一天前（9月8日），瑞典馬爾默的ECCV 2026研討會上，出現一支中國團隊的身影。

來自上海的位元無限，最近聯合武漢大學團隊，憑藉自研Arko系列模型，以96.39分的成績擊敗其餘27支全球隊伍，拿下ECCV 2026 CAD Challenge全球第一。這個分數，是組委會以GPT-5.5最高強度推理模式設定的基準線的近5倍。

但正如大多數人的第一反應：一家乍聽陌生的創業公司，何以登頂全球電腦視覺頂級賽事？

答案藏在它的技術路徑裡。當全球科技巨頭還在用通用大模型試圖“理解”工業圖紙時，位元無限已經用專用物理3D模型給出了一個完全不同的答案——

在華為盤古大模型2號位周平義博士的率領下，位元無限自研了Arko系列基礎模型，該模型具備從文字、圖像、點雲/網格生成CAD的能力，並支援自然語言互動的CAD編輯器。它輸出的不是僅供渲染的視覺網格，而是可編輯、可製造的工業級STEP/STL檔案，讓AI開始真正理解物理世界的幾何、裝配與製造邏輯。

這也使得位元無限成為今年最火的AI初創公司之一。背後的90後團隊，過去半年連續收穫4輪融資——投資界獲悉，位元無限已完成數千萬元Pre-A輪融資，由產業投資方躍遷資本、上市公司CVC及老股東超額追投，同步啟動的A輪也已拿到多家知名機構的TS（投資意向書）。而意義更為深遠的是，在這場物理3D基礎設施的全球競賽中，中國面孔正逐步站到最前排。

ECCV（歐洲電腦視覺會議）是電腦視覺領域三大頂會之一，每兩年舉辦一屆，代表了該領域在歐洲的最高學術規格。2024年，ECCV投稿約13000篇，錄用率僅為19.0%，口頭報告入選率低至1.5%。換言之，每一篇論文的入選，都是從近萬篇投稿中反覆篩選的結果。

位元無限此次登頂的CAD Challenge，則由史丹佛大學、加州大學伯克利分校、普羅米修斯公司等國際頂尖產業與學術機構聯合組織，專為驗證“AI能否生成可製造的工業級CAD模型”而設。

這場競賽的嚴苛之處在於，它不追求視覺上的“像”，而是要求工程上的“真”。參賽方需基於3D渲染圖與工程製圖檢視（含隱藏線灰化處理的HLG檢視），輸出標準化的STEP格式BRep幾何模型。系統利用OCCT幾何核心，從曲面、邊、頂點、拓撲四個維度綜合評分，疊加有效樣本佔比確定最終排名。

更為重要的是，每個帳號每日限提交3次，總計不超過30次；測試集927個樣本中，任何缺失、OCCT無法打開、網格化失敗或超時的結果，一律視為無效。這套機制過濾掉了大量“能演示、不能落地”的方案，留下的都是在幾何精度與工程可用性上具備真實力的團隊。

頗具意味的是，本屆組委會還設定了一項名為“GPT-5.5 Extra-High-Thinking Baseline”的參照系。即在競賽評測窗口期內，組委會使用GPT5.5開啟最高強度推理模式，在完整測試集上一次性離線跑完並固化的歷史結果，用來衡量參賽方案相對通用大模型的能力差距。

結果出爐：位元無限以96.39分一舉奪魁，而GPT-5.5基線僅為19.32分，僅為前者的五分之一。

這意味著，即便是能力強大的通用多模態大模型，擅長的也只是圖像語義理解，並未針對工業幾何、製造裝配約束做深度最佳化，很難直接輸出可加工製造的CAD檔案。

簡單來說，通用大模型可以認出圖片中的零件，卻搞不懂壁厚、螺絲孔徑、裝配公差這類工程細節。因為這些關鍵的工程知識，並不散落在網際網路公開的圖文資料之中，而是沉澱在工程師的CAD圖紙、迭代修改記錄，以及一次次取捨的設計決策裡。

