【极佳】<视界>，《一个》月融资25亿,虎牙血色古阿扎31秒视频曝光：内容到底是什么？

投资界获悉，今日（4 月 16 日）极佳视界正式完成近 15 亿元 B1 轮融资，身后投资人阵容依旧豪华：

由某知名科技巨头、多个顶级国家队基金、伊利集团 CVC 健瓴资本、普华资本、华福投资、毅达资本、新型工业化基金、乾融资本、盛景嘉成、图灵资管、凯洋资本、武汉高科、贵阳金投、山东产投等顶尖国资平台、产业资本、双币财务机构共同投资，华控基金、华民投、一村资本、领阳投资等多个老股东持续超额加注。

这意味着，极佳视界短短一个月融资 25 亿元，节奏之快令人印象深刻。至此，极佳视界最新估值已突破百亿元，成为国内首个世界模型百亿独角兽。

身后掌舵者是一位 90 后清华博士——黄冠，他曾先后任职于地平线、鉴智机器人，并拥有微软亚洲研究院、三星中国研究院等机构工作经历。短短三年时间，他带领着极佳视界迅速崛起为一家世界模型全球领军企业。如此一幕，恰是 AI 火爆景象的一抹最生动写照。

融资 25 亿

新晋百亿独角兽诞生

这是创投圈又一个现象级企业。

时间回到成立之初，极佳视界便获得数千万元种子轮融资，由辰韬资本投资。此后融资节奏迅速，在 2024 年 9 月完成近 5000 万元天使及天使 + 连续两轮融资，由北汽产投、奇绩创坛、华民投、龙鼎投资、清智资本、PKSHA Algorithm Fund 等机构投资。

随后在 2025 年 8 月，极佳视界又宣布完成 Pre-A&Pre-A+ 连续两轮数亿元融资。其中 Pre-A 轮融资由国中资本领投，紫峰资本、老股东 PKSHA Algorithm Fund 跟投；Pre-A+ 轮融资由中金资本、广州产投、一村淞灵、华强资本投资。

很快，华为也出手了——同年 11 月，极佳视界完成新一轮亿元级 A1 轮融资，由华为哈勃、华控基金联合投资。谈及这轮融资，黄冠曾直言：" 华为将世界模型列为未来智能世界 2035 年十大技术趋势之首，这也是投资极佳视界的底层逻辑。" 而在投资之外，华为也从多个业务线和极佳推进战略合作。

时隔一个月后，极佳视界完成 2 亿元 A2 轮融资，由达晨财智领投，老股东华控基金联合领投，首发展创投、浦耀信晔、财鑫资本、华金资本、张科垚坤、复琢创投等知名机构跟投，老股东合鼎共资本超额跟投。这意味着在短短三个月内，极佳视界连续完成 4 轮累计 5 亿元 A 轮系列融资。

不久前，Pre-B 轮融资浮出水面。今年 3 月初，极佳视界宣布完成近 10 亿元 Pre-B 轮融资，投资方包括中芯聚源、上海半导体产投基金、临芯资本、星源资本、万林国际等顶尖芯片和汽车产业资本，中金资本、苏创投、华强资本、长江资本、光谷产投、锡山国投、金雨茂物、新鼎资本、领阳投资、财鑫资本、张科垚坤、诚筑投资等重磅国资平台和知名财务机构。其中，中金资本、华强资本、财鑫资本、张科垚坤等作为老股东持续超额重磅加持。

今日，B1 轮融资揭开面纱。正如大家可以看到：几乎市场上所有类型的头部投资机构，都出现在极佳视界的身后，这当中囊括了知名科技巨头、多个产业巨头 CVC、多个顶级国家队基金、多个一线双币财务机构、多地国资平台等共同投资，多个老股东集体持续超额加注，投资人们无疑用真金白银又投出了关键一票。至此，极佳视界在短短一个月内完成融资 25 亿元。

90 后清华博士

集结一支 AI" 梦之队 "

