把与华为、联想、富瀚微罕见「同框」，00后空间智能创相关的情况拆开来看，重点主要集中在几个方面。

4D 基座世界模型的 Scaling Law 呈线性可预测提升。

放到整体脉络里看，图：实验结果，随着数据量的增加（左图）和模型尺寸提升（右图），模型精度持续提高（误差降低）。

换个角度看，魔芯科技采用的是纯隐式空间表示，可以让 AI 在 " 脑海中 " 直接构建一个完整的空间认知模型，不需要中间表示，直接从数据中学习空间的几何结构和物理规律（雷峰网）。

需要注意的是，2025 年 11 月，魔芯科技参与研究揭示了其 4D 世界模型空间智能模型能突破现有 VLA（具身视觉 - 语言 - 动作模型）的能力上限的研究论文，已被 CVPR2026 接收2025 年 12 月，公司在华为（杭州）培训中心发布了交互式视频世界模型「KOKONI-World」原型，用户可以在虚拟空间进行数分钟级、全高清 ( 1080p ) 的实时交互，在多项关键指标上达到行业领先水平。

从细节来看，据 AI 科技评论独家获悉，魔芯科技近日正式完成新一轮近亿元融资本轮由富瀚微股份、联融志道（联想控股旗下基金）、浙创投联合投资，老股东跟投叠加一个月前华为哈勃领投的 Pre-A+ 轮，魔芯科技在近两个月内已连续拿到两轮近亿元融资。

从细节来看，这套路径的优势在于找到了空间智能的 "Scaling 维度 "：，当训练数据在 " 视角覆盖、时序跨度、场景多样性 " 等维度扩展，同时模型容量与算力同步增长时，重建的几何一致性、细节完备度以及对空间关系的理解能力呈现可预测提升这意味着，魔芯科技的 4D 世界模型和大语言模型一样，存在 " 大力出奇迹 " 的可能性。

放到整体脉络里看，目前世界模型的主流路线可大致分为，以李飞飞所创立的 World Labs 为代表的一类 "3D 原生 " 路线，用高斯点云 + 扩散模型构建持久 3D 环境Google Genie 3 选择自回归 Transformer 架构，将世界模拟转化为序列预测问题，拥有 110 亿参数杨立昆的 AMI Labs 坚持 JEPA（联合嵌入预测架构），认为只有让 AI 具备物理常识和预测能力，才能真正通向 AGI。

换个角度看，魔芯科技的投资方目前包括，华为哈勃（算力底座）、富瀚微（核心视觉芯片）、联想控股（智能终端 + 产业支持）、浙创投（国资产业资本），是一个产业链关键节点 + 场景落地 + 产业生态 + 国资背书的完整逻辑链条其创始人陈天润为 00 后浙大在读博士生，师从中国工程院院士、原浙江大学校长潘云鹤（可参考《做了 5 年 3D 打印机，我发现了世界模型的 Scaling Law | 00 后创业者系列》一文）。

需要注意的是，目前，魔芯在三个关键领域取得了系统性突破：动态 4D 场景前馈式重建（输入视频，直接输出带时间维度的三维场景即 4D 动态空间，无需逐帧优化）、长序列连续空间建模（让 AI 记住场景的长期状态，而不是 " 看完就忘 "）、高分辨率前馈三维重建（单次推理即可生成高精度 3D 模型）其 4D 基座模型已经在 VLM（视觉语言模型）问答、VLA（视觉语言动作）操作等领域证明了价值，模型规模超过 100 亿参数，在重建精度和动态支持上已进入行业第一梯队（雷峰网）。

后续如果继续跟进华为、联想、富瀚微罕见「同框」，00后空间智能创，更有参考价值的往往是新增细节、现实反馈以及持续变化。

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