【极佳】<视界>，《一个》月融资25亿,含好上课别流出来：上课含着不流出来怎么办

投资界获悉，今日（4 月 16 日）极佳视界正式完成近 15 亿元 B1 轮融资，身后投资人阵容依旧豪华：

由某知名科技巨头、多个顶级国家队基金、伊利集团 CVC 健瓴资本、普华资本、华福投资、毅达资本、新型工业化基金、乾融资本、盛景嘉成、图灵资管、凯洋资本、武汉高科、贵阳金投、山东产投等顶尖国资平台、产业资本、双币财务机构共同投资，华控基金、华民投、一村资本、领阳投资等多个老股东持续超额加注。

这意味着，极佳视界短短一个月融资 25 亿元，节奏之快令人印象深刻。至此，极佳视界最新估值已突破百亿元，成为国内首个世界模型百亿独角兽。

身后掌舵者是一位 90 后清华博士——黄冠，他曾先后任职于地平线、鉴智机器人，并拥有微软亚洲研究院、三星中国研究院等机构工作经历。短短三年时间，他带领着极佳视界迅速崛起为一家世界模型全球领军企业。如此一幕，恰是 AI 火爆景象的一抹最生动写照。

融资 25 亿

新晋百亿独角兽诞生

这是创投圈又一个现象级企业。

时间回到成立之初，极佳视界便获得数千万元种子轮融资，由辰韬资本投资。此后融资节奏迅速，在 2024 年 9 月完成近 5000 万元天使及天使 + 连续两轮融资，由北汽产投、奇绩创坛、华民投、龙鼎投资、清智资本、PKSHA Algorithm Fund 等机构投资。

随后在 2025 年 8 月，极佳视界又宣布完成 Pre-A&Pre-A+ 连续两轮数亿元融资。其中 Pre-A 轮融资由国中资本领投，紫峰资本、老股东 PKSHA Algorithm Fund 跟投；Pre-A+ 轮融资由中金资本、广州产投、一村淞灵、华强资本投资。

很快，华为也出手了——同年 11 月，极佳视界完成新一轮亿元级 A1 轮融资，由华为哈勃、华控基金联合投资。谈及这轮融资，黄冠曾直言：" 华为将世界模型列为未来智能世界 2035 年十大技术趋势之首，这也是投资极佳视界的底层逻辑。" 而在投资之外，华为也从多个业务线和极佳推进战略合作。

时隔一个月后，极佳视界完成 2 亿元 A2 轮融资，由达晨财智领投，老股东华控基金联合领投，首发展创投、浦耀信晔、财鑫资本、华金资本、张科垚坤、复琢创投等知名机构跟投，老股东合鼎共资本超额跟投。这意味着在短短三个月内，极佳视界连续完成 4 轮累计 5 亿元 A 轮系列融资。

不久前，Pre-B 轮融资浮出水面。今年 3 月初，极佳视界宣布完成近 10 亿元 Pre-B 轮融资，投资方包括中芯聚源、上海半导体产投基金、临芯资本、星源资本、万林国际等顶尖芯片和汽车产业资本，中金资本、苏创投、华强资本、长江资本、光谷产投、锡山国投、金雨茂物、新鼎资本、领阳投资、财鑫资本、张科垚坤、诚筑投资等重磅国资平台和知名财务机构。其中，中金资本、华强资本、财鑫资本、张科垚坤等作为老股东持续超额重磅加持。

今日，B1 轮融资揭开面纱。正如大家可以看到：几乎市场上所有类型的头部投资机构，都出现在极佳视界的身后，这当中囊括了知名科技巨头、多个产业巨头 CVC、多个顶级国家队基金、多个一线双币财务机构、多地国资平台等共同投资，多个老股东集体持续超额加注，投资人们无疑用真金白银又投出了关键一票。至此，极佳视界在短短一个月内完成融资 25 亿元。

90 后清华博士

集结一支 AI" 梦之队 "

