据投融湾获悉，近日，西湖数智科技（杭州）有限责任公司（下文简称：西湖数智）成功完成种子轮及天使轮系列融资，累计金额超1亿元人民币。投资方包括英诺基金、东方嘉富基金、正轩投资、天启资本、西湖创新投资基金、金蚂投资等机构。
西湖数智创立于2026年1月，公司总部位于浙江省杭州市西湖区。西湖数智的核心定位为通用物理人工智能底层基座研发企业，专注隐式概念世界模型研发，打造面向物理世界的通用智能引擎。公司不走通用大语言模型赛道，聚焦物理世界的因果、动力学、交互规律建模，不直接面向C端消费者，主要面向B端产业客户、科研机构输出底层模型能力、仿真推演服务、行业适配方案。
创始人于开丞
西湖数智的创始人是于开丞，瑞士洛桑联邦理工学院EPFL计算机与通信科学博士学位，计算机视觉、机器人方向。现任西湖大学工学院长聘教轨助理教授、博士生导师，自主智能实验室AutoLab负责人。
博士毕业之后，于开丞曾在Abacus AI担任研究科学家，从事人工智能算法研究。2021年，以阿里星高端人才身份加入阿里巴巴达摩院自动驾驶实验室，担任感知研发负责人，主导自动驾驶视觉感知算法研发落地。后入职西湖大学，组建自主智能实验室AutoLab。2026年，创立西湖数智，完成科研成果向产业转化，主导公司整体技术路线、模型架构设计，统筹千万级物理交互数据集建设、超算集群建设，推动隐式世界模型技术从实验室走向产业验证，同时主导对接多轮融资。
全部产品处于研发、原型验证阶段
西湖数智目前正处于初创研发验证阶段，全部产品处于研发、原型验证阶段，对外公布的研发管线集中在底层基座、数据集、工具链、行业原型方案四大板块。其中，隐式概念世界模型基座是公司核心研发原型产品，目前完成原型版本迭代，还在持续迭代模型规模与长时序推演能力。千万级物理交互轨迹多模态数据集指的是配套自研数据集，采集大量真实世界、仿真环境下物体交互、运动轨迹数据，打通仿真推演到现实反馈的数据闭环。
物理AI训练与仿真推演工具链指的是配套软件工具，包含模型训练框架、仿真推演接口、sim2real迁移工具。机器人具身智能原型解决方案指的是面向机械臂操作场景，把隐式世界模型和机器人控制链路打通，实现基于物理推演的任务规划。工业自动化仿真推演原型方案指的是面向工业产线、复杂设备工况，对设备运行、物料交互做物理层面预判。
核心技术围绕隐式物理建模
西湖数智的核心技术来自西湖大学AutoLab实验室多年科研积累，核心围绕隐式物理建模。其中，基于潜变量状态转移的隐式概念物理建模技术是公司最核心差异化技术。该技术直接学习物理对象的潜空间表征，在抽象数学空间完成动力学推演，解决行业“维度灾难”痛点。物理概念表征学习技术让模型自主学习物体属性、约束条件、因果逻辑，形成可迁移的物理概念，而不是简单记住训练集内场景，提升模型在陌生场景下的泛化能力，降低对海量场景样本的依赖。
长时序多对象交互推演技术解决世界模型普遍存在的时序漂移、多物体耦合交互预测不准的难题。Sim2Real仿真现实双向闭环迁移技术打通仿真推演与真实机器人硬件之间的链路，把在潜空间推演得到的策略迁移到真实物理硬件，缩小仿真环境与真实世界之间的差距。面向物理 AI 的大规模分布式训练基础设施技术，针对隐式世界模型特殊训练范式，搭建GPU超算集群，优化分布式训练框架、显存调度、通信开销，解决大尺度物理模型训练效率瓶颈。多模态物理交互数据集构建技术，设计标准化数据采集范式，融合真实机器人采集数据、仿真生成数据，构建千万级轨迹数据集。
市场持续扩张
目前，全球人形机器人、工业机器人市场持续扩张，国内机器人产业政策持续加码。国内，多数AI企业聚焦大语言模型、多模态大模型，专门深耕隐式世界模型路线的创业企业数量较少。行业迫切需要低成本、高效率的物理推演底座。
作为国内Physical AI赛道代表性初创企业，随着原型模型性能持续迭代、完成更多真机场景验证，西湖数智有望打开底层基座的产业空间。
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