幂级智能 DenseAI 物理AI基础模型 A轮融资商业计划书（40页，2026年）

分类：BP商业计划书

标签：幂级智能、DenseAI、物理AI基础模型、世界模型、密集学习、密集强化学习、D2RL、Next State Prediction、DenseWorld、稀疏度灾难、A轮融资、商业计划书、自动驾驶安全验证、L3/L4强制性国标、具身智能、人形机器人、低空经济、长尾场景生成、仿真与合成数据、订阅制商业模式、清华大学自动化系

摘要：幂级智能（DenseAI）成立于 2026 年，是一支从清华大学自动化系走出来的物理人工智能（Physical AI）基础模型团队。公司以世界模型与密集学习（Dense Learning）为核心，定位为物理世界的模型层与安全层，推动人工智能从理解物理世界走向自主学习与持续进化。据公开信息，公司已完成第三轮融资，半年内累计融资达数亿元人民币，投资方覆盖北京、深圳头部国资、知名美元资本与顶级 AI 生态投资基金；本册 A 轮商业计划书披露的拟融资 3 亿元仍在推进、以交割为前提，两者口径不同，文件严格区分公开数据与规划假设。 在世界模型成为全球 AI 竞争热点的当下，公司选择差异化路线：以大规模存量、边际成本极低的真实物理数据作为智能来源，用原创的密集学习突破数据稀疏度灾难和长尾难题，实现物理智能的高效率预训练与高水平后训练，让智能体具备在物理世界中持续进化的能力。文件把行业问题定义为「稀疏度灾难」：可靠评估高水平自动驾驶需数百亿公里测试里程，而截至 2026 年 10 月全国累计测试里程约 2.2 亿公里，相差三至四个数量级；实车无法定点复现极端场景，经济上也不成立。 技术体系由三块

来源：zuudee | 日期：2026-11-05 | 格式：PDF | 页数：40