混合过关规则详解与实战示例

这则融资消息的主角是 LiberAI（北京将闲科技有限公司），一家成立于 2025 年 12 月、专注于“物理世界模型”的公司。红杉中国在 2026 年 3 月参与其天使轮投资后，在短短几个月内连续追加了四轮，实现了对同一家公司“从天使轮起四连投”的罕见节奏。

同期，真格基金也持续加码，从种子轮起累计投资三轮，顺为资本则在天使+轮首次出手后迅速成为 Pre-A 轮领投方。多家一线机构在极短时间内密集押注同一标的，足见市场热度。

这家公司的创始人叫刘松铭，是清华大学计算机系的一名 00 后在读博士，曾获得清华大学特等奖学金（每年仅 10 人），并多年保持年级第一。他的导师是视频生成模型领域的学者朱军教授，研究方向涵盖人工智能、具身智能与世界模型，在 ICML、NeurIPS 等顶级会议上发表过多篇第一作者论文。

刘松铭无疑是当下 VC 追逐“小天才”中最具代表性的画像。这并非近期的孤例。2026 年，一批清华出身的 00 后正排队宣布融资：胡钰承的 LatentVerse、秦深涛的 OriginFlow、闵宇恒的零次方机器人、唐健凯的微面科技、王陈玉珩的汇光创新、薛传奕的奇点逃逸等等。

这些人的履历惊人地相似：00 后，清华，在读或刚毕业不久，顶级学术会议论文第一作者，导师是圈内大佬。年轻人被资本追逐的故事年年都有，但像今年这样画像精确到“清华系 00 后”、成建制、成规模出现的，从未有过。

不到一年，六轮融资十亿

刘松铭被顶级机构围猎，不仅是因为个人拥有光鲜履历，更有说服力的是他在创办 LiberAI 之前，就已经在“具身智能基座模型”这条竞争激烈的赛道上，拿出了被行业认可的标志性成果：

2024 年发布的 RDT-1B 是全球首个使用“大规模预训练 + 扩散 Transformer”范式的机器人基座模型，解决了双臂机器人操作中的数据稀缺与多模态行为分布难题，领先硅谷公司 Physical Intelligence 的 PI-0 模型约三周。2026 年又发布了最早使用大规模 UMI（无本体人类数据）预训练范式的具身模型 RDT-2。

这两篇论文证明的不是产品能力，而是方向判断。在一个技术尚未收敛的行业里，方向判断恰恰是最宝贵的，因为它决定了后续所有资金投入的路径。

LiberAI 的核心主张是，当前具身模型泛化性不足的根源，在于缺乏对力和因果关系的建模。模型不理解力是因、运动状态是果，就无法像人一样完成精细的长程物理操作。围绕这一点，公司提出了模态对齐和归纳偏置两个概念，前者利用互联网视频的泛化性反哺稀缺的真机数据，后者将物理规律直接嵌入模型结构。

面对尚未收敛的技术路径，头部机构不等产品，只要确认创始人的学术判断力和工程兑现能力通过初筛，就可以用极高频的追加锁定仓位，避免在后续轮次中失去入场资格。

融资节奏也印证了这种卡位。不到一年，公司完成了六轮融资，累计超过 10 亿元，估值已进入数十亿区间。具体轮次为：

2025 年 12 月，真格基金独家投资种子轮；2026 年 3 月，红杉中国进入天使轮；5 月天使+轮约 5 亿元，真格、红杉、顺为、美团龙珠四家联合；6 月 Pre-A 轮数亿元，顺为领投，凯辉、元禾原点、慕华科创跟投；7 月 Pre-A+ 轮，360、国开金融、创新工场、CMC 资本、彬复资本进场；9 月 Pre-A++ 轮数亿元，华映资本、中关村科学城、达晨、高信资本新进。

一批“清华 00 后”密集融资

除了刘松铭的 LiberAI 作为代表外，还有一批清华 00 后排队官宣融资。

比 LiberAI 更早行动的，在合肥。零次方机器人 2025 年 1 月从清华 AI & Robot 智能机器人实验室孵化出来，创始人闵宇恒 2000 年出生，本科就读于重庆大学明月湖科创实验班，那是李泽湘体系孵化的项目，之后到清华攻读人工智能硕士。

这家公司一年半融了五轮：2025 年 2 月天使轮数千万元；同年 5 月天使+、7 月天使++，包河创投、同创伟业、力合科创、水木基金先后进场；2026 年 4 月超亿元 Pre-A 轮，润泽集团领投。

