在具身智能仍陷于“资本热、落地冷”之际，成立仅3个月的索塔无界，率先以欧洲最大商超集团 Schwarz Group 的战略合作，打破商业落地僵局。根据规划，双方未来3年将在真实商超场景中部署超过千台具身智能机器人。索塔无界不造硬件，而是为机器人打造“原生物理大脑”——首次将4D世界动作模型部署于真实商超货架之间，开启物理智能的“场景收敛+通用泛化”新路径。
破局：不追“虚拟温床”，直击“物理考场”
2026年的具身智能，融资额屡创新高，但机器人进工厂仍困于专机专用、进家庭连“开冰箱”都频频失手。多数玩家沉迷视频生成或仿真训练，这些“虚拟温床”对具身操作并不实质。
索塔无界创始人胡德波给出截然不同的判断：“跨本体、跨场景的通用大脑路径过长，但让原生物理基模先沉入一类高复杂度场景，垂类跑通通用泛化，再反哺全场景——这是当下最可能走通的路径。”
于是，索塔无界直接把实验室搬进欧洲商超，在真实货架、真实商品、真实人流中，训练机器人的“场景智商”。
技术跃迁：以原生4D世界模型构建机器人的安全决策底座
索塔无界首席科学家刘哲博士领衔团队，正推动世界模型从视频预测、仿真生成，迈向原生物理世界模型的新阶段，开启具身智能技术代际跃迁。
刘哲，华中科技大学博士（师从国家杰青、IEEE/IAPR双料会士 白翔教授），香港大学博士后（师从国家优青、MIT TR35榜单 赵恒爽教授）。近十年来持续深耕3D/4D感知、自动驾驶世界模型与具身智能，曾主导15人以上规模的研究团队。已发表顶级会议及期刊论文35余篇，Google Scholar引用超过2,380次。代表工作包括多模态3D感知模型EPNet／EPNet++、鲁棒点云检测模型TANet及统一高效3D建模框架LION等，在3D感知与自动驾驶领域获得广泛关注和引用。近期代表工作聚焦4D世界模型与具身智能，包括物理感知4D世界模型GenieDrive、统一感知—预测—规划的4D多模态模型DrivePI，以及实时流式VLA架构FASTER和通用World-Action Model 架构Metis。
依托与华为、长安、小米、理想、大晓机器人等头部产业伙伴的深度合作积累，刘哲博士团队沉淀出覆盖高维场景表征、可解释安全规划与物理一致评测闭环的 World-Action 技术底座。基于这一底座，刘哲博士领衔由港科大、清华大学、香港大学年轻专家组成的索塔无界模型团队，倾力打造原生4D物理世界基模——统一4D空间表征、物理约束、时空推理、安全评测与动作输出，端到端“理解并操作”物理世界，跨越 2D 生成与仿真范式，迈向第5代世界模型阶段。
数据飞轮：10万小时冷启动，百万小时年增量
高质量物理操作数据极度稀缺，互联网数据、仿真数据、第三方开放数据集只能解决数据金字塔的多样性需求，无法支撑真实场景落地。索塔无界的解法是：自研多指多模态UMI + 空间感知EGO采集系统，并与欧洲商超客户合作，进场大规模实地采集。
• 冷启动即获10万小时专有数据（涵盖货架操作、补货、拣选、人机交互等细粒度动作）；
• 正式部署后，每年回传超100万小时真实操作数据，启动“部署→数据回传→模型Scaling”的正向飞轮——模型越用越强，场景壁垒越筑越高。
尤其关键的是，欧洲大规模真实场景数据采集面临极高的合规门槛：数据脱敏、本地化存储与处理、隐私安全法合规缺一不可。创始人胡德波早年海外工作期间，对海外大B客户的战略合作、合规谈判、长期互信具备成熟经验，这是多数中国AI企业难以复制的独特护城河。
为什么选商超？最难考场，最优跳板
商超比工厂更复杂（货架SKU周更、陈列频繁调整），动态与多样性类似家庭（密集人机交互、物品或任务多样），且其数据维度与家庭场景高度同构。在此锤炼出的具身世界模型基模，向上可平滑迁移至家庭服务，向下可降维赋能工业物流——是“垂类收敛，通用泛化”的最优中间态。
而进入欧美商超，意味着必须跨越数据安全、本地化运营、合规审查等多重高墙，多数中国具身智能企业望而却步。
但这正是创始人胡德波的“主场”——华为欧洲高管出身，连续两次创业（无人机+水下机器人，再到人形机器人与具身智能），曾与全球前十大商超零售集团中的7家建立过合作；2023年切入人形整机赛道，率先跑通全栈落地。三段经历拼出“技术+场景+客户”的完整拼图。
“我们不是从零敲门，是带着信任和需求洞察直接进场。”胡德波说。这也是为什么索塔无界虽然成立仅3个月，就已击败数十家具身公司，拿下欧洲最大商超集团客户。
WAIC签约：入选上海市人工智能重点项目
在刚刚结束的WAIC世界人工智能大会上，索塔无界作为上海市人工智能重点项目亮相闭幕式签约仪式并完成签约，正式进入产业落地加速期。
结语：物理智能的“索塔路径”
当行业仍在讨论世界模型的未来形态时，索塔无界用三个月，将答案摆进了欧洲超市的货架。从垂类收敛到全场景通用——先扎根，再开花。 这或许是具身智能走出实验室、走进真实世界的最快捷径。