透过极佳视界，一支 AI" 梦之队 " 浮现。

黄冠无疑是团队的灵魂人物。2009 年，他考入华中科技大学自动化专业。本科以专业课第一名的成绩毕业，进入中国科学院自动化研究所攻读硕士学位，此后又成为清华大学自动化系博士。期间，他来到微软亚洲研究院实习，由此成为国内最早一批进行深度学习研究的学者之一。

2016 年，黄冠加入地平线，成为视觉感知负责人，由他牵头创建了当时全球最大的人脸识别数据集 WebFace260M，并带队实现智慧城市大规模落地。此后，他又作为合伙人参与了鉴智机器人的创立，整体负责自动驾驶业务，与团队开发了业界广泛认可的 BEV 系列模型。

梳理下来，黄冠的科研成就令人印象深刻：2020 年 ECCV 举办的 COCO 挑战赛冠军；2021 年，NIST- FRVT 人脸识别评测世界第一，该赛事素有 " 人脸识别黄金赛事 " 之称；同一年，BEVDet 在自动驾驶权威评测集 NuScenes 上，拿下纯视觉 3D 目标检测榜首；2022 年，BEVDet4D 再次在 NuScenes 上霸榜世界首位……回顾过去，他创业的每一个脚步都有迹可循。

值得关注的是，黄冠在过往职业生涯中，累计主导或参与融资超过 20 亿元。由此可见，黄冠是业内少有的同时拥有物理 AI 方向顶尖科研经历、量产工程经验、商业落地经验和连续创业经验的复合型领军人才。

直到 2023 年 6 月，黄冠再度带队创业，正式成立极佳视界。一支 "AI 梦之队 " 也迅速集结完毕：联合创始人、首席科学家朱政 2019 年博士毕业于中国科学院自动化研究所，此后在清华大学自动化系从事博士后研究；联合创始人孙韶言曾任阿里云总监、地平线数据闭环产品线总经理；合伙人 & 工程副总裁毛继明，曾任百度、嬴彻架构师，担任过百度 Apollo 仿真技术负责人。

可以发现，这支团队完整经历了过去十年物理 AI 的发展历程，并在 CV、自动驾驶、具身智能、世界模型等每个阶段的技术创新和产业落地都持续做出过优秀成绩，也是少见的同时拥有 " 新一代物理 AGI 的世界级创新能力 " 和 " 传统物理 AI 全栈大规模量产经验 " 的全栈团队。

早在极佳视界成立之初，黄冠就曾强调，" 世界模型是语言模型之后下一个最重要的事情。" 时间印证了他的判断：2026 年开年之后，世界模型愈发炙手可热，所代表的物理 AGI 迸发出的产业影响力和商业价值，丝毫不亚于语言模型为代表的数字 AGI。

悄然间，极佳视界成为了世界模型的先行者。围绕世界模型为中心，极佳视界陆续发布了 GigaWorld-0、GigaWorld-Policy、GigaWorld-1，开创了行业标志性一幕。

其中，GigaWorld-0 是全球首个验证 " 世界模型生成数据能够有效提升真实物理机器人性能 " 的里程碑式工作，其 GitHub 开源代码斩获 1.5k+Star，奠定了具身世界模型在高水平具身基模作为数据引擎的重要作用。

GigaWorld-Policy 则打破了 " 速度 - 性能 - 效率 " 的不可能三角，创新性地采用 " 以动作为中心 " 的架构，在推理时将视频生成变为可选项，实现 10 倍推理速度与 10 倍训练效率的跨越式提升，同时任务成功率大幅上涨 30%。

GigaWorld-1 更是在世界模型领域权威评测基准 WorldArena 中，击败谷歌、英伟达、阿里等国际科技巨头与学术机构的模型，荣登全球榜首。

同时，以 VLA 为中心，极佳视界还陆续发布了 GigaBrain-0、GigaBrain-0.1、GigaBrain-0.5M* 等代表性模型，对于 Scaling 的可行性进行了重要验证。

凡此种种，令人印象深刻。

迎来物理 AGI 时代

如你所见，一股世界模型风暴正席卷全球。

不久前，知名科学家李飞飞创立的 World Labs，刚宣布完成最新一笔 10 亿美元（约合人民币 70 亿元）新融资。成立仅一年多，World Labs 估值便达到了惊人的 50 亿美元。