零次方在一年两个月内完成四轮融资：2025 年 2 月完成数千万元天使轮，投资方包括合肥市种子基金、包河区领航基金等；2025 年 5 月完成数千万元天使+轮，力合创投、同创伟业、包河创投进场；2025 年 7 月完成数亿元天使++轮，水木基金、瑞穗力合、拉尔夫创投等加注。2026 年 4 月，零次方再完成超亿元 A 轮融资，润泽集团领投，宁波东力、接力天使、平湖泽新跟投。

在 00 后创业公司中少见的是，成立不到两年，同时看到了论文和回款。据报道，其机器人已在合肥新桥机场、深圳万象城的 OLE 超市落地，订单额突破 1 亿元。

LatentVerse 则证明了另一件事：技术路线尚未确定时，创始人导师就是标的。创始人胡钰承是清华交叉信息研究院的博士生，导师是星动纪元创始人陈建宇。2026 年 5 月公司成立，8 月就官宣数亿元种子轮，高瓴创投、清流资本、英诺天使、智元机器人等进场。

OriginFlow（渊澈太初）的秦深涛将这种定价推到了更极端的位置。他 2001 年出生，本科在哈尔滨工业大学，博士就读于清华。今年春天起，蓝驰创投、绿洲资本、58 战投、砺思资本陆续进场，五个月三轮，累计超过 5 亿元。蓝驰领投了天使轮并连续加码三轮，其管理合伙人朱天宇后来回忆，决定投资他只用了 30 分钟。

并非每个 00 后都站在帅位上。灵生科技 10 月 8 日官宣亿元级 A 轮，华方资本、道禾元启、苏文电能和一家具身智能头部产业方联合投资。这家公司的 00 后在 CTO 的位置上：蒋玉骅，清华钱学森班本科、自动化系博士，拿过每年只评十人的清华特等奖学金，也拿过 IEEE WCNC 2024 最佳论文。

名单还可以继续往下拉。万格智元的创始团队全部出自清华 00 后，从事端侧推理引擎和模组开发，五源资本、峰瑞资本投资了天使轮和天使+轮；微面科技融资数百万美元，创始人唐健凯是清华大学新雅书院和计算机系在读博士生，长期深耕机器视觉与生理计算，在 Science Advances 等顶级期刊发表 20 余项成果。汇光创新的创始团队清一色 00 后，CEO 王陈玉珩是清华电子系本硕，专攻机器人触觉；奇点逃逸的薛传奕清华本博连读，NeurIPS 一作，8 月完成千万级种子轮，星连资本和水木创投联合领投。

还有一家需要单独提及。共绩科技的创始人付智，2018 年考入清华，后来成为清华年度人物。他从事算力调度业务，被称作“算力界的滴滴”。这家公司 2023 年就成立了，起步资金是陆奇个人的 30 万美元，如今累计融资超 2000 万元，估值近 4 亿元，2025 年全年营收 3000 万元。它早于这一波风口整整两年，今年的水位突然上涨。

当然，撇开清华，北大、中科大、上海交大等高校的 00 后创业者也出现在具身智能、世界模型、AI Infra 和端侧推理等赛道的融资名单中，只是密度不及清华系——清华是这一轮浪潮中最显眼的一簇，却不是全部。

入场券换了，规则也变了

围绕这批清华 00 后制定策略的基金，也“赢麻了”。

我了解到一家专门围绕清华制定策略的 AI 基金，已成为这波跑得最快的 VC 之一。它没有追求全赛道覆盖，而是将清华实验室、导师网络和校友创业池作为项目源，投资第一轮、小额、高频，用覆盖密度换取命中率。其内部判断创始人的顺序也在变化：先看论文和开源项目，再看导师背书和实验室位置，最后才看商业计划。赶在 AI 时代前夜成立，这套策略让它捕捉到多家独角兽标的，管理规模也在今年快速扩容。

再看喊出“为清华校友开出第一张支票”口号的国内第一只高校校友基金水木清华校友种子基金的发展近况。

截至今年上半年，它累计投资了 150 多家公司，作为首轮机构投资人的比例超过 60%。光是 2026 年上半年，它就投出 60 多个项目，其中 70% 是第一轮。今年 6 月，它的上海基金完成 5.35 亿元募资，一只 10 亿元规模的增长期基金也已启动，计划年底前完成募集。