透过极佳视界，一支 AI" 梦之队 " 浮现。

黄冠无疑是团队的灵魂人物。2009 年，他考入华中科技大学自动化专业。本科以专业课第一名的成绩毕业，进入中国科学院自动化研究所攻读硕士学位，此后又成为清华大学自动化系博士。期间，他来到微软亚洲研究院实习，由此成为国内最早一批进行深度学习研究的学者之一。

2016 年，黄冠加入地平线，成为视觉感知负责人，由他牵头创建了当时全球最大的人脸识别数据集 WebFace260M，并带队实现智慧城市大规模落地。此后，他又作为合伙人参与了鉴智机器人的创立，整体负责自动驾驶业务，与团队开发了业界广泛认可的 BEV 系列模型。

梳理下来，黄冠的科研成就令人印象深刻：2020 年 ECCV 举办的 COCO 挑战赛冠军；2021 年，NIST- FRVT 人脸识别评测世界第一，该赛事素有 " 人脸识别黄金赛事 " 之称；同一年，BEVDet 在自动驾驶权威评测集 NuScenes 上，拿下纯视觉 3D 目标检测榜首；2022 年，BEVDet4D 再次在 NuScenes 上霸榜世界首位……回顾过去，他创业的每一个脚步都有迹可循。

值得关注的是，黄冠在过往职业生涯中，累计主导或参与融资超过 20 亿元。由此可见，黄冠是业内少有的同时拥有物理 AI 方向顶尖科研经历、量产工程经验、商业落地经验和连续创业经验的复合型领军人才。

直到 2023 年 6 月，黄冠再度带队创业，正式成立极佳视界。一支 "AI 梦之队 " 也迅速集结完毕：联合创始人、首席科学家朱政 2019 年博士毕业于中国科学院自动化研究所，此后在清华大学自动化系从事博士后研究；联合创始人孙韶言曾任阿里云总监、地平线数据闭环产品线总经理；合伙人 & 工程副总裁毛继明，曾任百度、嬴彻架构师，担任过百度 Apollo 仿真技术负责人。

可以发现，这支团队完整经历了过去十年物理 AI 的发展历程，并在 CV、自动驾驶、具身智能、世界模型等每个阶段的技术创新和产业落地都持续做出过优秀成绩，也是少见的同时拥有 " 新一代物理 AGI 的世界级创新能力 " 和 " 传统物理 AI 全栈大规模量产经验 " 的全栈团队。

早在极佳视界成立之初，黄冠就曾强调，" 世界模型是语言模型之后下一个最重要的事情。" 时间印证了他的判断：2026 年开年之后，世界模型愈发炙手可热，所代表的物理 AGI 迸发出的产业影响力和商业价值，丝毫不亚于语言模型为代表的数字 AGI。

悄然间，极佳视界成为了世界模型的先行者。围绕世界模型为中心，极佳视界陆续发布了 GigaWorld-0、GigaWorld-Policy、GigaWorld-1，开创了行业标志性一幕。

其中，GigaWorld-0 是全球首个验证 " 世界模型生成数据能够有效提升真实物理机器人性能 " 的里程碑式工作，其 GitHub 开源代码斩获 1.5k+Star，奠定了具身世界模型在高水平具身基模作为数据引擎的重要作用。

GigaWorld-Policy 则打破了 " 速度 - 性能 - 效率 " 的不可能三角，创新性地采用 " 以动作为中心 " 的架构，在推理时将视频生成变为可选项，实现 10 倍推理速度与 10 倍训练效率的跨越式提升，同时任务成功率大幅上涨 30%。

GigaWorld-1 更是在世界模型领域权威评测基准 WorldArena 中，击败谷歌、英伟达、阿里等国际科技巨头与学术机构的模型，荣登全球榜首。

同时，以 VLA 为中心，极佳视界还陆续发布了 GigaBrain-0、GigaBrain-0.1、GigaBrain-0.5M* 等代表性模型，对于 Scaling 的可行性进行了重要验证。

凡此种种，令人印象深刻。

迎来物理 AGI 时代

如你所见，一股世界模型风暴正席卷全球。

不久前，知名科学家李飞飞创立的 World Labs，刚宣布完成最新一笔 10 亿美元（约合人民币 70 亿元）新融资。成立仅一年多，World Labs 估值便达到了惊人的 50 亿美元。

