2025年，AI相關的大模型/具身智能賽道，是最火熱的投融資領域——沒有之一。

折射到傳感器領域，與具身智能等相關的傳感器硬件領域初創企業——如六維力傳感器領域、觸覺/柔性傳感器領域，億元級融資事件頻頻發生，甚至有傳感器初創公司連續獲得數輪億元融資，比亞迪、小米、京東等巨頭紛紛入局。

近日，華為投了一家與傳感器緊密相關的AI公司，從這里我們可以看到智能世界傳感器的萬億未來。

這家公司是北京極佳視界科技有限公司（下文簡稱“極佳視界GigaAl”），最近3個月完成4輪累計超過5億元融資。

資料顯示，11月份，華為旗下哈勃投資以及華控基金，聯合投了極佳視界GigaAl，資金超億元。

自8月份以來，極佳視界GigaAl已連續完成Pre-A、Pre-A+、A1、A2共4輪融資超5億元，最新的A2輪融資在12月6日剛剛官宣，金額達2億元。

目前，極佳視界GigaAl已先后完成8輪融資，背后投資機構涵蓋眾多知名資本：達晨財智、首發展創投、浦耀信曄、財鑫資本、珠海科技產業集團、張科垚坤、復琢創投、合鼎共資本、國中資本、紫峰資本、PKSHA Algorithm Fund、中金資本、廣州產投、一村淞靈、華強資本、普超資本、上海天使會投資、清智資本、奇績創壇、辰韜資本等。

極佳視界GigaAl成立于2023年，是一家物理AI公司，專注于“世界模型驅動的物理世界通用智能”，是國內第一家專注“世界模型 x 具身大腦”方向的科技公司。其產品包括世界模型平臺GigaWorld（駕駛和具身）、具身基礎模型GigaBrain、通用具身本體Maker等物理AI全棧軟硬件產品。

什么是物理AI？傳感器的“Chatgpt”賦予無限可能，將是傳感器萬億未來的基礎

當前，我們接觸的AI大模型，始終基于虛擬的數據，在互聯網上使用，如Chatgpt、Deepseek等，除非人類輸入，否則這些AI大模型無法獲取物理世界的數據。

有沒有直接獲取物理世界數據的AI大模型？

這就是物理 AI ，物理 AI 是人工智能的一個分支通過直接處理來自各種傳感器和執行器的數據，使機器能夠感知、理解物理世界以及與之交互。

與Chatgpt、Deepseek等依賴人類提供的輸入并主要在數字領域運行的生成式 AI 不同，物理 AI 系統通過攝像頭、麥克風、溫度傳感器、慣性測量裝置、雷達和激光雷達等工具從現實世界收集輸入。此類系統利用這些傳感數據進行實時感知、推理和決策，從而對環境做出快速的動態化響應。


物理 AI 為機器配備了認知推理和空間感知能力，相較于傳統預編程自動化實現了重大飛躍。這使得它們能夠適應不可預測的復雜情況，并以模仿人類行為的方式從互動中學習。該技術通常被稱為“生成式物理 AI”。


物理 AI 已是英偉達、華為等全球頂尖科技巨頭關注的重點。

極佳視界GigaAl正是這樣一家開發物理AI模型的公司，堪稱傳感器的“Chatgpt”、“Deepseek”。

傳感器是物理世界與虛擬世界的橋梁，而物理AI模型，則銜接傳感器與具身智能，是“類人智能”向物理世界做出反饋操作的基礎。

在物理AI模型的賦能下，傳感器將產生無限可能，如同過去多年，攜帶MCU+傳統算法的智能傳感器對傳統傳感器的顛覆。同時，物理AI模型的完善和大規模應用，亦將促進傳感器硬件設備的豐富。

一個顯著示例，是極佳視界GigaAl推出的首款輪式仿生機器人Maker H01，其采用雙臂+移動底盤形態，全身多達二十余個自由度，擁有市面最豐富的傳感器配置：包括相機、激光雷達、超聲波傳感器等18個環境感知傳感器，能夠完成精細的操作和柔順運動控制。