而這正是位元無限在本次ECCV賽事一舉奪魁的關鍵：他們面向物理工程場景專門搭建一整套模型體系，從底層去理解製造業真實的約束與需求。這套能力也為智能設計、工程模擬、自動製造乃至整個Physical AI浪潮，打下了不可或缺的技術根基。

過去幾年，Meshy、Tripo等企業推動了視覺向3D生成的快速發展，遊戲、影視、虛擬數字人等領域迎來了爆發。這類方案的核心目標，是輸出視覺上足夠逼真的三維網格模型，服務於內容創作。

但工業製造的需求是完全另一套邏輯，兩者的鴻溝在於：視覺3D追求“渲染畫面是否驚豔”，而物理3D的標準是“模型能否被真實製造、裝配及使用”。在視覺3D裡微不足道的拓撲錯位、曲面偏差，放到工業生產中，就可能導致零件無法扣合、注塑開裂、整機鬆動等問題。

而現實中的消費電子、精密機械、家居零部件研發流程裡，資深工程師完成一套合格的CAD模型，往往需要數天甚至數周的建模、校核與反覆返工。大量寶貴的設計思路和裝配經驗，往往沉澱在工程師的個人頭腦中，難以被數位化留存、規模化復用。

位元無限自成立之初便錨定這個方向。

2025年，有著多年海外AI To C創業經驗的李士麒，攜手華為盤古大模型2號位周平義博士及前沿團隊在上海創辦了位元無限。

預訓練負責人周平義，華為盤古大模型聯創&2號位，是全球僅約3000名主導過兆參數大模型預訓練的科學家之一，他全程參與了盤古Alpha2000億Dense、Sigma兆MoE等三代模型研發，發表頂會論文25篇、GoogleScholar引用1000+、美國專利2項。

面向AI-native互動，將“可製造性”作為物理3D模型訓練與評估的重要標準，位元無限重構了物理3D生成的整個設計流程，其自研的Arko系列模型可生成附帶尺寸參數、裝配關係、運動關節的工程模型，可直接用於3D列印和工業製造。

整體來看，位元無限的技術架構分為三層：底層是210萬套物理3D資料集的端到端資料工程體系，覆蓋消費電子、機械結構、家居生活三大領域；中間層採用“繼續預訓練+後訓練+Agent框架”，形成“理解-規劃-建模-評估-最佳化”的完整閉環；頂層則是面向C端Maker與B端工業客戶的產品矩陣。

這套體系的核心壁壘在於資料管線、工程知識沉澱、幾何核心三者的深度耦合。位元無限完整記錄並留痕了工程師從創意起草、建模到修改的全過程，將真實工程經驗內化為模型的原生能力。其自研的Arko系列模型基於參數化建模語言與OpenCascade幾何核心建構，直接輸出可編輯、可製造的工業級STEP/STL檔案，而非僅供展示的視覺網格。

更重要的是，位元無限已經形成了正向的資料飛輪：每一次使用者建模、修改、偵錯產生的高價值工程經驗，都會回流用於迭代模型，“越使用，模型越懂工程”。

取得這一系列成果的，竟是一家成立僅一年的初創公司。投資界瞭解到，位元無限已組建百人規模的資料工程隊伍，同時和上海交通大學、同濟大學、華東理工大學深度產學研聯動。公司不僅入選了輝達全球加速計畫（NVIDIA Inception Program），還成為智譜AI官方合作夥伴。

投資人紛紛趕來。位元無限透露，繼7月官宣天使輪與天使+輪融資後，公司不到一個月又close了Pre-A輪融資，眼下A輪融資也已在推進中。

“GPT-6 Astra讓大家看到了大模型在3D建模領域的驚豔表現，但它本質上是個可視化模型，不能直接用於實際的工業生產。AI-CAD模型輸出參數化CAD原始碼，生成可製造實體檔案，這才能應用於工業製造。”躍遷資本創始人鄭華良談起投資邏輯。

