以世界模型驱动物理 AI，让 AI 理解物理世界，可靠行动，持续进化

通用物理智能（Physical AI）技术提供商

Concept World Model，面向物理世界的概念世界模型

Awomo 不以生成下一帧画面为主要目标，而是在隐空间中学习物体、空间、状态、动作和因果关系。模型关心的不是画面看起来像不像，而是事情会不会发生、行动是否可靠。这一路径让机器人、车辆与智能硬件能够以更低成本完成物理推演和实时控制。

Why Physical AI: 会说话、会生成，还不等于会行动

真实世界不只由词语和像素组成。真实世界有重力、摩擦、碰撞、遮挡、约束和失败。机器想真正行动，就必须理解这些规律。

技术体系：从感知、推演到行动的物理智能中枢

1 多模态物理感知
融合图像、点云、声音、传感器和动作反馈。

2 隐式物理空间
把复杂物理现象压缩进高效隐空间。

3 概念空间建模
建立物体、关系、状态、动作和目标表征。

4 预测与行动控制
行动前推演可能结果，评估风险。

5 自我进化闭环
失败发现、原因理解、补充数据、模型修正。

更高效地学习，更可靠地泛化

从道路、工厂到机器人，进入真实物理场景

自动驾驶

自动驾驶

面向长尾场景理解、风险预测、失败案例复盘、仿真数据生成和策略验证。

暴雨、施工、遮挡、突然横穿的障碍物，需要模型能提前推演风险。

通用机器人

通用机器人

让机械臂、移动机器人、人形机器人理解物体可操作性、空间约束和动作后果。

不是照着视频模仿，而是知道杯子会倒、盒子会滑、门把手要旋转。

工业制造与物流

工业制造与物流

面向柔性产线、仓储物流、巡检、园区配送、矿区、港口和特种作业。

现场变化多、物体规格多、任务经常变，机器需要理解现场。

仿真与数据生成

仿真与数据生成

识别失败场景、分析失败原因、生成或筛选高价值训练数据，形成模型闭环。

哪里失败，就补哪里；不是无目的造数据，而是围绕问题补数据。

智能硬件模型能力授权

智能硬件模型能力授权

面向机器人、智能终端与硬件厂商，开放概念世界模型的物理智能能力授权与集成。

厂商无需从零训练，把成熟的物理智能中枢直接接入自己的设备。

源自 AutoLab，面向物理世界的基础模型团队

Awomo（西湖数智）成立于 2026 年，聚焦 Physical AI（物理智能）领域，致力于构建面向机器人与真实世界的基础模型和智能系统。公司以世界模型为核心技术底座，打造具备物理理解、环境交互与自主决策能力的新一代 AI，为机器人、智能制造、自动驾驶等场景提供通用智能能力。

于开丞

Awomo 创始人，西湖大学博导/研究员，自主智能实验室负责人，研究方向覆盖世界模型、自动驾驶、具身智能与自动机器学习等。
核心团队包括西湖大学助理教授团队，由 20+ 博士与资深工程专家组成。团队与西湖大学及中国科学院大学密切合作，覆盖世界模型、多模态模型、强化学习、仿真、数据体系、自动驾驶和工程系统等方向。

加入 Awomo，把模型推向真实世界

物理智能仍处在早期。我们正在寻找理解基础模型、工程系统、仿真、机器人控制与真实场景的人，一起把抽象模型推向真实设备，把屏幕里的智能推向原子世界。

坐标杭州。点击岗位卡片查看详情，简历投递：joinus@westlakedi.com，邮件标题建议为“姓名 + 岗位”。

几个常见问题

联系合作

Awomo 面向机器人、自动驾驶、工业制造、智能硬件和物理交互数据平台等方向开放合作。我们期待与长期主义的产业伙伴一起，把抽象模型推向真实设备，把屏幕里的智能推向原子世界。