Maker H01搭載極佳視界GigaAl的物理AI模型工具——GigaBrain和GigaWorld等一系列工具鏈，能夠快速在家庭、商業服務、輕工業等開放場景中以更低成本、更高成功率完成落地和任務泛化。

在物理AI模型+傳感器賦能下的機器人，能完成什么任務？

極佳視界GigaAl的GigaBrain模型能讓機器人在視覺傳感器、力傳感器等信息反饋下，完成任意形態和多種款式的衣服自動疊放，并在疊放過程中可以對中間狀態進行主動思考，自動修正疊放方式和平整度。

在沖倒飲料的任務中，在極佳視界GigaAl物理AI模型的賦能下，機械手臂能夠完成高效協同，在相關傳感器的反饋下，準確識別杯子、勺子等不同物品，平滑、流暢地完成沖泡過程，同時飲料不撒漏。

可以看到，正是有物理AI模型的賦能，視覺傳感器、力傳感器、慣性傳感器等眾多傳感器產生的數據才具有價值，賦予“類人智能”更多可能，幫助人類完成各種復雜的生產、生活任務。

華為智能世界2035，傳感器的萬億未來，將衍生眾多專業傳感器物理AI模型，物理AGI突破進入關鍵期
此前華為發布了《智能世界2035》重磅報告，展望了未來十年的關鍵技術趨勢，其中第一項技術趨勢即指出，走向物理世界是 AGI 形成的必由之路。相關信息參看華為，在剛剛發布的這份報告中，描繪了傳感器的萬億未來：

華為認為，走向物理世界是 AGI 的關鍵路徑，通過物理實體與環境實時交互，實現感知、 認知、決策和行動一體化，能讓智能體像人類 一樣用身體感知世界，在互動學習中成長，從 而更好地適應環境、解決復雜任務。未來重點 是從多模態數據積累、核心能力打磨、認知原 理提升三方面為 AGI 的實現筑牢根基。

具身智能是 AI 走向物理世界的關鍵體現， 它并非單一技術的突破，而是融合了AI 技術、感知交互、計算存儲、通信網絡、三電（電池、 電機、電控）等多領域技術的綜合產物，它 讓 AI 首次擁有了“實體身軀”與“實時互動能 力”，擺脫了純軟件形態的局限。

華為、英偉達等頂尖科技巨頭想要實現的AI，將能跨越虛擬與現實之間的壁壘，幫助人類在現實世界中做出決策，進行反饋操作。

傳感器的爆發，來源于未來智能世界對物理AI的大規模需求，這些物理AI需求并不僅靠傳感器所能完成。

隨著物理 AI 的顯現，“傳感器—執行器—數采設備—通用模型”之間可規模化的閉環迭代，愈發凸顯其價值，將是所有傳感器廠商必須重視的萬億級產業鏈。

據《證券時報》此前采訪極佳視界GigaAl：

極佳視界認為，物理AI正在進入全新的關鍵時代，未來2—3年是物理AGI突破的關鍵窗口期。在世界模型和行動模型的不斷突破下，物理世的“ChatGPT時刻”正在加速到來，原生模型和原生本體的深度結合，是抵達上述目標的關鍵。

目前，與傳感器深度融合的物理AI模型研發方興未艾，極佳視界GigaAl等公司正如Chatgpt、Deepseek等企業一樣，主要進行通用物理AI模型的研發工作。

如同大模型的發展歷程，隨著物理AI的深入，未來將會誕生大量的基于各種傳感器的專用物理AI模型，融合在傳感器中，以適配各種復雜工場景對傳感器的需求，譬如觸覺傳感物理AI模型、智駕慣導物理AI模型等。

結語

在智能傳感器時代，我們看到了傳感器在手機、可穿戴設備等設備中的廣泛應用，未來在物理 AI 模型的加持下，海量傳感器數據將變的可用、易用，推動傳感器在人形機器人、智駕等更復雜場景的需求提升。

極佳視界GigaAl等物理AI模型企業的融資爆發，華為等巨頭的入局，推動了物理 AI 產業的發展。

傳感器的“ChatGPT時刻”正在加速到來。