他認為，中國有全球最大製造場景、海量本土工藝資料，這是海外巨頭很難複製的優勢，“我們相信，AI-CAD模型會率先被中國公司創造出來。位元無限正在做的事情，就是讓使用者不用再學習複雜的CAD操作，而是描述需求。一旦這個模型技術成熟，硬體的早期原型驗證周期將大幅縮短，釋放出大量硬體創新供給。同時，這個模型對中國的意義也十分重大，它補齊了國內海量中小製造企業、非標產業的設計短板，重構工業軟體競爭賽道，把‘想法到產品’的鏈路大幅縮短，進一步增強了中國完備製造體系下的創新活力。”

容億投資創始合夥人劉宏春表示：“我們看好位元無限，團隊出自華為盤古大模型原班人馬，CEO、CTO、首席科學家形成從研發到商業化的完整閉環，既懂大模型底層、又懂3D製造場景；更關鍵的是其"資料管線→專用模型→Agent"的飛輪——管線持續供給高品質3D資料，模型高頻迭代，Agent在真實使用中回流反饋，資料管線正是第一推動力。容億在物理AI與大模型領域整體有深厚佈局，也較早參與了宇樹科技、銀河通用、西湖心辰等項目，我們堅定看好位元無限並願長期同行。”

「普羅米修斯計畫」的中國敘事

大洋彼岸，物理AI賽道已掀起巨浪。

風向標是2025年11月。亞馬遜創始人傑夫·貝佐斯重出江湖，聯手前Google高管維克·巴賈傑，創立了工業AI公司普羅米修斯（Prometheus）。公司一直隱秘營運，直到今年6月官宣120億美元的B輪融資，估值達410億美元（約人民幣超2700億元），一躍成為全球估值最高的工業AI初創企業之一。

“Prometheus想建構一個‘通用人工智慧工程師’。”這是兩位創始人在今年6月第一次接受採訪時給出的答案。他們要做的，是要讓AI真正建立起對三維物理空間的認知，去理解周圍世界。業界將之稱為“普羅米修斯計畫”。

而要完成這件事，全球公認的核心瓶頸在於“製造業網際網路資料”的匱乏。

這是一個意味深長的缺口。過去三十年，全球製造業產能持續向中國轉移，海量工業圖紙、幾何約束和物理參數沉澱在中國的工廠裡。然而在國內，多數創業團隊仍扎堆於視覺渲染類3D生成，真正瞄準可製造CAD輸出、佈局物理3D資料基礎設施的企業並不算多。

位元無限正是這個行業真空裡少數站出來的團隊。他們依託中國的工業資料，訓練真正理解物理世界的AI模型。這也構成了這家初創公司長期敘事的核心——對標“普羅米修斯計畫”，走出一條國產化的路線：依託國產算力完成整套模型訓練，補齊國內物理3D基礎設施的短板。

如果說過去AI的競爭集中在看懂文字、識別圖片，那麼未來的核心較量，將是理解真實物理世界的幾何、裝配邏輯與製造規則。這中間隔著的，是截然不同的技術範式與資料體系。

而長久以來，在AI底層基座領域，不少硬核賽道的話語權掌握在海外機構手中。位元無限此次登頂ECCV CAD Challenge，意義正在於此——它不僅代表了中國“結構化3D+AI CAD+Physical AI”路線獲得國際頂級學術評測的系統性確認，也證明了在物理3D基座的全球競爭中，中國公司完全有能力與海外巨頭同台競技。

但這支隊伍也清醒地看到，物理3D賽道整體尚處早期。高品質工程資料獲取成本高昂，現實製造的約束條件紛繁複雜，實驗室跑分與工廠真實場景之間，依然橫亙著不小的鴻溝。

只有AI真正開始輔助工程師壓縮研發周期、降低實體產業的創新門檻，把論文與榜單上的能力轉化為製造業的生產力時，物理3D基礎設施的價值才算真正落地。而這個過程中，每一套高品質的物理資料集、每一套深諳工程約束的基座模型，都是通往這個目標的基石。

路漫漫其修遠兮，這場競賽遠未結束。也許不久的將來，全球3D Token呼叫量最大的基座模型公司，會來自中國。(投資界)

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