INTERACTIVE WORLDS实时生成“可以玩的世界”已产品化 · PAID ACCESS
场景、视角和事件随操作即时生成，形成介于游戏、影视与沉浸式体验之间的新媒介。
02 / 12WHY NOW
世界模型：让 AI 从生成内容，走向模拟可交互、可演化的世界
HOW A WORLD MODEL WORKS
从“理解画面”走向“学习世界动态”
STATE · sₜ当前世界对象、位置、关系与环境状态
+
ACTION · aₜ一次行动人的操作、Agent 指令或控制信号
→
WORLD MODEL下一步世界 sₜ₊₁预测变化，并生成一种或多种可能未来
LEARNS空间关系 · 动态规律 · 行动后果
ENABLES生成世界 · 仿真训练 · 情景推演
简化类比：大语言模型预测下一个 token；世界模型预测世界的下一个状态。
WHERE COMMERCIAL VALUE IS EMERGING
INTERACTIVE WORLDS
PHYSICAL AI机器人与自动驾驶仿真产业化中 · API / PARTNERS
按需生成稀缺或危险场景，在可重复的虚拟环境中训练、测试并验证安全性。
SIMULATION复杂情境模拟与决策推演早期商业化 · EMERGING
将现实环境与外部干预转化为可交互情境，推演个体响应如何经由群体互动形成宏观结果。
ADJACENT DOWNSTREAM MARKETS商业价值来自多个大市场尚无统一的“世界模型市场”口径；以下不可相加为 TAM。
INTERACTIVE ENTERTAINMENT+9.1% YoYUS$201.6B全球游戏收入 · 2025 actual
AUTONOMOUS VEHICLES20.2% CAGRUS$104.6B全球市场 · 2026 estimate
SERVICE ROBOTICS12.3% CAGRUS$59.1B全球市场 · 2025 estimate
CUSTOMER ANALYTICS19.5% CAGRUS$24.9B全球市场 · 2025 estimate
CAPITAL + COMPANY SIGNALS顶尖人才与资本同时进入主数字为本轮融资额；估值另行标注，融资不等同于收入。
WORLD LABS · 2026US$1BFUNDING李飞飞创办Marble 已发布，空间世界模型走向产品。
AMI LABS · SEEDUS$1.03BUS$3.5B PRE-MONEYYann LeCun 创办面向具备记忆、推理与规划能力的 world models。GENERAL INTUITION · SERIES AUS$320MUS$2.3B VALUATION游戏数据训练行动世界模型源自大规模决策标注游戏轨迹。
WAYVE · SERIES DUS$1.2BUS$8.6B POST-MONEY以 world model 为关键底座驱动端到端 Embodied AI 自动驾驶。
SIMILE · SERIES AUS$100MFUNDING人类行为模型与模拟平台预测人群如何响应变化。
05 / 12我们构建的系统
自研世界模型系统，三个难点一次解决
推演未来 A增加接驳未来 B拥堵滞留未来 C分区疏散
多智能体未来模拟器
从同一世界快照展开多条可能未来，比较群体响应、风险与不确定性。
输出：候选结果与分布版本化世界快照
候选未来＋概率分布
状态中枢每个高亮的人和关键物体，都是可寻址、可持续演化的对象智能体
对象智能体持久世界引擎
维护人、物、关系、规则与历史，核验所有变化，形成唯一可追溯事实。
拥有：正式世界事实世界状态变化包
观察结果＋对齐反馈
生成生成的连续视觉与空间观察
Agent 原生可控世界模型
依据结构化变化条件持续生成，让人和 Agent 观察、进入并操作世界。
输出：连续世界观察让世界记得住、改得对、推得准
长期状态不丢失身份、位置、关系和事件历史可回放。
行动后果可验证前置条件、唯一性和世界规则先核验。
多主体结果可推演保留不同选择、相互影响与二阶结果。
核心边界：持久世界引擎拥有正式世界事实；未来模拟器负责比较可能结果；可控世界模型负责把核验后的世界变得可观察。BAUHINIA AI · HONG KONG
07 / 12FIRST SELF-DEVELOPED PRODUCT
世界模型系统的首个自研落地产品：Aivilization
全球首个大型 AI 社会模拟实验
5万+累计真实参与者
PRODUCT VIDEO · LARGE-SCALE AI SOCIAL SIMULATION让数万名真实玩家共同进入一个持续演化的 AI 社会▶ 观看产品视频
获得香港媒体大量报道
