远见网一、人工建模产能低与成本高
1、人工建模产能低与成本高
如果你是3D打印爱好者，一定有过类似的经历：想给耳机设计一个分层收纳盒，翻遍模型库也找不到适配尺寸的现成方案。
市面上现有的解法，却各有硬伤。人工建模产能低、成本高，追赶不上工业和创客两端同时膨胀的需求；
通用AI生成的3D模型则更像是一具“空壳”，内部没有尺寸标注，没有装配逻辑，改一个孔距就得全部重绘。
放到仿真环境里物体会直接穿模，导出打印更是拼接不上。
3D打印无疑是全球增长最受关注的赛道之一，但结构化、可编辑的物理3D数据却极度稀缺。就在这个行业真空里，一家年轻公司浮出水面——
2、有着多年海外AI To C创业经验
AI生成矢量3D模型的比特无限（BitInf）。
不久前WAIC期间，央视对这家成立仅一年多的创业公司进行了报道，镜头对准的是一支全90后团队。
一年前，有着多年海外AI To C创业经验的李士麒，敏锐捕捉到物理3D数据的空白，携手华为盘古大模型2号位周平义博士等前沿团队创办了比特无限。
构建真实世界的物理3D数据飞轮，比特无限跑出了一条独特路线：
以3D打印与全球海量Makers为入口，
二、海外平台收获超百万曝光
自研模型Arko-T在文生物理3D任务上已达到全球SOTA水平，海外平台收获超百万曝光。
投资界获悉，继4月官宣种子轮后，比特无限又连续完成了天使轮与天使+轮融资，集结了卓源亚洲、容亿投资、普华资本、壹德资本等知名机构。
“不到三个月，估值涨了10倍。” 7月，投资界在上海模速空间见到比特无限CEO李士麒。
“谁能率先补齐物理3D数据短板，谁就能握住物理AI时代的入场券。” 李士麒判断，生成式物理3D的GPT时刻已近在眼前。
1、95后率队华为盘古2号位：三个月估值涨10倍
今年6月，“AI教母”李飞飞发表长文，将世界模型拆解为三层结构：Renderer（渲染器）、Simulator（模拟器）和Planner（规划器）。
她认为，模拟器是其中影响最为深远的一环，输出的是一种在几何、物理和动力学上忠实呈现世界状态的结构化表达，可以作为人类和计算机程序进行计算的基础、交互的对象。
机器人训练、自动驾驶测试、建筑可视化、工程仿真乃至药物研发，都依赖模拟器这个核心载体
。
稍早之前，李士麒便已看穿前沿行业的数据真空，深感构建自主可循环的数据引擎迫在眉睫，
三、一支AI大牛队伍迅速集结
一支AI大牛队伍迅速集结。
1、联合创始人周平义，：比特无限联合创始人周平义
卡位物理3D数据这一关键环节。
2、自研模型全球SOTA：让AI真正理解物理世界
比特无限走了一条不太一样的路。
让AI理解空间几何、结构关系和运动规律，把描述直接转化为可编辑、可制造的物理3D模型
。
将Arko-T与7款前沿通用大模型做了12项指标全面对比，有8项排名第一
商业化层面，比特无限采取双线并行的策略：C端面向海外Makers的Web Agent采用Token订阅计费模式；
四、Harness搭建了一个全自动化闭环
B端向工业设计、机器人仿真及Physical AI研发企业开放API接口
1、团队加入英伟达Inception初创
不久前，团队加入英伟达Inception初创加速计划，
在智谱官方生态合作伙伴名单中，比特无限也是最年轻的面孔
正把每个人的设计、试错、修改，转化为驱动AI进化的养料，试图重构工业制造与具身智能的底层供给体系
投资界原创 ｜
周佳丽
原文地址：
https://news.pedaily.cn/202607/566779.shtml
