由中科大团队创立的合肥公司白泽通境（成立不到半年）公开发布溯因式世界模型 AWM 的论文《Abductive World Modeling via Causal Representation Learning》并开源代码，称其在预测之外还追问变化成因，把世界拆成实体、动态与关系三个问题。公司称在 Push-T 机器人操作任务上，AWM 仅用 2,000 条轨迹就达到 75% 成功率，而对比方法 Causal-JEPA 需要 14,728 条；数据量同样为 14,728 条时，AWM 成功率达到约 92%。配套的端侧推理引擎 BAIZ-RUN 将模型权重压到 2 bit、激活压到 4 bit，团队称在 AMD Radeon 边缘集成显卡与 SSV2 数据集上内存占用降低 2.56 倍、推理频率提升 94.6%、精度损失不到 1%。公司还称已在工业上下料、工业质检、厂区巡检三个场景签约并完成实际验证，并在成立不到三个月时完成首轮数千万元人民币融资，股东包括中芯聚源及科大硅谷为 LP 的市场化机构。