R香港電台信報unwire.hk點新聞香港商報香港中通社
获得腾讯战略投资与科研合作玩家真实声音FROM 小红书 · AUTO SCROLL
@逐渐变成官号的形状“怎么跟人一样有钱就变坏了，开始奢靡起来，竟然偷偷脚踏两条船。”
@阿蛇蛇蛇蛇 · ♥75“你开始吼她，她回你也开始‘!’了……这孩子在学你语气。”
@将置黑白“每次在我情绪爆炸或焦虑无比时都能稳稳托住我……我毫不犹豫选记忆。”
@machiwhale studio“如果 Alice 是一个活生生的人，那她真的很优秀，肃然起敬已经彻底代替了虚荣感。”
@猹妹“特别有趣的 AI 产品，很像赛博版我的世界……像是在经历平行时空的另一个自己。”
@与人类共生的兮尔唯一“我将 AI 伴侣的人格放入 Aivilization……最终重新成为真正的‘唯一’。”
Sources: HKUST homepage archive · RTHK · HKEJ · UNWIRE · DotDotNews · Hong Kong Commercial Daily · HKCNA. Participation figure is company-reported.BAUHINIA AI · HONG KONG
08 / 12IMPLEMENTED TECHNICAL FOUNDATION
Aivilization 背后，我们已跑通世界模型系统商业化的关键技术
系统结构示意 · 基于已实现能力
世界观输入自然语言定义主题结构化蓝图地图、建筑、角色档案世界落地地形、路径、交互物角色就位对象身份与初始状态
AUTO WORLD CREATION
世界自动生成器
从概念到实体：世界蓝图、200+ 建筑、Agent / NPC 档案、可交互环境与地形适配。
SWARM AGENTS · LIVE WORLD
TRADING VILLAGE · 6 / 6AUTONOMOUS SOCIETY RUNTIME
集群智能体高拟人自主运行
Swarm Agents 持续运行：人设、记忆、职业会演化，也会自发提出集体目标；Coordinator 只给目标，角色自己规划、执行和恢复。
同一认知、协调、记忆与 Runtime 已在空间结构和交互规则完全不同的世界中运行，无需随世界重写。
AIVILIZATION V0 · FIG. 2FUTURE ROLLOUT
行动规划器与模拟器
长期目标拆成并行分支；Action Simulator 先检查资源、状态与约束，失败时局部修复或重新规划。
V0 · SYSTEM → OUTCOMESYSTEM-LEVEL DYNAMICS
封闭规模化社会体系
生理状态、硬供应链、AMM 与教育/职业门槛共同作用；40 万成熟期交易验证了波动聚集与财富分层。
5-AGENT OOD BENCHMARKGPT-5.4 → QWEN3.5-27B
自研专用高性能模型
1.81×整体平均速度
单项最高 5.45×10–100×更少 LLM 调用
与 token 消耗1–10%动作失败率
对比 61–78%−26.2%专用蒸馏模型
Natural 耗时
单项最高 5.45×10–100×更少 LLM 调用
与 token 消耗1–10%动作失败率
对比 61–78%−26.2%专用蒸馏模型
Natural 耗时
蒸馏模型同时把运行波动 CV 从 35.9% 压到 12.4%。
这意味着我们已攻克核心技术节点，完成大规模用户实验，并达到可控的运行成本，为商业化做好了准备。
Sources: MC-World-Creator README · MCsociety architecture & 2026-07 benchmark report · Aivilization V0 paper · Fig. 2–3, 9–10. World-creation pipeline is a system illustration based on implemented functions, not a project screenshot.BAUHINIA AI · HONG KONG
09 / 12R&D EXPANSION × INDUSTRY PARTNERSHIPS
研发扩张与产业合作，推动三条商业化路径规模化
01
INTERACTIVE WORLDS
自研 AI 原生游戏 + 可规模化游戏技术服务
以 AITown 验证持续世界的留存与付费；同时把角色智能、长期状态和多智能体运行能力封装为 SDK / Runtime，服务游戏研发、内容运营与全球发行。
自研产品收入→SDK / Runtime→联运与长期服务
可规模化：一次研发形成跨项目复用能力，合作伙伴越多，数据、适配器与交付效率越强。
