清华特奖得主AI创业再+1：GeoPT一作入局物理世界模型
内容提要
清华特奖得主吴海旭创立物原科技，切入搭载物理建模能力的世界模型赛道，已快速完成多轮融资，估值达数亿美元，投资方包括蚂蚁、美团、达晨财智、星连等。其研究延续GeoPT路线，通过合成动力学让模型学习粒子轨迹演化以获得物理直觉。吴海旭曾提出Autoformer等里程碑工作，现于MIT CSAIL从事博士后研究，谷歌学术被引近3万次。
延伸解读
从GeoPT到创业：技术路线的延续与转化
吴海旭的创业项目物原科技选择从搭载物理建模能力的世界模型切入，其技术思路一定程度上延续了GeoPT的研究路线。GeoPT通过合成动力学让模型在无标签数据上学习粒子轨迹演化，从而获得物理直觉。这种从学术研究到创业的转化，体现了将前沿AI方法应用于物理世界建模的尝试，但具体产品形态和商业化路径尚未披露。
融资速度与估值反映赛道热度
物原科技在短时间内完成多轮融资，估值达到数亿美元，投资方包括蚂蚁、美团、达晨财智、星连等一线机构。这一融资节奏和估值水平显示出资本市场对世界模型赛道的关注，尤其是具备物理建模能力的团队。不过，高估值也意味着后续技术落地和商业验证将面临更高期待。
创始人学术背景与研究方向
吴海旭曾获清华特奖，本科和研究生阶段在清华软件学院学习，师从龙明盛，后在MIT CSAIL从事博士后研究。他的研究聚焦物理系统与动力系统，涵盖可扩展骨干网络、端到端物理基础模型和领域感知科学学习系统。谷歌学术被引近3万次，Autoformer等工作具有较高影响力，这些积累为其创业提供了技术基础。
Q&A
吴海旭创立的物原科技主要做什么方向？
物原科技切入搭载物理建模能力的世界模型赛道，技术思路延续了GeoPT的研究路线。
物原科技的融资情况和投资方有哪些？
物原科技已迅速完成多轮融资，估值达数亿美元，投资方包括蚂蚁、美团、达晨财智、星连等一线投资机构。
GeoPT这篇论文提出了什么技术方法？
GeoPT提出了一种全新的动力学提升预训练范式，通过合成动力学将静态几何“提升”到动态空间，让模型在无标签数据上通过学习粒子轨迹演化来获取物理直觉。
吴海旭在清华特奖答辩时的主要研究成果是什么？
吴海旭的核心研究成果是Autoformer，该工作首次系统性地将序列分解思想与改进的注意力机制深度融合，被称为长时序预测里程碑模型。
吴海旭目前的研究重点和方向有哪些？
吴海旭的研究重点面向深度学习与科学机器学习，目标是为物理系统构建可扩展原则，聚焦物理系统与动力系统两大主题，具体包括基于物理原理的可扩展骨干网络、端到端物理基础模型、领域感知型科学学习系统三个方向。
吴海旭的学术影响力如何？
截至报道时，吴海旭的谷歌学术被引用数为29611次，曾在ICML、NeurIPS、IEEE TPAMI等CCF-A类会议/期刊上发表论文7篇（其中一作/共一6篇），并于2022年获得清华特等奖学金。