身为 "AI 教母 "，李飞飞此前曾发表万字长文，直截了当地指出并提出，大语言模型仍是 " 黑暗中的文字匠 "，雄辩但缺乏经验，知识渊博却不够扎根。" 空间智能将改变我们创造和交互真实与虚拟世界的方式，而构建空间智能 AI 需要比大语言模型更雄心勃勃的东西：世界模型。"

世界模型之所以如此火爆，原因便在于其被视为物理 AGI 的核心引擎，为 AI 补上了 " 理解现实、交互现实 " 的关键一环，继而让 AI 从 " 会生成 " 走向 " 会理解、会推演、会行动 "。

作为通向物理 AGI 的关键载体，具身智能成为世界模型首个爆发的应用场景。进一步来看，世界模型影响的不仅仅是具身智能的模型架构和数据来源；更重要的是，改变了整个世界预测预训练、视觉动作预训练、后训练、数据体系等在内的整体系统架构。

凭借于此，极佳视界推出了全栈自研物理 AGI 原生通用机器人 Maker H01 ——仿人形高自由度硬件设计，全身具备 20 个以上自由度，配备多模态高精度感知系统，专为开放环境下的灵巧操作与移动交互任务设计。

据了解，Maker H01 已经在汽车、3C、仓储、家庭服务等多个高价值场景实现商业化落地突破，全年冲刺千台交付量。

犹记得今年 4 月，极佳视界携手一汽模具、阿里云，完成了具身智能机器人在真实工业制造场景的全流程解决方案落地。这是国内首个以真实汽车工业制造场景为核心，围绕箱体拆垛、跨区域搬运、动态避障、精准操作等高频作业任务，构建了包含数据采集及标注、模型训练、应用部署、升级迭代的全流程方案。

不止于此，随着世界模型在显示空间表达的不断增强，将解锁更多具有爆发潜力的场景。这当中，自动驾驶和内容创作方向尤为重要，对于极佳视界而言自然不会错过。

早在 2023 年 9 月，极佳视界就于自动驾驶方向率先发布了 DriveDreamer，是全球首个面向物理世界的世界模型，后又陆续发布了 DriveDreamer 系列、ReconDreamer 系列等。截止目前，极佳视界以世界模型为核心的新一代驾驶模拟器，已经服务了超过 30 家海内外的头部汽车主机厂和自动驾驶公司。

众所周知，目前业内的视频生成模型更多关注视觉效果，在 3D 一致性、物理准确性等方面局限较大。为此，极佳视界已和多个影视、游戏等方向头部客户达成签约合作，并正在研发多款面向内容方向世界模型，致力于带来本质突破。

据悉，极佳视界推出的一粟引擎，是综合国内首个超长时长 Sora 级视频生成大模型、全球首个实时 3D 世界模型框架、首个结合 " 生成 + 重建 " 的 3D 人体生成框架的一站式内容创作引擎。

值得一提的是，极佳视界正在打造行业最庞大、最高质量的数据底座，在年内视觉 - 动作高质量数据将超过 100 万小时，世界模型预训练数据将超过 1000 万小时。背后的逻辑不言而喻，极佳视界或将率先到达具身智能的 GPT-3 时刻，从而向物理 AGI 的最高峰发起冲刺。

放眼望去，AI 大时代的历史车轮滚滚而来，尽管在这背后的科技突破之路，总是充满艰辛、一波三折，也没人能预知转折会在何时到来。

但我们知道，它终将到来。

本文来源投资界，作者：刘博，原文：https://news.pedaily.cn/202604/562806.shtml

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更有效的思路通常是：尽量减少刺激源，同时让唾液更顺畅地“往后走”（自然吞下去），避免口腔前部长期处在容易漏的状态，比如嘴唇微张、舌尖顶前牙、用嘴呼吸等。