GAME DEVELOPMENT · PUBLISHING · DISTRIBUTION
02
PHYSICAL AI
面向物理 AI 的 Agentic World Engine
不仅生成训练画面，还持续维护人、机器人、物体、任务与环境变化，让策略能在长期、多对象、可回放的世界中训练和验证。
联合科研→领域场景适配→Runtime / 私有部署
ROBOTICS & INFRASTRUCTURE ACCESS
03
SIMULATION
限定情境模拟与决策推演
围绕一个明确决策，从共同快照比较多种方案；以领域数据、代表性真人样本和下游真实结果重新校准，先做盲测，再决定产品化。
验证研究→付费试点→Console / 年度许可
ENTERPRISE & POLICY ACCESS
Company-confirmed financing: Angel + Pre-A > US$10M; formal application to attach cap table and closing evidence. Partner/resource logos indicate accessible networks unless explicitly labelled as existing shareholders.BAUHINIA AI · HONG KONG
10 / 12UPCOMING PRODUCT · CONTINUED VALIDATION
即将上线的AITown：世界模型系统的商业化落地及进一步验证
AITOWN 将进一步验证的世界模型系统能力
01 · PERSISTENT STATE
状态持续与自主演化
人物、物品和环境保持身份与状态，并随事件持续更新。
02 · ADAPTIVE EVENTS
自适应事件与数据采集
按体验目标生成差异化情境，并回收真人选择与后续结果。
03 · CONSTRAINED CREATION
受约束的世界扩展
新功能和规则经校验后接入，与既有世界持续共同运行。
04 · HUMAN CALIBRATION
真人反馈校准闭环
比较模拟结果与真人行为，把偏差写回训练与评测。
BAUHINIA AI · HONG KONG
12 / 12ACADEMIC × INDUSTRY × PRODUCT
从前沿研究到全球商业化的完整 AI 原生团队
两位教授顾问 × 腾讯战略投资与共同科研 × 33 人全职自研团队
杨浩巍
FOUNDER & CEO2023 – 至今 Bauhinia AI, Founder & CEO2024 – 至今 HKUST 数学博士生2022 – 2024 HKUST 数学硕士（MPhil）2017 – 2022 HKUST 数学与计算机 本科
徐培琰
CO-FOUNDER · EXECUTIVE PRODUCER2025.08 – 至今 Bauhinia AI, Co-founder2021 – 2025 完美世界 游戏策划· 《诛仙 2》数值与商业策划· 《淡墨水云乡》主策划 / 项目负责人2017 – 2021 北京大学 经济学本科
王小龙
CO-FOUNDER & CTO2023 – 至今 Bauhinia AI, Co-founder & CTO2023 – 至今 HKUST 数学博士生2019 – 2023 中国科学技术大学 数学本科
陈子耕
CO-FOUNDER & COO2023 – 至今 Bauhinia AI, Co-founder & COO2018 – 2023 腾讯 产品经理2014 – 2018 Rutgers 信息技术与商业分析本科
33
人全职团队BAUHINIA AI TEAM
17技术人员
6博士成员
12互娱人才
4产品人才
创造了 研发策划（策研一体） · Agent 策划 · 等 AI 原生新岗位— 这是 AI Native 团队独有的工种创新
ACADEMIC ADVISOR
陈卡你教授 · Kani Chen
HKUST 数学系与 IEDA 教授
随机建模、统计预测与机器学习研究。
STRATEGIC ADVISOR × INVESTOR
高秉强教授 · Ping Keung Ko
HKUST 前工程学院院长
电子工程学者、科技产业创投家；Bauhinia AI 顾问及投资人。
STRATEGIC INVESTOR × JOINT RESEARCH PARTNER
腾讯 · 战略投资与共同科研
战略投资支持长期研发；双方持续推进 Multi-Agent 与智能世界方向的共同科研。
