“世界模型正在从技术讨论，进入更具体的产业场景。

深耕具身智能赛道，影身智能扎根北京未来科学城，持续推进技术创新与产业化落地。2026 年初，公司 Pre‑A 轮融资顺利收官，本轮由北京未来科学城星科创投基金、杭州科创集团、东莞科创、松禾资本联合领投，累计融资额近亿元，为企业技术研发与业务扩张注入资本动力。依托未来科学城的科创土壤、产业基金与机器人产业生态，企业持续深耕4D世界模型技术，加速推进技术迭代与产业落地。

同样的路径，正在被一场海外巨额收购印证。

近日，AMD正式签署收购World Labs的最终协议，采用全股票交易，交易对价约82亿美元，预计于2026年底前完成。交易完成后，World Labs创始人李飞飞将加入AMD，担任执行副总裁兼首席科学家，直接向苏姿丰汇报。

这是今年世界模型赛道最重的一笔交易之一。英伟达持续加码Physical AI，AMD直接买下一家成立不过两年的空间智能公司——从9月发布原生处理文本、图像、视频和3D信息的Atlas模型，到7月收购机器人仿真公司SceniX，AMD直接用82亿美元买下World Labs，巨头们正在把空间智能、世界模型和机器人学习推到更核心的位置。

而在国内，围绕同一个问题——AI如何获得对物理世界的稳定表示，并把它用于机器人——也已经出现不同的技术起点。

腾讯从空间生成切入，群核科技从空间数据与仿真切入，影身智能则把切入口放得离真实世界更近，先把真实环境记录和重建出来，再训练4D世界模型，最后接进机器人和制造现场。

这家公司的总部，在北京未来科学城。

01.

真正的分野，从数据开始。

过去两年，具身智能行业最不缺的词之一，就是数据。真机采集、遥操作、人类视频、互联网视频、仿真合成数据，都在快速扩张，进入机器人模型的训练体系。

但当数据越来越多以后，真正影响模型效果的已经不只有“多少小时”，还有这一小时究竟记录了什么，包含多少机器人真正能够利用的状态信息。

影身智能切入的正是这一层。它没有把单路视频直接作为最终数据，而是用多个摄像头从不同方向同步记录同一个场景，再完成空间对齐和动态重建，把不同画面恢复到统一空间中，并保留随时间发生的连续变化。

同样是一个人拿起鞋子的操作。普通视频可以记录人的手怎么移动、鞋子最终去了哪里。多视角4D数据还可以进一步恢复鞋在空间中的位置、不同视角之间的对应关系、遮挡过程，以及状态如何随时间连续变化。

影身智能把中间这套处理过程称为“数据冶炼”。去掉概念包装，它本质上是一套数据工程——摄像头负责采原料，空间重建和模型负责把原料加工成可以用于世界模型训练的时空信息。

它的采集方式也不完全依赖机器人本体。按照影身公开的路线，环绕摄像头可以直接布置在工位和真实生产环境周围。工人在正常工作的同时，系统就能够持续产生多视角数据，不要求操作人员长期佩戴头显，也不一定需要占用机器人专门跑数据。

但数据只是第一步。影身目前试图把整条链连起来：真实场景采集→4D重建→世界模型→动作规划→真机执行 →新数据回流。机器人执行后的结果，再回到数据体系继续训练。

到了这里，4D才不只是一个数据格式，它开始变成模型和机器人之间的一层接口。

02.

从模型到产线，4D世界模型走进验证期

技术路线走到最后，还是要回到真实场景。影身智能选择的第一个重点工业场景，是制鞋。

晋江市政府今年4月公开的数据显示，影身智能相关机器人已经进入压底、涂胶、拉模等制鞋环节，并逐步进行规模化验证。当地报道还提到。其双机械臂机器人能够在鞋款之间切换，不需要每次人工重新编程。

一个月后，影身智能又在晋江发布涂胶机器人、压底机器人等设备。公开信息显示，相关设备采用其自研4D高斯世界模型，并结合力控动态补偿算法处理真实作业中的位置、姿态和接触变化。

