华为，投了传感器的“ChatGPT”，“极佳视界GigaAl”3个月5亿元融资

2025年，AI相关的大模型/具身智能赛道，是最火热的投融资领域——没有之一。

折射到传感器领域，与具身智能等相关的传感器硬件领域初创企业——如六维力传感器领域、触觉/柔性传感器领域，亿元级融资事件频频发生，甚至有传感器初创公司连续获得数轮亿元融资，比亚迪、小米、京东等巨头纷纷入局。

近日，华为投了一家与传感器紧密相关的AI公司，从这里我们可以看到智能世界传感器的万亿未来。

这家公司是北京极佳视界科技有限公司（下文简称“极佳视界GigaAl”），最近3个月完成4轮累计超过5亿元融资。

资料显示，11月份，华为旗下哈勃投资以及华控基金，联合投了极佳视界GigaAl，资金超亿元。

自8月份以来，极佳视界GigaAl已连续完成Pre-A、Pre-A+、A1、A2共4轮融资超5亿元，最新的A2轮融资在12月6日刚刚官宣，金额达2亿元。

目前，极佳视界GigaAl已先后完成8轮融资，背后投资机构涵盖众多知名资本：达晨财智、首发展创投、浦耀信晔、财鑫资本、珠海科技产业集团、张科垚坤、复琢创投、合鼎共资本、国中资本、紫峰资本、PKSHA Algorithm Fund、中金资本、广州产投、一村淞灵、华强资本、普超资本、上海天使会投资、清智资本、奇绩创坛、辰韬资本等。

极佳视界GigaAl成立于2023年，是一家物理AI公司，专注于“世界模型驱动的物理世界通用智能”，是国内第一家专注“世界模型 x 具身大脑”方向的科技公司。其产品包括世界模型平台GigaWorld（驾驶和具身）、具身基础模型GigaBrain、通用具身本体Maker等物理AI全栈软硬件产品。

什么是物理AI？传感器的“Chatgpt”赋予无限可能，将是传感器万亿未来的基础

当前，我们接触的AI大模型，始终基于虚拟的数据，在互联网上使用，如Chatgpt、Deepseek等，除非人类输入，否则这些AI大模型无法获取物理世界的数据。

有没有直接获取物理世界数据的AI大模型？

这就是物理 AI ，物理 AI 是人工智能的一个分支通过直接处理来自各种传感器和执行器的数据，使机器能够感知、理解物理世界以及与之交互。

与Chatgpt、Deepseek等依赖人类提供的输入并主要在数字领域运行的生成式 AI 不同，物理 AI 系统通过摄像头、麦克风、温度传感器、惯性测量装置、雷达和激光雷达等工具从现实世界收集输入。此类系统利用这些传感数据进行实时感知、推理和决策，从而对环境做出快速的动态化响应。


物理 AI 为机器配备了认知推理和空间感知能力，相较于传统预编程自动化实现了重大飞跃。这使得它们能够适应不可预测的复杂情况，并以模仿人类行为的方式从互动中学习。该技术通常被称为“生成式物理 AI”。


物理 AI 已是英伟达、华为等全球顶尖科技巨头关注的重点。

极佳视界GigaAl正是这样一家开发物理AI模型的公司，堪称传感器的“Chatgpt”、“Deepseek”。

传感器是物理世界与虚拟世界的桥梁，而物理AI模型，则衔接传感器与具身智能，是“类人智能”向物理世界做出反馈操作的基础。

在物理AI模型的赋能下，传感器将产生无限可能，如同过去多年，携带MCU+传统算法的智能传感器对传统传感器的颠覆。同时，物理AI模型的完善和大规模应用，亦将促进传感器硬件设备的丰富。

一个显著示例，是极佳视界GigaAl推出的首款轮式仿生机器人Maker H01，其采用双臂+移动底盘形态，全身多达二十余个自由度，拥有市面最丰富的传感器配置：包括相机、激光雷达、超声波传感器等18个环境感知传感器，能够完成精细的操作和柔顺运动控制。