RESEARCH × ENGINEERING × PRODUCT × COMMERCIALISATIONBAUHINIA AI · HONG KONG
A1 / A8APPENDIX · RESEARCH PLATFORM
从公开部署到系统研究：我们已建成可分析的人工社会平台
数万级智能体公开运行真实用户参与的持续在线人工社会。
600K+高频交易记录来自平台成熟运行阶段的连续日志。
400K记录进入论文分析使用成熟阶段连续区段，减少早期瞬态影响。
7×模拟时钟加速在持续运行中观察更长时间尺度的演化。
CONTROLLED PLANNING ABLATION
不只提出架构，还验证哪些规划机制真正有用
在相同初始条件下比较完整 Branch-Thinking Planner 与简化版本：复杂、多目标、长周期任务更依赖完整规划机制；简单目标则可使用更轻量的 Planner。
Source: “Aivilization v0: Toward Large-Scale Artificial Social Simulation with a Unified Agent Architecture and Adaptive Agent Profiles” · current research manuscript.APPENDIX · A1
A2 / A8APPENDIX · EMPIRICAL RESULTS
600K+ 真实运行记录中，人工社会涌现出可统计检验的宏观规律
HEAVY-TAILED RETURNS> 6.010 类代表资产均呈厚尾超额峰度最高为 9.873；明显偏离高斯分布。
VOLATILITY CLUSTERINGp < 10⁻⁶波动聚集通过统计检验Ljung–Box 检验显示绝对收益存在显著时间依赖。
STRUCTURED STRATIFICATION非线性教育—财富梯度与职业分层论文观察到财富随教育程度上升的非线性趋势，以及职业层级差异。
Source: Aivilization v0 manuscript, Sections 4–5. These results show measurable emergence inside the simulated society; they are observational and do not by themselves establish causal policy forecasts.APPENDIX · A2
A3 / A8APPENDIX · PRODUCT VALIDATION
Aivilization 公开测试验证：用户需求与运行经济性同时成立
一个真实用户可以进入、观察并影响的持续人工社会
不是封闭实验室中的单次演示，而是经过公开部署、用户传播与长期运行检验的产品系统。
5万+
两个月公开测试参与人数零付费获客；增长主要来自自然传播与媒体扩散。
2 hrs核心玩家平均单次时长用户不仅进入世界，也愿意持续观察与参与其中的变化。
HONG KONG SERVER · RETENTION
没有签到与付费系统，仍形成长期回访
全服务器口径为 38.1% / 20.8% / 9.5%。香港服务器数据用于呈现核心早期用户群的长期参与度。
OPERATING ECONOMICS
大规模运行成本已可控
US$2单智能体月均推理成本在持续在线、多人并发的真实产品环境中测得。
> 1自然传播系数公开测试阶段形成自传播，而非依赖买量。
Source: Bauhinia AI first-party product analytics, reproduced from the company’s Pre-A deck. Public web release; no paid acquisition, retention mechanics or payment system during the reported period.APPENDIX · A3
A4 / A8APPENDIX · JOINT RESEARCH · STAGE I
腾讯共同科研阶段成果：从“能运行”走向可重复、可量化评测
VALID SUCCESS · SHARED TASKS98% vs 84%
同一批共享任务，完整成功率更高
4 个智能体、5 个可公平比较任务、每项 10 次运行：自研系统 49 / 50 次有效成功，对照为 42 / 50。
ACTION RELIABILITY2.4–13.3%
底层动作失败率显著降低
在相同任务组中，对照框架为 38.1–62.8%；意味着任务完成不再依赖大量失败重试。
