文 | 新質(zhì)動(dòng)能

“AI教母”李飛飛，竟同時(shí)搞定了英偉達(dá)和AMD！

近日，李飛飛創(chuàng)立的World Labs宣布，完成10億美元新一輪融資，投后估值約50億美元。本輪融資由設(shè)計(jì)軟件巨頭Autodesk領(lǐng)投2億美元，英偉達(dá)與AMD罕見聯(lián)手參投。

要知道， World Labs 才成立2年，一年估值就狂飆 4 倍，從10億美元沖上了 50 億美元，約合人民幣 350 億元。

在今年的 CES 大展上，它的技術(shù)直接震撼了整個(gè)硅谷：

只要用手機(jī)在辦公室里隨便一掃，幾分鐘就能生成一個(gè)高保真的 3D 辦公室模型。人戴著 VR 眼鏡，就能直接走進(jìn)去，蹲下看桌底的細(xì)節(jié)，甚至能和里面的虛擬物品進(jìn)行真實(shí)的物理互動(dòng)。

在這個(gè)大模型滿天飛的時(shí)代，這家年輕的公司，憑什么能讓頂級(jí)資本、芯片巨頭們搶破頭？

英偉達(dá)AMD憑什么搶著投

World Labs 之所以能讓巨頭們紛紛掏出真金白銀，核心在于創(chuàng)始人李飛飛看透了現(xiàn)在 AI 發(fā)展的一個(gè)致命“死穴”。

回看當(dāng)下的 AI 巨頭，無論是能寫代碼的 ChatGPT，還是能生成逼真視頻的 Sora，它們?cè)絹碓较褚粋€(gè)“偏科生”。這些 AI 在云端吞噬了海量的文本和二維圖像，可以做到出口成章、畫皮畫骨，但它們從來沒有真正在物理世界里生活過。

李飛飛曾用一個(gè)非常扎心的比喻來形容：現(xiàn)在的 AI 就像是被困在柏拉圖洞穴里的囚徒，只能看著墻上的影子，卻摸不到真實(shí)的物理實(shí)體。你讓 AI 去寫一首詩，它文采飛揚(yáng)；但你讓它判斷一下“如果不小心碰倒桌上的花瓶會(huì)發(fā)生什么”，它瞬間就會(huì)死機(jī)。因?yàn)樗恢浪菍?shí)心的，不知道重力的感覺，更不懂得物理法則。

Sora 生成的視頻看似震撼，但在李飛飛看來，那僅僅是像素點(diǎn)的堆砌。你想換個(gè)視角看 Sora 視頻里的物體是做不到的，因?yàn)樗欢鹧娴臏囟龋欢颖澈蟮暮穸取?/p>

針對(duì)這個(gè)缺陷，World Labs 祭出了他們的殺手锏——“空間智能”（Spatial Intelligence）。

團(tuán)隊(duì)打造的大型世界模型（LWM），生成的不再是扁平的畫面，而是一個(gè)實(shí)打?qū)嵱兄亓Α⒂心Σ亮Φ?3D 世界。它賦予了 AI 一種類似人類嬰兒的“物體恒常性”認(rèn)知能力。給模型喂一張照片，它不僅能重建照片里拍到的部分，還能像人一樣腦補(bǔ)，直接還原出照片盲區(qū)里、墻壁背后的樣子，甚至推測出天花板的高度和窗外的景色。

這種從“視覺識(shí)別”到“空間理解”的跨越，正是讓英偉達(dá)和 AMD 感到戰(zhàn)栗并瘋狂押注的根本原因。

能把這個(gè)宏大概念落地的，是一支戰(zhàn)力爆表的團(tuán)隊(duì)。在 World Labs 的聯(lián)合創(chuàng)始人及核心團(tuán)隊(duì)中，華人科學(xué)家占了極高的比例，來自清華、北大等頂尖學(xué)府的技術(shù)精英構(gòu)筑了極其堅(jiān)實(shí)的人才底座。