身为 "AI 教母 "，李飞飞此前曾发表万字长文，直截了当地指出并提出，大语言模型仍是 " 黑暗中的文字匠 "，雄辩但缺乏经验，知识渊博却不够扎根。" 空间智能将改变我们创造和交互真实与虚拟世界的方式，而构建空间智能 AI 需要比大语言模型更雄心勃勃的东西：世界模型。"

世界模型之所以如此火爆，原因便在于其被视为物理 AGI 的核心引擎，为 AI 补上了 " 理解现实、交互现实 " 的关键一环，继而让 AI 从 " 会生成 " 走向 " 会理解、会推演、会行动 "。

作为通向物理 AGI 的关键载体，具身智能成为世界模型首个爆发的应用场景。进一步来看，世界模型影响的不仅仅是具身智能的模型架构和数据来源；更重要的是，改变了整个世界预测预训练、视觉动作预训练、后训练、数据体系等在内的整体系统架构。

凭借于此，极佳视界推出了全栈自研物理 AGI 原生通用机器人 Maker H01 ——仿人形高自由度硬件设计，全身具备 20 个以上自由度，配备多模态高精度感知系统，专为开放环境下的灵巧操作与移动交互任务设计。

据了解，Maker H01 已经在汽车、3C、仓储、家庭服务等多个高价值场景实现商业化落地突破，全年冲刺千台交付量。

犹记得今年 4 月，极佳视界携手一汽模具、阿里云，完成了具身智能机器人在真实工业制造场景的全流程解决方案落地。这是国内首个以真实汽车工业制造场景为核心，围绕箱体拆垛、跨区域搬运、动态避障、精准操作等高频作业任务，构建了包含数据采集及标注、模型训练、应用部署、升级迭代的全流程方案。

不止于此，随着世界模型在显示空间表达的不断增强，将解锁更多具有爆发潜力的场景。这当中，自动驾驶和内容创作方向尤为重要，对于极佳视界而言自然不会错过。

早在 2023 年 9 月，极佳视界就于自动驾驶方向率先发布了 DriveDreamer，是全球首个面向物理世界的世界模型，后又陆续发布了 DriveDreamer 系列、ReconDreamer 系列等。截止目前，极佳视界以世界模型为核心的新一代驾驶模拟器，已经服务了超过 30 家海内外的头部汽车主机厂和自动驾驶公司。

众所周知，目前业内的视频生成模型更多关注视觉效果，在 3D 一致性、物理准确性等方面局限较大。为此，极佳视界已和多个影视、游戏等方向头部客户达成签约合作，并正在研发多款面向内容方向世界模型，致力于带来本质突破。

据悉，极佳视界推出的一粟引擎，是综合国内首个超长时长 Sora 级视频生成大模型、全球首个实时 3D 世界模型框架、首个结合 " 生成 + 重建 " 的 3D 人体生成框架的一站式内容创作引擎。

值得一提的是，极佳视界正在打造行业最庞大、最高质量的数据底座，在年内视觉 - 动作高质量数据将超过 100 万小时，世界模型预训练数据将超过 1000 万小时。背后的逻辑不言而喻，极佳视界或将率先到达具身智能的 GPT-3 时刻，从而向物理 AGI 的最高峰发起冲刺。

放眼望去，AI 大时代的历史车轮滚滚而来，尽管在这背后的科技突破之路，总是充满艰辛、一波三折，也没人能预知转折会在何时到来。

但我们知道，它终将到来。

本文来源投资界，作者：刘博，原文：https://news.pedaily.cn/202604/562806.shtml

【本文为投资界原创，网页转载须在文首注明来源投资界（微信公众号 ID：PEdaily2012）及作者名字。微信转载，须在微信原文评论区联系授权。违规转载必究责。】

