前两天,李飞飞旗下World Labs发布了全球首个多模态世界模型Atlas——丢进去1到6张普通照片,定好运镜轨迹,就能生成长达1分钟、1440p分辨率的高质量视频。空间重建误差(AbsRel×10⁻³)压到了25.3,作为参照,Pi3X是28.7,Depth Anything 3是39.3,MapAnything更是47.7,优势很明显。 作为一直跟踪禾赛的投资者,我刷到这条消息的时候,第一反应不是去追World Labs的概念,而是意识到一件事:空间智能这条赛道,被李飞飞彻底推上了C位。 而在这条赛道上,禾赛的Kosmo,可能正在迎来一个关键的利好窗口。 为什么这么说?往深想一层。World Labs的Demo越惊艳,越说明一件事:当AI开始具备"理解空间"的能力,制约它从实验室走出来的,反而是真实世界高质量三维数据的供给。 这就引出了一个更本质的问题:高质量三维空间数据,从哪来? 业内有个估算,如果完全依靠传统方式收集足够规模的机器人训练数据,最终成本可能达到100万亿美元。传统高精三维建模流程复杂、成本高昂,二维图像与合成数据又难以完整还原真实世界。 数据是空间智能时代的硬通货。 就在Atlas发布前后,禾赛科技在第二届中国空间智能大会(ChinaSI 2026)上,与3D原生世界模型企业影溯科技达成战略合作。双方要打通从三维感知、实景重建到动态世界建模与可交互仿真的全链路,共建空间智能开放新生态。 这背后站着的,正是禾赛酝酿已久的空间智能平台Kosmo。 Kosmo的定位很清晰:集AI空间相机、AI算法、3D资产、云服务于一体的空间智能平台。它深度融合激光雷达、高清影像系统与3DGS重建技术,能快速数字化真实环境,生成高质量、可编辑、可交互的三维空间模型。禾赛CTO向少卿打了个比方:相当于给物理AI打造了一个"可量产的现实扫描仪"。 这个比喻值得细品。"可量产"