與此同時(shí)，李飛飛本人在資本圈也有著極深的人脈。她不僅是學(xué)術(shù)界的泰斗，更是投資圈極其活躍的 LP（有限合伙人），她是 Radical Ventures 的科學(xué)合伙人（Scientific Partner），金沙江創(chuàng)投曾投資過李飛飛擔(dān)任董事會(huì)成員的公司 Nimble Robotics。

打通機(jī)器人的“任督二脈”

這項(xiàng)技術(shù)看著極其炫酷，但如果僅僅是用來給游戲做地圖、給好萊塢做特效，絕對(duì)撐不起 50 億美元的估值。

World Labs 真正的野心，在于解決科技圈目前最難啃的一塊硬骨頭：具身智能，也就是我們常說的物理機(jī)器人。

為什么直到今天，我們家里還沒有出現(xiàn)真正像樣的保姆機(jī)器人？核心癥結(jié)在于“訓(xùn)練成本太高”。你不可能讓一個(gè)剛出廠的機(jī)器人直接進(jìn)你家真實(shí)的廚房里去試錯(cuò)。打碎幾千個(gè)盤子是小事，萬一由于沒有掌握好力度引發(fā)火災(zāi)，誰來承擔(dān)后果？

機(jī)器人迫切需要一個(gè)極度逼真的模擬器來學(xué)習(xí)，而 World Labs 的技術(shù)，完美充當(dāng)了機(jī)器人的“實(shí)驗(yàn)室”。

這套大世界模型能夠瞬間生成上億個(gè)符合物理規(guī)律的虛擬 3D 世界。在這個(gè)虛擬空間里，水會(huì)往低處流，玻璃掉在地上會(huì)碎，物體之間有真實(shí)的碰撞體積。機(jī)器人在這個(gè)虛擬的廚房里，可以安全地跌倒一萬次，學(xué)會(huì)怎么控制力度拿起玻璃杯，怎么繞開地上的障礙物。

等它在虛擬世界里完成了海量訓(xùn)練，掌握了真實(shí)世界的物理法則，再把這套程序下載到現(xiàn)實(shí)中的真機(jī)器人身上，它就能直接走進(jìn)你家干活。

理想很豐滿，但現(xiàn)實(shí)中的問題是：如何低成本、大規(guī)模地生成這些帶有物理屬性的仿真世界？

在這個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上，李飛飛拋棄了行業(yè)內(nèi)傳統(tǒng)的“數(shù)字孿生”路線。要知道，試圖將真實(shí)世界 1:1 完美復(fù)刻進(jìn)仿真系統(tǒng)，需要高密度的傳感器掃描和極其漫長的人工重建，成本高到令人發(fā)指。

她選擇轉(zhuǎn)向“數(shù)字表親”（Digital Cousin）技術(shù)路線，核心邏輯是：仿真最重要的是物理與空間結(jié)構(gòu)，只要結(jié)構(gòu)可信，細(xì)節(jié)允許近似。

基于這個(gè)思路，World Labs 強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手了中國一家炙手可熱的仿真合成數(shù)據(jù)公司——光輪智能。

兩家公司打出了一套組合拳：World Labs 的可視化世界模型（Marble）負(fù)責(zé)快速生成海量的 3D 場景，而光輪智能則提供底層物理引擎，解決機(jī)器人訓(xùn)練中最關(guān)鍵的觸覺、重力、摩擦力等物理參數(shù)對(duì)齊問題。

現(xiàn)在，僅需一張全景圖或一段簡單的視頻，系統(tǒng)就能在幾分鐘內(nèi)構(gòu)建出可供物理交互的仿真環(huán)境。這不僅大幅降低了數(shù)據(jù)采集成本，更徹底解決了仿真數(shù)據(jù)難以規(guī)模化應(yīng)用的行業(yè)痛點(diǎn)。機(jī)器人評(píng)測從此不再是紙上談兵，而是擁有了實(shí)打?qū)嵉墓I(yè)級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施。

