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　　“2025年全球优化求解市场规模将达1070亿美元，预计从2026年到2033年求解器年复合增长率约10%，中国在这个领域有望弯道超车。”徐华向中青报·中青网记者举例解释说，当企业面临多地设厂且库存量大的情况时，如何合理布局供应链，衔接生产与下游仓库，是一个至关重要的大规模优化问题，“美国联合包裹运送服务公司（UPS）就是在做物流路径配送的时候作了优化，每年车辆使用大概能够节约1000万加仑汽油，这是智能决策的效果。”

　　“世界模型”的创新打开了物理AI的新空间。流形空间创始人武伟介绍，世界模型的核心在于让AI内部构建一个可交互的世界，让大模型通过理解物理规则，继而模拟未来状态，最终预测动作结果。之后，机器人可以基于未来的预测，校正它的观测，进行动作的执行。“我们实操下来发现，通过这种范式所需要的数据量会比原来降低两个数量级，能够具备非常通用的一些操作。”武伟补充道，“对于具身推理而言，它的数据结构要尽量简化，这样它的推理速度才能更快些。”目前，该技术已成功应用于双臂机器人的长程柔性操作、无人机自主导航等具身大脑应用领域。

　　AI与硬件的深度绑定，凸显中国工业优势。与美国侧重“AI+软件”不同，中国凭借完整的工业门类，走出“AI+硬件”的特色路径。深圳的智能机器人、联想的AI硬件改造、北京人形机器人创新中心的具身大脑，都是这种优势的体现。“中国硬件工业发达，在AI+机器人、智能摄像头等领域，我们有成本和场景优势。”魏凡杰表示，这种结合能快速形成数据飞轮——硬件使用产生数据，数据迭代优化AI，最终实现“低成本、高适配”的闭环，这是国外难以复制的中国优势。

　　而在资本端，魏凡杰也对当前融资模式在颠覆式创新领域的应用提出了反思。他认为，在传统领域，创业公司“融资，讲一个milestone（里程碑节点），再融更多钱”的路径存在一定问题。在他看来，在前沿创新领域需要的是更具耐心的资本与规模更大的投入，以支持最优秀的人才攻坚长期目标。魏凡杰透露，他与同行正在量子计算、可控核聚变等领域探讨新的融资方式。他表示“创业公司想活下去，必须和大厂差异化竞争”。当前国内外不少大厂都深陷算力堆砌的“Scaling Law”（规模法则）路径，难以掉头做底层架构创新，而这可能正是初创企业的机会。