第一种是直播/短视频切片：从过往直播、偏福利视频风格的拍摄、舞蹈或聊天内容里截取某个容易引发联想的瞬间，再叠加“血色”“曝光”等字眼制造想象空间。

第二种是二次创作拼接：把不同时间、不同人物的片段混剪在一起，配上耸动字幕或“据说流出”的叙述，让人误以为是同一条“泄露视频”。

第三种更隐蔽：用封面和标题强行引流，点开却是无关内容、反复循环的模糊画面，甚至转去诱导下载、加群或付费，目的主要是蹭播放和转发。

因此，很多人搜到的所谓“31秒视频”，更多是传播包装出来的概念，而不是一段可追溯、可核实的素材。

至于传言里的“血色”，它在这类标题中通常承担的是情绪渲染功能，暗示暴力、伤害或成人视频内容。但在实际流传中，“血色”往往来自几种常见的误读或夸张：

1）画面整体色调偏红，或滤镜、灯光导致视觉发红，被刻意描述成“血色”；

2）妆容、灯光、服装颜色被断章取义，强行往猎奇方向带；

3）把“事故”“自残”“受伤”等严重暗示硬套在普通片段上，用恐慌和刺激感驱动传播。

需要留意的是，真正涉及血腥、暴力或明确色情的内容，正规平台通常会较快处理，下架、限流、封禁并不少见。也正因为这类内容难以长期公开存在，才更容易被“我朋友见过”“有人保存了”之类的话术裹挟，形成越辟谣越想看、越想看越扩散的循环。

如果你想判断自己看到的到底是“原片”还是引流拼接，别太容易被“截图证明”“评论区求私”“只剩31秒”这类连环话术带走。可以先从几个直观细节入手：

识别点	更像真实直播/原片的特征	更像引流拼接的特征
画面连贯性	镜头相对稳定，语音与口型同步，场景一致	频繁跳切，音画不同步，场景突然变化
水印与字幕	水印稳定、位置统一，几乎没有夸张标题	多重水印叠加，营销字幕密集，诱导转发或引导私信
信息可追溯性	能对应到明确时间段、回放来源或当事人/平台公开说明	只有“31秒”“流出”这种说法，却拿不出任何出处

还有一个常见误区是把“评论区很多人说是真的”当成证据。事实上，评论区更像情绪放大器，跟风、反串、带节奏都很常见，本身并不能证明内容的真实性。

围绕“虎牙血色古阿扎31秒视频曝光”的讨论，真正敏感的往往不是八卦本身，而是传播行为可能触碰的边界：

第一是隐私与肖像权。即便素材来自公开直播，把某段内容单独截出并贴上“流出”“不雅”等标签进行暗示性传播，也可能对当事人的名誉与人格权益造成侵害。

第二是内容合规风险。涉及色情、暴力、血腥或未成年人相关暗示的内容，一旦保存、转发，都可能带来账号风险；情节严重时，还可能引发法律责任。

第三是信息污染。越多人在标题里反复复读“31秒”“曝光”，越容易把未经核实的说法固化成“好像真的发生过”的集体记忆，这也是这类词条长期占据搜索的原因之一。

如果你只是想弄清“内容到底是什么”，更稳妥的方式是先看有没有可核验的信息链：平台公告、账号动态、明确时间点的回放线索，或当事人的正式回应。单靠“有人传”“我存了”这种说法，本质上没有讨论价值。

如果你在社交平台刷到疑似偷拍视频、恶意剪辑，或带下载/加群引导的“31秒”，更稳妥的做法是不转发、不保存，直接选择“不感兴趣”或举报（低俗、谣言、侵犯隐私/肖像等）。不少引流账号靠的就是二次传播，只要没人接力，热度往往很快就会退下去。

归根结底，“虎牙血色古阿扎31秒视频曝光”更像一面镜子：它映照的不是某段已被固定证实的“31秒内容”，而是短视频时代对碎片化刺激与暗示叙事的追逐。相比执着于“到底有没有那31秒”，保持核验意识和边界感，反而更重要。

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国产熟妇毛多❌❌特色

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更新内容

一、优化图表展示逻辑，数据更清晰

二、支持线索笔记中关键词搜索功能

三、修复装备属性显示异常

四、修复线索分类标签错乱

五、优化线索笔记记录便捷性

六、增加线索图片放大与比对功能