制鞋之所以适合验证世界模型，不在于这个行业“传统”，而在于它本身就是典型的“双柔性”场景。

一方面是材料与物体的柔性。不同鞋款、尺鞋码、材质对应不同曲面体会形变，摆放位置也并不完全固定。另一方面是订单模式的柔性。轻工业普遍存在小批量、多批次、高频换款、快速翻单的需求。这和传统工业机器人擅长的固定工位、固定产品、固定轨迹恰好相反。

简单来说，影身真正想验证的，是模型能不能根据眼前这双鞋的实时状态调整动作，而不是死记一条轨迹。

从目前公开数据看，这条路线已经开始进入效率验证阶段。按照闵伟在晋江市政府报道中的公开表述，相关生产环节8—10小时可生产约3000双鞋；刷胶环节，一台设备一天可处理约1000只鞋，对应约1.5个人工。

从更远的视角来看，如果这套能力能够从制鞋进一步复制到服装、柔性装配等场景，意义就不只是多落地几台机器人。更关键的是，它会验证一件事：同一套世界模型，能不能跨产品、跨设备，甚至跨行业复用。

这才是4D世界模型从技术成立走向商业成立的关键一步。

03.

从一条产线，滚出一个飞轮

工厂对影身还有另一层价值。它不只是一个落地场景，也是持续产生真实数据的地方。

不同鞋款、尺寸、材料、摆放状态和异常情况，都会在真实生产中不断出现。只要这些数据能够重新进入训练体系，产线就不再只是模型的应用终点，也会变成新的数据入口。

于是，一条更完整的循环开始形成：部署产生数据，数据继续训练模型，模型再降低后续部署和调试成本。

同一套底层能力，也被复用到了工业之外。。2026年服贸会上，公司展示了一套6摄像头4D直播方案：多个机位采集同一现场，再通过模型完成实时空间重建，并生成摄像头没有直接覆盖的新视角。

4D直播和制鞋机器人面向不同市场，但底层都复用了多视角采集、空间对齐、动态重建和4D生成能力。这让影身这套技术栈具备了一层额外价值——同一套底层能力，可以在工业具身和数字内容等不同业务里复用。

对一条前期投入较重的4D路线来说，这种复用既能提高技术利用率，也能带来更多真实数据入口。

04.

未来与结语

82亿美元，可以看作是关于世界模型的“定价”，但它并没有替世界模型行业选出一条标准答案。

不过，有一点已经越来越明确：世界模型的价值，最终不能只由生成效果证明。它需要进入仿真，需要进入训练，也需要在真实世界里接受反馈。

对于影身智能来说，真正需要证明的是从真实4D数据、世界模型到机器人执行这条链，能不能持续从晋江的一条生产线，复制到更多工厂和更多柔性任务。

而一条产线要复制成一张网络，靠的不只是企业的工程能力，还有它脚下的产业生态。

作为北京市 “一南一北” 机器人产业布局里北部产研结合示范区的核心承载地，未来科学城正重点培育机器人、具身智能新兴赛道。区域依托高校科研资源、多支产业投资基金与标准化产业园区，搭建起 “高校‑基金‑园区” 协同赋能模式，为机器人硬科技项目提供早期融资、研发办公到成果落地的全链条支撑。

区域集聚了一大批深耕具身感知、机器人本体、核心零部件的科创企业，实现技术创新和产业落地双向赋能。影身智能正是这片产业生态中扎根工业实景的代表企业，依托本地科研平台、产业基金的联动加持，持续探索世界模型从实验室走向实体经济的落地路径。

而坐落于未来科学城西区的北京市机器人产业园（昌平），正是承载这一产业发展的核心实体载体。园区总建筑规模超 30 万平方米，一期 6.46 万平方米载体已投入使用，构建起 “以机器人本体为核心，核心零部件、智能感知系统与技术为聚焦点” 的产业体系。

园区落地国家机器人检测评定平台、企业中试平台等公共基础设施，充分匹配机器人企业研发、中试、精密生产的多元诉求，面向机器人全细分赛道开放产业空间与测试验证条件，持续汇聚上下游创新主体，打通技术研发、测试认证、小试中试到产业化应用的完整闭环，也为影身智能这样的创新企业提供完善的产业配套与协同发展土壤。

资本、园区、产线，至此被放进了同一个坐标系。AMD用82亿美元，把空间智能再次推到了聚光灯下。而这场竞争更硬的一面，是谁能真正让机器人看懂世界之后，还能把活干完。

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