李飞飞创立的World Labs获10亿美元融资，英伟达与AMD联手押注空间智能
AI科学家李飞飞创立的World Labs完成10亿美元新一轮融资，投后估值达50亿美元，由Autodesk领投，英伟达与AMD罕见联手参投。该公司推出的“空间智能”技术通过大型世界模型（LWM）赋予AI理解物理法则和三维空间的能力，旨在解决具身智能训练成本高、数据匮乏的行业痛点。该技术路线摒弃传统数字孪生，转向“数字表亲”模式，结合光轮智能的物理引擎，实现了从虚拟仿真到现实机器人部署的高效闭环。
事件概述
近日，由“AI教母”李飞飞创立的初创公司 World Labs 宣布完成 10亿美元 新一轮融资，投后估值约为 50亿美元（约合人民币350亿元）。本轮融资由设计软件巨头 Autodesk 领投2亿美元，英伟达 (NVIDIA) 与 AMD 罕见地同时作为投资方参与。World Labs 成立仅两年，其估值在一年内从10亿美元飙升至50亿美元，涨幅达4倍。
核心技术与创新
World Labs 的核心竞争力在于其提出的 “空间智能” (Spatial Intelligence) 概念，旨在解决当前大模型缺乏物理世界认知的缺陷：
- 大型世界模型 (LWM)：不同于 Sora 等仅生成二维像素视频的技术，World Labs 的模型能生成具有重力、摩擦力等物理属性的真实 3D 世界。它具备类似人类的“物体恒常性”认知能力，不仅能重建拍摄到的画面，还能脑补并还原照片盲区（如墙壁背后、天花板高度）的内容。
- CES 展示成果：在 CES 大展上，该技术展示了仅需手机扫描办公室几分钟，即可生成高保真 3D 模型。用户佩戴 VR 眼镜可进入该虚拟空间，进行蹲下查看细节或与虚拟物品进行真实的物理互动。
- 技术路线变革：针对具身智能（Embodied AI）训练成本高的问题，World Labs 放弃了高成本的“数字孪生”（1:1 完美复刻），转而采用 “数字表亲” (Digital Cousin) 路线。该逻辑强调物理与空间结构的可信度，允许细节近似，从而大幅降低数据采集与重建成本。
商业落地与生态合作
World Labs 的技术主要服务于 具身智能 领域，即物理机器人的训练与部署：
- 虚拟训练场：利用生成的亿级符合物理规律的虚拟 3D 世界，让机器人在安全环境中进行海量试错（如跌倒、抓取玻璃杯），掌握物理法则后再迁移至现实机器人。
- 关键合作伙伴：与世界模型公司 光轮智能 达成深度合作。World Labs 提供可视化世界模型（Marble）快速生成场景，光轮智能提供底层物理引擎以对齐触觉、重力、摩擦力等参数。仅需一张全景图或短视频，即可构建可供物理交互的仿真环境。
- MoMaGen 技术闭环：2025年提出的 MoMaGen 技术打通了从虚拟到现实的落地路径：1条人类动作示范 -> 裂变生成数千条仿真数据 -> 40条真实数据微调 -> 实体机器人部署。
- B2B 商业化：已与 Autodesk 深度绑定，未来建筑师或设计师可利用 World Labs 一键生成布局草图，再导入 Autodesk 工具进行精修。
行业背景与挑战
- 资本热度：围绕世界模型的竞赛已白热化，短时间内已有超13亿美元资金涌入。除 World Labs 外，Meta 首席 AI 科学家杨立昆 (Yann LeCun) 创立的 AMI Labs 及谷歌 DeepMind 的 Genie 3 项目也在布局此赛道。
- 面临挑战：
- 数据获取难：相比语言模型可利用廉价互联网文本，世界模型需要高质量的 3D 空间和物理交互数据，获取成本和标注难度呈指数级上升。
- 容错率低：语言模型错误仅是笑话，但世界模型若在物理规律模拟上出错，可能导致现实世界中机器人撞墙或自动驾驶事故。
此次英伟达、AMD 及顶级资本的巨额投入，标志着 AI 产业正从“语言智能”向“物理世界”全面拓展的历史性转折。