從虛擬到現(xiàn)實(shí)的商業(yè)閉環(huán)

技術(shù)上的狂飆突進(jìn)，需要學(xué)術(shù)與商業(yè)的雙重閉環(huán)來支撐。

在學(xué)術(shù)突破上，李飛飛團(tuán)隊(duì)在 2025 年提出了一項(xiàng)名為 MoMaGen 的技術(shù)，給具身智能的落地踩下了一腳油門。

依靠這項(xiàng)技術(shù)，只需要 1 條人類的動(dòng)作示范，系統(tǒng)就能在仿真環(huán)境中裂變生成數(shù)千條符合物理規(guī)則的多樣化數(shù)據(jù)；緊接著，僅需 40 條真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，就能直接部署到實(shí)體機(jī)器人上。

這套“1條示范 -> 裂變數(shù)千仿真數(shù)據(jù) -> 40條真實(shí)微調(diào) -> 現(xiàn)實(shí)部署”的閉環(huán)，打通了從虛擬到現(xiàn)實(shí)的落地路徑。這不再是存在于實(shí)驗(yàn)室里的概念，而是實(shí)打?qū)嵉墓I(yè)級(jí)生產(chǎn)力。

商業(yè)巨頭們向來是不見兔子不撒鷹。Autodesk 領(lǐng)投的 2 億美元絕不是來做慈善的，雙方已經(jīng)在專業(yè)創(chuàng)意工具層面進(jìn)行了深度綁定。

在 B2B 企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，World Labs 已經(jīng)跑通了變現(xiàn)的邏輯。未來，建筑師或設(shè)計(jì)師可以先用 World Labs 的世界模型一鍵生成辦公室布局草圖，再導(dǎo)入 Autodesk 的技術(shù)中去精雕細(xì)琢。

圍繞世界模型的競賽，已經(jīng)進(jìn)入白熱化階段。短短一段時(shí)間內(nèi)，已經(jīng)有超過 13 億美元的資金瘋狂涌入這個(gè)賽道。

除了李飛飛，圖靈獎(jiǎng)得主、meta 首席 AI 科學(xué)家楊立昆（Yann LeCun）也創(chuàng)立了 AMI Labs，目標(biāo)同樣是世界模型；谷歌 DeepMind 的 Genie 3 項(xiàng)目也在虎視眈眈。

擺在 World Labs 面前的挑戰(zhàn)依然巨大。大語言模型可以用海量的互聯(lián)網(wǎng)文本進(jìn)行廉價(jià)訓(xùn)練，但世界模型需要的是高質(zhì)量的 3D 空間和物理交互數(shù)據(jù)，獲取成本和標(biāo)注難度呈指數(shù)級(jí)上升。

在物理建模的容錯(cuò)率上，語言模型說錯(cuò)一句話頂多是個(gè)笑話，但世界模型如果在物理規(guī)律上模擬出錯(cuò)，放到真實(shí)世界里可能就是機(jī)器人撞墻，或者自動(dòng)駕駛車出事故。

所以說，當(dāng)英偉達(dá)、AMD 和一眾硅谷頂尖資本將 10 億美元砸向 World Labs 時(shí)，他們賭的不僅僅是李飛飛個(gè)人的光環(huán)，更是 AI 產(chǎn)業(yè)從“語言智能”向“物理世界”全面拓展的歷史必然。

當(dāng)人工智能開始理解空間、模擬物理規(guī)律、預(yù)測未來互動(dòng)，那個(gè)能在現(xiàn)實(shí)世界里替我們干活的通用機(jī)器人，就已經(jīng)不再是科幻電影里的虛影。

李飛飛和她的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)推開了那扇通往空間智能的大門，而這場重塑物理世界的變革，才剛剛開始。