英诺天使基金由清华校友李竹、刘怀宇等人于 2013 年发起，同样以“清华系”为鲜明标签。其科创二期基金超过 60% 的项目创始人来自清华。2026 年，英诺科创三期基金完成首轮关账，规模达 15 亿元。

除此之外，云启资本甚至干脆做了一只 Y Transformer，只投资 1998 年以后出生的创始人，只投第一轮，单笔约 60 万美元。而在同一波抢筹中，据晚点 LatePost 报道，甚至有机构为了争取份额，发来的投资意向书连金额处都是空白的，意思是“条件随你开”。

资金从未像现在这样密集地朝同一批顶尖年轻人靠拢。这自然会引出三个问题：为什么是 00 后，为什么是现在，为什么偏偏是清华？

首先，创业的入场券变了。上一波互联网创业，看重商业模式、渠道、供应链、管理半径，一级市场流行投资连续创业者和大厂高管。这些规则对当时的年轻人不利。但具身智能和世界模型将规则颠倒过来，更看重的能力已转化为学术论文、竞赛成绩、基座模型和导师背书。

Antler 的报告显示，AI 独角兽创始人的平均年龄，已从 2020 年的 40 岁降至 2024 年的 29 岁。这批年轻人没有路径依赖，他们在学术上原生就在学习 Transformer。

其次，生产效率的定义也变了。AI 时代不是人才的竞争，而是天才的竞争。这个行业前 1000 个人，贡献超过 95% 的产出。为什么资本愿意给一个二十出头的博士生开出十亿元的估值？因为在这个阶段，最稀缺的是对技术路线的判断力。一个顶级研究员的方向选对了，效率可能是别人的十倍，甚至百倍。

还有一个重要变量是成本结构。以前做一家科技公司，需要建产线、铺渠道、养销售；现在一个十人团队，租算力、接 API、在 GitHub 和 X 上发布一个模型，一周内就能获得全球的开发者和订单。模型即产品，模型即渠道。创业的固定成本，降到了博士生能承受的量级。

人、效率、成本三件事同时反转，整个创业的打法就变了。

打法一变，投资的第一准则——投人，被放大到了空前的程度。这背后有一层产业焦虑：这一轮真正形成闭环的只有大模型，具身、世界模型、量子、核聚变，技术都尚未收敛。需求端是数百家具身公司、脑机公司在同场竞技，没有谁敢说哪条路线一定赢；资金端却已全面前置，估值前置、上市前置。技术的不确定和资金的确定撞在一起，结论只有一个：路线押不准，人就成了唯一的锚。

当然，随着热钱的涌入，泡沫的风险也在酝酿。

一位在今年获得多轮融资的名校 00 后博士创业者告诉我，他融资时，投资人给他的回复是：“你要的钱太少了，我可以多给你一倍，但你要去讲一个更大的商业故事，不然我不投”。这让他不得不走上收益更大、风险也更大的那条路。

这不是他一个人的处境。当估值靠“下一个愿意接的人”来支撑，而不是靠交付和复购，融资速度越快，泡沫积累也越快。盲目追求高估值本质是提前透支未来三五年的成长空间，追的人越多，价格与基本面的裂缝就越宽。而泡沫最危险的地方，不在于它什么时候破，而在于它破掉之前，会把一批真正做事的年轻人一起卷进去。

秦深涛此前在公开采访中提到过一句话：“客户和投资人不会因为我们是 00 后就降低期望”。这句话的另一面是，市场同样不会因为团队年轻，就给经营留出缓冲。而融资的速度在倒逼这些 00 后快速成长，压力、质疑、试错成本也随之而来。

我听到的一个案例是，00 后创始团队刚签完融资协议，因内部组织磨合不够充分，几天后联创就离职了。融资跑在了组织前面，一家还没经过完整考验的公司，就这样被推上了赛场，而赛道不会停下来等它补课。

一位头部市场化 VC 合伙人将这份担忧拉长到了五年之后：“或许五六年之后，一堆院士、教授、博士们可能要在法院见面。清算、裁员、回购，这些商业世界里最难看的事，迟早会落到这些从实验室里出来的人身上。”他语重心长地建议，今天的投资人必须把自己放进去，不能只放点钱就完了。关于 过关计算说明，它在此处并非直接相关，但整体融资逻辑可视为一种市场筛选机制。本文来自微信公众号“投中网”，作者：黎曼，36氪经授权发布。