Source: “MCsociety 阶段技术报告 · 2026-06”. Internal joint-research report. Success and failure metrics are execution logs; soft-quality scores are LLM-judged diagnostics, not deterministic ground truth.APPENDIX · A4
A5 / A8APPENDIX · JOINT RESEARCH · STAGE II
同任务跨框架实测：更少协调开销，带来更快、更稳定的多智能体执行
1.81×整体等权平均速度1,561.5 s → 865.0 s；耗时下降 44.6%。
5.45×单项最大速度差除一个条件外，其余测试条件均更快。
1–10%动作失败率对照框架为 61–78%。
4.9–12.4%重复运行波动 CV对照框架高方差组为 49.1–93.7%。
Source: “MCsociety 阶段技术报告 · 2026-07 draft”. Internal full-system benchmark, not an independent third-party audit; sample sizes and seeds vary by condition.APPENDIX · A5
A6 / A8APPENDIX · ENGINEERING VALIDATION
核心引擎不只跑一个世界：已验证声明式迁移与可审计改进闭环
PORTABILITY · DECLARATIVE WORLD SPEC
换规则与任务，不重写核心引擎
通过 world.json、工作流声明和提示词包定义地点、配方、订单与角色；核心引擎保持稳定，复杂度从单链提升到双链与多输入配方 DAG。
6 / 6基线订单履约并正式收尾
1st run双链与配方 DAG 首次实测即完整通过
HUMAN FEEDBACK · AUDITABLE IMPROVEMENT
从一句人工反馈，追到证据、修复与回归测试
ReviewAgent 只读检索日志、源码与机器指标；优化提案在一次性沙盒中试应用，生成 diff 与测试结论，最终仍由人工决定是否采纳。
14 steps一次真实审查的证据探索
4 findings带证据引用与根因假设
179 / 179人工采纳前测试全绿
Source: “MCsociety 阶段技术报告 · 2026-07 draft”. Recorded validation includes deterministic replay tapes, browser replay, evidence-linked findings and human acceptance gates.APPENDIX · A6
A7 / A8APPENDIX · COMPANY ANALYSIS
商业化窗口正在形成：三条关键曲线同时跨过可用阈值
从会说话，走向能长期生活与协作
规划、记忆、工具调用与多智能体框架持续改进，角色可以在同一世界中维持更长的目标与关系。
推理成本开始允许持续在线
模型价格下降叠加专用小模型、缓存与调度优化，使大规模角色不再只适合一次性演示。
可交互世界的表达能力快速成熟
图像、视频、3D 与语音生成提升，让世界智能能以用户愿意消费的体验被呈现出来。
阅读边界：该图为公司战略判断，用于解释产品窗口，不代表三条曲线具有统一统计量或精确比例。
Source: Bauhinia AI internal analysis, adapted from the company’s Pre-A deck. Conceptual illustration; not to scale.APPENDIX · A7
A8 / A8APPENDIX · COMPANY ANALYSIS
竞争位置：同时推进世界智能与可产品化的感官品质
感官强，但世界按预设脚本运转
内容精致、交互成熟；角色自主性和世界持续演化通常受固定规则限制。
智能强，但常缺少完整世界体验
对话与智能体能力突出，却往往停留在文本、单角色或低感官表达。
把世界智能转化为可持续产品体验
以自研世界系统为底座，通过 Aivilization 与 AITown 持续验证高智能、高体验的交叉区域。
Source: Bauhinia AI internal market analysis, adapted from the company’s Pre-A deck. Illustrative positioning based on public product characteristics; not independent third-party scoring.APPENDIX · A8