最近，清华大学自动化系副教授封硕正式入局世界模型赛道，成立幂级智能（Dense AI），目标是在以物理 AI 领域，打造订阅制的世界基础模型。

Dense AI 的愿景是做"物理AI的Claude"。在技术路径方面，一条贴近物理本质的路径：以生成式方法工作的Next State Prediction世界模型。

类似于现在人类订阅Claude等现有的大语言模型产品，封硕判断，未来的物理AI时代，将会出现“机器人、机器狗、无人车、无人机订阅各种不同的“物理AI”。按80亿人每人拥有2-5个物理AI计算，这将是一个数百亿个物理AI的庞大市场。

DenseAI的技术要素，围绕三个核心：数据、表征、训练方式。

数据上，让 AI 完整观察场景中所有物体、动作和结果，因果关系更清晰，数据也更容易扩展。表征上，把世界拆解成"物体单元"；训练上，DenseAI用几何语义信息作为自我监督信号，让模型自己约束自己，减少了对人工标注的依赖，训练更稳定。在这套训练范式的下，Dense AI 得以实现“在publication中验证了World Model Scaling Law”。

据了解，DenseAI 的模型DenseWorld，目前是首个在物理AI 场景下完成技术与商业闭环的模型。其为机器人、无人车、无人机等提供测试、训练与"大脑"服务，加速 AI 从生成式向自主式演进。具身智能大模型