从“听懂”到“看懂”，一位00后创业者的技术战国时代。
现在AI圈子里，大家聊得最多的还是大语言模型，谁家又出了个新模型，又能在什么考试里拿高分。但有个叫白寅岐的00后，在合肥搞了个“白泽通境”，想做的不是让AI会聊天，而是让AI理解现实世界是怎么回事。他这支团队，首轮估值就超过了3个亿。
这听起来有点反常规。大家都在追着语言模型跑的时候，他们却选了条更“笨”的路。白寅岐说，他不想让机器只是记住“苹果会往下掉”这个现象，他想要机器理解“重力”这个东西。理解不了物理规律，机器就永远是个“书呆子”，没法在真实世界里干活。
我看了下他们的技术路线，确实跟主流不太一样。他们不用成堆的标注数据，而是用海量的互联网视频来训练，让机器自己从视频里“悟”出物理规律。比如看一万次水杯掉地上摔碎的视频，它就能学会物体之间碰撞的因果关系。这种搞法，比起传统的机器人训练，成本能降下来不少，也更容易推广。

白寅岐这个人，履历也挺亮眼。他还是科大研二的学生，手里已经有9篇顶会论文，还拿过华为的“火花奖”。按这条路走下去，读个博，进大厂，应该很顺。但他偏偏选了创业，他觉得再等下去，机会窗口就过了。他说，世界模型这东西，最终肯定不是靠论文“写”出来的，得靠真实世界“干”出来。
他创业的地方在合肥，那边有个“科大硅谷”和“科漂驿站”，专门帮助像他这样的年轻人从实验室往公司走。这地方不光提供场地，还帮着对接产业资源，让他能专心搞技术。白寅岐不是个例，安徽现在想打造的就是这样一个“鼓励创新，也能容忍失败”的生态。
现在世界模型这个赛道，其实挺乱的。李飞飞有她的空间智能，Yann LeCun在搞具身智能，还有生成式、强化学习等各种路线，谁也没法说谁一定能赢。白寅岐他们选的是“隐空间加因果推理”这条路，算是比较“务实”的，目标是只要能用最少的钱、最快的时间把东西做出来，落地到真实场景里去。

他们团队平均年龄才28岁，全是年轻人。年轻人有个好处，就是没那么多包袱，不怕试错。白寅岐觉得，现在正是技术路线还没定下来的时候，谁也不比谁高明多少，只要敢冲，就有机会。首轮融资的3个亿，他打算用来完善训练数据，加快模型迭代，让“大脑”尽快能用上。
白泽通境这套“机器人大脑”，未来的应用场景其实挺广的。不只是人形机器人，还能用在无人机、自动驾驶这些需要理解物理世界的系统上。他们已经在跟一些工业场景接触，打算用真实场景的数据来训练，而不是只在实验室里演示。
当然，这条路肯定不好走。技术路线还没收敛，市场竞争又激烈，商业化落地也得慢慢来。但话说回来，如果AI真的能学会“推理”而不是“记忆”，理解“因果”而不是“关联”，那人和机器的关系，可能真的会变个样。白寅岐他们现在做的，也许就是往这个方向迈出的第一步。