清华 Nature 封面一作技术成果转化，幂级智能打造百亿「物理AI」订阅的世界模型

具身技术跑道短期看不到尽头，技术先发优势将持续放大。

AI科技评论独家获悉，清华大学自动化系副教授封硕正式入局世界模型赛道，成立幂级智能（Dense AI），目标是在以物理 AI 领域，打造订阅制的世界基础模型。

企查查信息显示，北京幂级智能科技公司成立于 2026 年 1 月，公司法人为清华学者石梦凯。

据公开资料显示，封硕本科保研清华，2019年博士毕业后赴密歇根大学完成博士后及助理研究员，2022年，作为国家海外高层次人才，回国入职清华大学自动化系。在此后的短短三年间，一路从助理教授破格留至副教授、博士生导师、特别研究员，并担任工程系统研究所副所长，目前担任清华大学自动化系副教授、博士生导师。

2023年，封硕以第一作者身份在Nature正刊发表《基于密集强化学习的自动驾驶汽车安全性测试》，和DeepmMind及DeepSeek成为AI领域唯三的Nature封面论文，该论文让封硕正式出圈，其中提出的"稀疏度灾难"（Curse of Rarity）概念，即自动驾驶汽车安全性测试方面会面临危险场景极稀疏、传统方法效率极低的根本性挑战，并给出了一套智能等效加速测试方法体系。其成果被《Nature》官方评价为“实现了自动驾驶安全性的关键性进展”，并迅速从自动驾驶外溢，成为整个装备身智能安全测试领域的基石。

2024年，封硕入选《麻省理工科技评论》中国区"35岁以下科技创新35人"，入选理由之一即为具身智能安全测试方向的理论突破，同年获达摩院青橙奖、清华大学学术新人奖。

核心成员石梦凯是清华大学自动化系本科、博士，曾任清华大学科协主席。此外，核心技术团队拥有 NVIDIA、字节、京东、华为等大厂工作经验。

据AI科技评论了解，Dense AI 的愿景是做"物理AI的Claude"。在技术路径方面，一条贴近物理本质的路径：以生成式方法工作的Next State Prediction世界模型。

类似于现在人类订阅Claude等现有的大语言模型产品，封硕判断，未来的物理AI时代，将会出现“机器人、机器狗、无人车、无人机订阅各种不同的“物理AI”。按80亿人每人拥有2-5个物理AI计算，这将是一个数百亿个物理AI的庞大市场。

DenseAI的技术要素，围绕三个核心：数据、表征、训练方式。

数据上，让 AI 完整观察场景中所有物体、动作和结果，因果关系更清晰，数据也更容易扩展。表征上，把世界拆解成"物体单元"；训练上，DenseAI用几何语义信息作为自我监督信号，让模型自己约束自己，减少了对人工标注的依赖，训练更稳定。在这套训练范式的下，Dense AI 得以实现“在publication中验证了World Model Scaling Law”。

据了解，DenseAI 的模型DenseWorld，目前是首个在物理AI 场景下完成技术与商业闭环的模型。其为机器人、无人车、无人机等提供测试、训练与"大脑"服务，加速 AI 从生成式向自主式演进。

按照DenseAI 计划，DenseWorld将从V1.0（10K小时数据，1B参数）逐步演进至V4.0（100M小时数据，1T参数），在36个月内提供大规模物理AI强化学习的基础设施，并提供具身场景策略生成订阅服务。

在AI科技评论看来，目前世界模型赛道先发壁垒依旧存在，当前来看，具身赛道的技术跑道短期看不到尽头，意味着技术先发优势很有几率持续放大。

文章来自于微信公众号 “AI科技评论”，作者 “AI科技评论”