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550亿收购背后:世界模型赛道升温,中国大场景物理世界模型价值凸显

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来源:【人民日报中央厨房-民生无小事工作室】


2026年9月28日,芯片巨头 AMD 宣布以约82亿美元(约550亿元人民币)全股票交易收购李飞飞创立的空间智能公司 World Labs。李飞飞将加入 AMD 担任执行副总裁兼首席科学家。这是 AMD 历史上规模第二大的收购案。

这笔交易之所以引发全球关注,不仅因为金额巨大,更因为它确认了一个事实:空间智能与世界模型,已经成为全球科技巨头竞相下注的核心赛道。

在这场全球竞逐中,来自中国的天耀宏图,与 World Labs 属于同一技术体系——视觉生成路线,却走出了一条不同的路。

同一技术路线:从视觉出发,用生成替代采集

World Labs 成立于2024年4月,专注“空间智能”和世界模型研究。2026年9月发布的 Atlas 官方宣称全球首个多模态世界模型,支持像素级相机控制、3D重建和视频换机位,能从最少2张、最多 25 张普通照片生成可被仿真器直接导入的3D场景。

天耀宏图成立于2012年,从国产空间智能底层平台起步,持续打造 GreatMap 天耀万象物理世界模型与 EchoMos 具身智能仿真训练场。公司依托卫星遥感影像直出高保真三维场景,构建了“带真值、带语义”的大场景物理世界模型。

两者的技术逻辑如出一辙——都是从视觉出发,用生成式方法替代昂贵的真实采集。长期以来,三维场景的构建依赖昂贵的激光扫描、人工建模或大规模实景采集。World Labs 用“少量照片生成可漫游空间”的方式,天耀宏图用“一张卫星影像生成大场景物理世界”的方式,都在探索“重建即生成”的技术路径。

二者技术路线具有同源性,为行业提供了不同实现路径的参照样本。

大场景与小场景:同一体系下的不同能力维度

如果说 World Labs 是用一张手机拍的小照片,在数字世界里“写”出一个可漫游的房间,那么天耀宏图,是用卫星从太空拍下的大照片,在数字世界里“还原”一整片广袤的真实天地。

天耀宏图的 GreatMap 天耀万象物理世界模型,依托卫星遥感影像直出高保真三维场景。0.6米级全球遥感影像叠加全国2800余个县市的三维白模数据底板,无需外业采集、无需人工建模。每一寸空间都带有真实的地理坐标、物理属性与语义标签,实现了虚拟环境与现实世界的精准映射。

与 Atlas 相比,天耀宏图在“真值”与“语义”两个维度上形成了鲜明差异。Atlas 目前解决的是几何层面的问题——世界长什么样子。而天耀宏图的生成结果追求物理上的“真值”——每一寸空间都带有真实的地理坐标、物理属性和语义标签。风会吹、物会动、天气会变,机器人在这里经历的一切,都遵循真实世界的物理法则。

数据荒漠:全球性难题与中国解法

李飞飞在多个场合直言:制约具身智能落地的,不是芯片,不是算法,是“数据荒漠”。2026年7月底,她在一档播客中表示,“拉高视野来看,当前机器人领域面临的最大阻碍就是数据匮乏。未来瓶颈可能是芯片,但当下绝对是物理交互数据的极度稀缺”。她指出,真实环境评估不仅慢,而且危险且昂贵。

而这,恰恰是天耀宏图较深,也较难被复制的优势。

天耀宏图的 GreatMap 天耀万象物理世界模型,依托全球0.6米级遥感影像叠加全国2800余个县市的三维白模数据底板,从卫星影像出发,直接生成带真值、带语义的厘米级高精度三维场景。这意味着,企业拥有覆盖全球的遥感影像数据资产。这些数据天然携带真实地理坐标、物理属性和语义标签,是依靠手机照片所难以获得的底层数据资源。

更关键的是,天耀宏图的合成传感数据引擎,可实现每日批量生成十万量级的高质量仿真训练数据集。以往需工程师在现场守候数百小时采集的真机数据,在仿真环境中一天即可批量生成,验证成本大幅下降。

2026年9月,天耀宏图与中科天算签署战略合作协议,共建星地一体智能训练与验证平台,实现“天上采集、天上处理、天上生成、地面取果” 的全新技术链路,探索形成 “天数天算”创新方案。这意味着,天耀宏图不仅拥有覆盖全球的遥感影像数据资产,更具备了高频、快速、精准地更新这套数据资产的能力。

实景三维的“新鲜度革命”:从“一次采集”到“高频更新”

实景三维有一个被行业长期忽视的短板——更新。传统实景三维建模方式成本较高,依赖大规模外业采集、人工建模或激光扫描,投入较大。一次建成的成本较高,而交付之日就是数据老化的起点。

天耀宏图的解法,是把“更新”这件事,从地面搬到天上。公司构建了一条“高频遥感捕捉变更→AI 自动识别变化→直接生成更新三维”的技术链路。卫星每天都在过境,遥感影像每天都在更新,AI 自动比对前后时相影像、识别变更数据、直接驱动实景三维模型的局部更新。不需要重新采集,不需要人工建模,可实现全球实景三维数据的持续动态更新。

这意味着,天耀宏图提供的不是一次性的实景三维产品,而是一个持续更新的实景三维数据底座。

第二套引擎:不依赖卫星的视觉定位

同属 AI 视觉技术路线,World Labs 用“看见”生成空间,天耀宏图用“看见”生成空间,并且用“看见”定位自己。

Atlas 止步于“画出来”。天耀宏图完成了“画出来,并且知道它在哪里”。

天耀宏图与国内顶尖科研院所联合打造的AI“猎影”空间定位系统,无需依赖北斗/GPS等卫星信号,仅通过照片或视频,借助AI实时快速建模、AI空间配准定位等技术,实现米级精度、秒级定位。这套系统可做到不依赖卫星信号,仅凭视频或照片即可在秒级时间内实现米级精度定位,在视觉立体空间定位技术方向实现重要技术突破。

此次技术突破,标志着我国在视觉立体空间定位智能体技术体系上取得重要进展,跻身国际先进行列。

前者让AI“看见”空间,后者让AI在空间中“找到自己”。

从实验室到真实世界:中国物理AI的产业实践

目前,天耀宏图的物理世界模型已落地国家级全空间无人体系示范项目,完成多型号巡检、物流无人机的仿真验证。公司同时布局物理世界模型、具身智能仿真训练场、AI视觉定位系统三大产品线,形成了从数据生成到仿真训练到实战部署的完整闭环。

从工业走向生活,从室内走向室外,从固定空间走向广袤世界——这是机器人走向大众应用的重要方向,也是天耀宏图正在探索的方向。

天耀宏图创始人陈菡表示:企业不盲目追逐热点,坚持深耕空间智能底层技术赛道。回顾14年发展历程,她将企业发展概括为“以自主创新为驱动的企业成长之路”。

从空间智能底层平台起步,到搭建物理世界仿真底座,再到联合产业伙伴共建生态,天耀宏图走出一条国产空间智能自主创新的发展路径,也为人工智能从“数字世界”走向“物理世界”提供了重要支撑。

原标题:《550亿收购背后:世界模型赛道升温,中国大场景物理世界模型价值凸显——天耀宏图以“带真值、带语义”的视觉生成路线,走出差异化路径》

(张强)

本文来自【人民日报中央厨房-民生无小事工作室】,仅代表作者观点。全国党媒信息公共平台提供信息发布及传播服务。

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