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闵伟掌舵影身智能,已让4D世界模型在工厂落地

2026-10-07 09:48:17来源:维科网机器人 关键词:机器人人工智能阅读量:4159

导读:闵伟看来,AI落地物理世界的核心关键,不是把现成模型塞进机器人这么简单,而是从数据形态、世界表征到模型架构,全方位重构适配真实物理场景的底层能力。当World Labs的科研突破让AMD豪掷82亿美元,影身智能的机器人已在产业一线批量运转。一边是资本为技术投票,一边是产业用订单回应,两条路径正在彼此印证同一个判断:世界模型的产业时刻,不是遥远的预言,而是正在发生的现实。
  9月,AI圈最重磅的事件,无疑是全球芯片巨头AMD豪掷82亿美元(折合人民币约550亿元),收购“AI教母”李飞飞创立的World Labs。
 
  这场天价收购,不单是一次简单的巨头扫货,更是清晰地释放出一个信号:AI竞争的下半场,正奔向可理解、可推演、可落地的物理空间智能。正如李飞飞所言,空间智能是AI未来十年的核心赛道,构建世界模型以理解三维世界。
 
  在这条黄金赛道上,国内也悄然跑出一匹实力黑马 —— 影身智能。
 
  与World Labs同在2024年启程的影身智能,则是国内率先沿着这一命题发力的践行者,以原生4D基座世界模型为核心,构建了覆盖4D数据采集、模型训练与产业应用的完整技术体系,重点布局物理具身与数字文娱两大方向。
 
  在影身智能创始人兼CEO闵伟看来,AI落地物理世界的核心关键,不是把现成模型塞进机器人这么简单,而是从数据形态、世界表征到模型架构,全方位重构适配真实物理场景的底层能力。
 
  正是这套差异化的底层认知,让影身智能沉淀出独有的技术体系、落地路径与行业打法。
 
  为何4D世界模型会是具身智能的答案
 
  向世界模型进发的探索路上,行业涌现出多条并行的技术分支:有的从视频生成出发,依托连续画面学习场景时序变化;有的基于物理仿真引擎,在虚拟环境中预演物体运动规律;有的聚焦机器人动作规划,专注解决实体执行问题;也有团队依托VLM、VLA多模态体系,将视觉、语言、动作数据融合统一建模。
 
  探索之下,所有低维路线面临共同瓶颈:无论是视频、仿真还是多模态大模型,本质依旧建立在二维像素或简化虚拟环境之上,无法真正还原真实、连续、复杂的物理世界。
 
  然而世界模型如果要真正支撑具身智能落地,低维数据是远远不够的,而必须能够基于原生4D统一时空表征,完整理解真实世界的空间结构、时序变化、材料形变与物理交互因果,并打通渲染、仿真、规划的能力壁垒,形成可落地、可自迭代的物理智能闭环。
 
  所以影身智能选择了4D路线:三维空间,加上时间维度,这也是影身智能自成立以来坚定押注的核心方向。
 
  闵伟认为,数据从来不是多少的问题,而是维度的问题。
 
  真正的4D不单是“三维空间+一维时间”的简单叠加,而是在完整时空维度基础上,补齐了二维、三维数据完全缺失的物体形变、表面摩擦、受力轨迹、接触关系、材质惯性等核心物理信息。
 
  纸上谈兵终须浅,不落地无以为真。
 
  模型认知边界由训练数据决定,语言、图像、视频、静态三维等降维数据,很难还原真实世界完整的时空动态与物理交互。
 
  针对数据采集贵、规模化难的痛点,影身智能自研“影身360”多模态采集系统,无需高端专业设备,仅靠4-6个消费级RGB摄像头与普通显卡,即可实现25帧/秒的动态采集,产出毫米级精度4D数据,硬件综合成本降低90%以上,实现了轻量化、可量产的工业数据采集模式。
 
  目前,影身智能已构建万小时级高质量4D数据集。
 
  高维4D数据,是世界模型的“燃料”,而物理理解,是世界模型的“内核”。
 
  影身智能自研的“破界S1”4D世界模型,具备三维空间认知与时间演化推演能力,从根源规避各类反物理错误,可适配多类场景迭代。这也让AI学习的不再是像素层面的概率关联,而是真实世界的物理因果、交互规律。
 
  基于“破界S1”强大的物理感知与状态预测能力,影身智能能够自动生成适配真实工位的机器人动作序列。机器人无需工程师逐行编程调试,只需观摩熟练工人的操作过程,即可自主理解工艺意图、把控动作约束与作业关键点,并且能够灵活泛化、适配全新的作业对象与工况。
 