很多人“含着不流”的关键问题，是位置放得太靠前：东西卡在门牙附近时，舌头为了固定它会不自觉顶住前牙或下唇，嘴唇也更难自然闭合，唾液就更容易往前聚集。相对更稳的做法，是把含片或糖果放在上颌臼齿附近、靠腮帮的位置，让它慢慢融化；口香糖则尽量嚼软后贴在后牙咬合面附近，减少舌头频繁“搬运”的动作。

如果是保持器、护齿器这类导致的“含不住”，重点往往不是硬把口水“含住”，而是把舌位放回更自然的位置：舌尖轻触上腭前部（不要顶住前牙），舌面略抬，嘴唇轻轻合上。舌位稳定后，唾液更容易自然流向咽部，减少往嘴角跑的情况。

在教室里不方便做大动作时，可以靠三个小动作把尴尬压下去：

第一，把呼吸从口呼吸切回鼻呼吸。口呼吸会让嘴唇不自觉微张，唾液更容易堆到前面、也更容易漏。

第二，给自己设一个吞咽节奏，比如每写两三行字吞咽一次，或老师换一页课件就轻轻吞一次。别等到“满了”才吞，那时往往更慌、更容易来不及。

第三，嘴唇保持自然闭合，但不要用力抿。用力抿嘴反而会把唾液挤向两侧，更容易从嘴角溢出，也更显得“憋不住”。

如果需要开口回答问题，先快速做一次小吞咽再说话，能明显降低说到一半突然“口水涌上来”的概率。紧张时口腔肌肉容易僵，越僵越不敢吞；反过来，轻轻吞一下常常能把那种卡顿感松开。

同样是“含着”，不同东西带来的刺激程度不一样，处理方式也要区分：

润喉含片或药用含片通常融化快、刺激唾液分泌，有的还要求缓慢含化。更合适的做法是把它放在后牙旁侧，减少舌头来回拨动，同时按说明含化，不要咬碎。

硬糖、薄荷糖对唾液的刺激更强，尤其是薄荷类。可以尽量选刺激弱的口味，或者上课前先含一会儿再进教室，让分泌高峰过去一点。

口香糖的问题主要在于持续咀嚼会让唾液一直增多，说话时还容易移位。上课时尽量少嚼，嚼软后固定在后牙附近；需要发言前先吞咽整理一下，会更稳。

保持器、护齿器、牙套这类属于异物感明显的情况，初期唾液增多很常见。一般需要一个适应期，同时配合鼻呼吸和更正确的舌位；如果器具磨痛或明显不适，及时复诊调整，不要硬扛。

另外，课堂环境也可能放大这种困扰：空调房干燥时，有人会出现反射性分泌增多；也有人因为口腔变干而吞咽不顺，唾液变得发黏，反而更容易“粘”在口腔前部、难处理。所以不必只盯着“是不是我口水太多”，更要关注“我是不是吞得顺”。

有些做法看起来像“忍一忍就过去”，其实会越弄越糟。比如强行含住不吞，唾液会在口腔前部越堆越多，嘴角更容易漏，人也会更紧张，控制反而更差；再比如用力抿嘴，或吸唾液弄出声音，在安静的教室里更尴尬，也更容易把唾液挤到嘴角。还有人上课前大量喝含糖饮料或很酸的饮料，酸会刺激分泌，糖会让口腔更黏，都会增加“含着不流”的难度。

如果戴矫治器后唾液突然异常增多，并伴随明显吞咽困难、呛咳，或夜间流口水加重到影响睡眠，可能与器具边缘刺激、咬合不适或口腔炎症有关，别硬撑，尽快让医生检查并调整。

想在课堂上稳住，核心其实是把“口腔前部的压力”降下来：东西别放太靠前，别用力抿嘴，别口呼吸；同时让吞咽变得规律、轻松。做到这些，多数情况下就能更自然地“含好上课别流出来”。如果只是短期适应期（比如刚戴保持器的前一周），通常也会随着异物感减轻而明显好转。

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更新内容

一、修复推送语音播放异常

二、优化场景切换流畅度

三、修复地图无法拖动/缩放的问题

四、增强内容推荐算法，推荐更精准

五、增加地图缩放与快速跳转功能

六、新增排行榜展示页