Maker H01搭载极佳视界GigaAl的物理AI模型工具——GigaBrain和GigaWorld等一系列工具链，能够快速在家庭、商业服务、轻工业等开放场景中以更低成本、更高成功率完成落地和任务泛化。

在物理AI模型+传感器赋能下的机器人，能完成什么任务？

极佳视界GigaAl的GigaBrain模型能让机器人在视觉传感器、力传感器等信息反馈下，完成任意形态和多种款式的衣服自动叠放，并在叠放过程中可以对中间状态进行主动思考，自动修正叠放方式和平整度。

在冲倒饮料的任务中，在极佳视界GigaAl物理AI模型的赋能下，机械手臂能够完成高效协同，在相关传感器的反馈下，准确识别杯子、勺子等不同物品，平滑、流畅地完成冲泡过程，同时饮料不撒漏。

可以看到，正是有物理AI模型的赋能，视觉传感器、力传感器、惯性传感器等众多传感器产生的数据才具有价值，赋予“类人智能”更多可能，帮助人类完成各种复杂的生产、生活任务。

华为智能世界2035，传感器的万亿未来，将衍生众多专业传感器物理AI模型，物理AGI突破进入关键期
此前华为发布了《智能世界2035》重磅报告，展望了未来十年的关键技术趋势，其中第一项技术趋势即指出，走向物理世界是 AGI 形成的必由之路。相关信息参看华为，在刚刚发布的这份报告中，描绘了传感器的万亿未来：

华为认为，走向物理世界是 AGI 的关键路径，通过物理实体与环境实时交互，实现感知、 认知、决策和行动一体化，能让智能体像人类 一样用身体感知世界，在互动学习中成长，从 而更好地适应环境、解决复杂任务。未来重点 是从多模态数据积累、核心能力打磨、认知原 理提升三方面为 AGI 的实现筑牢根基。

具身智能是 AI 走向物理世界的关键体现， 它并非单一技术的突破，而是融合了AI 技术、感知交互、计算存储、通信网络、三电（电池、 电机、电控）等多领域技术的综合产物，它 让 AI 首次拥有了“实体身躯”与“实时互动能 力”，摆脱了纯软件形态的局限。

华为、英伟达等顶尖科技巨头想要实现的AI，将能跨越虚拟与现实之间的壁垒，帮助人类在现实世界中做出决策，进行反馈操作。

传感器的爆发，来源于未来智能世界对物理AI的大规模需求，这些物理AI需求并不仅靠传感器所能完成。

随着物理 AI 的显现，“传感器—执行器—数采设备—通用模型”之间可规模化的闭环迭代，愈发凸显其价值，将是所有传感器厂商必须重视的万亿级产业链。

据《证券时报》此前采访极佳视界GigaAl：

极佳视界认为，物理AI正在进入全新的关键时代，未来2—3年是物理AGI突破的关键窗口期。在世界模型和行动模型的不断突破下，物理世的“ChatGPT时刻”正在加速到来，原生模型和原生本体的深度结合，是抵达上述目标的关键。

目前，与传感器深度融合的物理AI模型研发方兴未艾，极佳视界GigaAl等公司正如Chatgpt、Deepseek等企业一样，主要进行通用物理AI模型的研发工作。

如同大模型的发展历程，随着物理AI的深入，未来将会诞生大量的基于各种传感器的专用物理AI模型，融合在传感器中，以适配各种复杂工场景对传感器的需求，譬如触觉传感物理AI模型、智驾惯导物理AI模型等。

结语

在智能传感器时代，我们看到了传感器在手机、可穿戴设备等设备中的广泛应用，未来在物理 AI 模型的加持下，海量传感器数据将变的可用、易用，推动传感器在人形机器人、智驾等更复杂场景的需求提升。

极佳视界GigaAl等物理AI模型企业的融资爆发，华为等巨头的入局，推动了物理 AI 产业的发展。

传感器的“ChatGPT时刻”正在加速到来。