  围绕原生4D世界模型,影身智能一步步跑通“数据—模型—应用”的完整闭环,让物理智能不再局限于实验室的仿真演示,而是赋能机器在真实物理世界中稳定、可靠地完成作业任务。
 
  攻克制造业“禁区”,把技术放到实体产业检验
 
  所有的技术的终极价值,都要落到产业里见真章。
 
  世界模型真正的试炼场,从来不是实验室或是演示视频,而是门槛极高的双柔性制造场景。
 
  何为双柔性?一是工艺柔性:小单快反、款式快速迭代,产线要不断适配新任务;二是材料柔性:皮革、布料这类加工物料质地柔软,受力就会变形。两大难题叠加,正是传统自动化一直没能攻克的关卡。
 
  鞋服行业就是典型代表。软质来料极易形变,款式月月更新,来料非标严重。过去几十年,再高端的工业机器人都很难应对这类复杂工况,大量工序只能依靠人工,行业自动化渗透率长期不足 5%。
 
  影身智能将原生4D世界模型的核心能力,精准打入这片传统自动化“无人禁区”。
 
  依托“破界S1”,该公司打造ShadowGlue涂胶、ShadowPress压底、ShadowBox打包三大柔性具身机器人矩阵,实现零产线改造、零停工、零驻场,加速轻工智造的生产升级。
 
  其中,ShadowGlue涂胶机器人可实时感知胶水粘稠度变化,0.1秒内完成动态补偿,物料浪费率严格小于1%;
 
  ShadowPress压底机器人则依托视觉算法动态补偿实现亚毫米级精准对位,末端精度要求降低10倍,良品率高达99.9%以上,支持7×24小时无人化作业。
 
  除核心工业智造赛道外,影身智能同步布局4D数字文娱,重点打造4D直播、4D游戏等业务方向,提供具备真实空间感知、多模态同步生成与实时交互能力的高维动态内容。
 
  此外,该公司在居家服务赛道目前处于技术预研与场景验证阶段,依托与工业制造共享的“破界S1”基座模型对空间结构和人行为演化的建模能力,探索养老护理、家庭清洁等生活化服务场景。
 
  凭借扎实的技术能力,影身智能不仅率先跑通制鞋产线规模化落地,当前在手柔性智造订单总额达数亿元,排产规模达千台级,是全球范围内少数实现世界模型工业级量产验证的企业。
 
  同时,该公司顺利出海,与宝龙鞋业、顺斐鞋业、越韩鞋业等越南头部制鞋集团达成战略合作,向越南市场出口数百台ShadowGlue涂胶机器人、ShadowPress压底机器人,订单规模达数千万元人民币。
 
  硬核团队支撑:清华科研+产业老兵
 
  技术与商业的双重突破,背后是一支“学术科研+工程能力+产业经验”的复合型顶尖团队。
 
  不同于多数纯学术团队,影身智能核心班底由清华科学家团队与产业技术专家共同组建。该公司创始人兼CEO闵伟,清华大学工学博士,拥有20年机器人行业深耕经验,累计斩获165项发明专利。
 
  科研侧实力同样雄厚,首席科学家为清华大学自动化系长聘教授刘烨斌,研究方向为三维视觉、3D与4D内容生成,数字人;特别科技顾问为清华大学机械工程系长聘教授朱煜。
 
  强大的智囊团,是影身智能推动4D世界模型走向真实产线的过程中最扎实的底气。
 
  写在最后
 
  AMD这场550亿级收购,折射出AI正在经历一轮重要的范式转移。
 
  AI正在从大语言模型主导的数字智能,向理解现实的物理智能迈进,而世界模型正是这轮变革的核心方向。
 
  在这场竞赛里,影身智能已埋头赶路两年,以万小时级4D数据集和工业级量产验证的原生4D世界模型,率先跑通了这条路。数亿元在手订单与出海越南的实绩,就是最直接的注脚。
 
  当World Labs的科研突破让AMD豪掷82亿美元,影身智能的机器人已在产业一线批量运转。一边是资本为技术投票,一边是产业用订单回应,两条路径正在彼此印证同一个判断:世界模型的产业时刻,不是遥远的预言,而是正在发生的现实。       

原标题:比李飞飞更快一步?清华博士掌舵影身智能,已让4D世界模型在工厂落地
 
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