据稀缺、跨本体难覆盖、长尾事件需设计采集等困境，根源在于缺乏对物理世界的结构化表达与验证方法，这正是数学可介入之处。AI走向物理世界需三样东西：理解物理的模型、真实数据采集治理、两者高速迭代，恰好对应清雁两条线索。

清雁的核心壁垒是数学基因与数据飞轮。其“几何物理表征与验证体系”用几何物理方法描述物体并验证运动交互是否符合物理规律。孙明明解释，几何物理层把物体从像素和点转化为连续、可微、可计算的物理状态，统一表达身份、几何结构、位姿、运动、材料与接触关系。几何学本质是关于不变量的学问，抓住恒定结构后，学习空间和数据量显著下降。该体系还具备可验证性，预测结果可接受规则检查与仿真检验。今年8月世界机器人大会上，清雁展示阶段性demo，自研物理引擎同等精度下计算效率达主流Newton的5.2倍，柔性体形变计算效率高出一个量级。

数据方面，清雁自建采集场，今年两处将在北京落地，自研采集设备、数据管线、自动标注治理与质检评测体系，采集4D乃至5D数据。张英伟称自建训练场能提高效率。针对撞车等长尾事件，必须设计着采。清雁搭建“模数共振闭环”，实现模型牵引数据、数据反哺模型。汤珂表示，无论突破是否发生在清雁，都要靠高效闭环让自己在桌上。数据平台基于数据空间和数据沙箱，符合国家数据合规与可信交付要求。

清雁形成三条业务曲线：数据基础设施、数据采集场、模型（世界模型、行动模型、几何物理引擎合成数据）。在秦皇岛具身智能数据训练场中，清雁扮演中立第三方，负责底层数据基础设施。张英伟称，多地数采中心因运营问题正沟通用其平台改造。孙明明认为，具身困境是AGI体系在环境感知与决策能力缺口的外显，补上后数字世界、随身AI设备、AI for science都会出现新产品。王凡指出，世界模型技术路线远未收敛，要点不是事无巨细重建场景，而是认知世界并据此决策。

君联资本认为清雁有机会成为中国的范式开拓型AI Lab。孙明明提出Neo Lab两个条件：直面前沿公共难题，具身智能数据极度稀缺，大模型范式不能照搬；采用新组织范式，扁平化管理、开放式问题、自下而上探索。汤珂认为，这一代创业是懂技术的人创业，知识源头在研究院和学校，投资人越来越关注基础学科底层突破。清雁在做基础研究同时已有真实商业化。