影身智能 4D 世界模型穿鞋带 demo 示例

搭载世界模型后，机器人需要持续识别鞋体状态，根据实际工况调整动作。影身智能目前已经在福建晋江工厂推进相关机器人作业。对一套 4D 模型而言，这类场景的意义远超过完成一段演示视频：只有当机器人连续面对不同鞋款、材料和状态时，所谓空间理解、物理预测与泛化能力才会受到真正检验。

但一条前期投入如此之重的路线，仍要回答商业效率问题。影身智能给出的办法，是让同一套 4D 基础能力同时服务工业具身和数字娱乐。

服贸会的 4D 直播，便是这套技术能力的一次外溢。6 台摄像头提供稀疏视角，模型负责实时重建动态空间，并生成相机未覆盖位置的画面。对于直播、电影、演唱会和互动影游而言，这种能力有望降低 4D 内容的制作门槛；对于影身智能而言，它展示的仍是多视角数据经过实时“冶炼”后，生成可观看、可交互 4D 空间的能力。

直播间与制鞋工厂看起来相距甚远，底层面对的却是同一个问题：如何记录一个随时间变化的物理世界。数字娱乐最终输出内容，机器人最终输出动作，但二者共享多视角采集、4D 重建、空间生成和模型训练等基础能力。

闵伟将 4D 直播和互动影游形容为公司建设具身智能主航道时“沿途下蛋”的结果。它们带来的也不只是现金流。影身智能希望借助内容工具，把主播、导演和制作人转化为生态合作伙伴，让 4D 数据采集从机器人和工业场景延展到更广泛的社会生活。

影身智能 4D 互动游戏示例

由此形成的，是一套与多数具身智能企业截然不同的增长逻辑：4D 模型形成直播和互动内容产品，产品吸引更多创作者，创作者持续生产新的 4D 内容，回流的数据又成为基座模型的训练养料；数据冶炼能力在真实业务中持续迭代，模型能力反过来降低 4D 内容生产和机器人部署的门槛。

影身智能 4D 高斯泼溅全息媒体在线点播示例

工业具身负责验证模型能否理解并改变物理世界，数字娱乐则打开更大范围的 4D 数据入口。两条业务最终汇入同一个数据飞轮，也让采集、重建和模型训练的前期投入，可以被更多产品和场景共同消化。

这也解释了为什么影身智能选择了一条更重的路线，却反而较早进入了产业。影身智能从一开始建设的就不只是一个模型，而是一条覆盖 4D 采集、数据冶炼、基座模型、硬件执行和场景应用的完整链路。前面的每一步都更难，但当链路被打通，单项技术便可以在不同场景中复用，并形成彼此反哺的增长闭环。

其实闵伟对终局的判断十分明确：“原生 4D 模型将成为与大语言模型、视频生成模型并列的下一代基座”。大语言模型理解人类通过文本沉淀的知识，视频模型工作在二维像素空间，4D 模型则与真实世界的时空结构直接对齐，更适合作为具身智能理解和作用于物理世界的底层模型。

从服贸会上的 4D 直播到晋江工厂里的机器人，影身智能已经让这一判断呈现出具体的产业形态。4D 不再只是一种关于未来的技术设想，它正在进入内容生产、工业制造和机器人训练，并逐渐成为可以被产品化、商业化和规模复用的基础能力。

写在最后：这次没有 follow

坦白说，整个科技行业始终存在一个无奈的现实：海外科技公司一有动作，国内舆论和资本市场便迅速将其设为新的坐标，用它重新评价国内的技术路线和企业价值。

某种程度上，默认了中国科技产业一直在 follow。

李飞飞团队发布 Atlas 后，在具身智能和世界模型圈一石激起千层浪。空间智能、生成与重建统一、稀疏视点输入、时空模拟迅速成为行业讨论的焦点。国内随之出现的一个问题是：有没有一家公司，可以与 Atlas 形成对应？

但这个问题或许问反了。

早在 2024 年，Atlas 还没有出现时，影身智能就已经选择了原生 4D 路线，从多视角数据采集和动态重建做起，向上训练 4D 世界模型，再把模型送入机器人、工厂和真实业务。如今，Atlas 还在展示一款通用空间模型可以生成、重建和模拟怎样的世界，影身智能已经把相近的底层判断做成实时 4D 直播，也把模型带进了柔性制造现场。

Atlas 的发布当然是一次重要的行业事件。但它对于影身智能更大的意义，或许不是为国内提供了一个新的海外对标，而是让影身两年前作出的技术判断，获得了一次来自全球前沿的验证。

所以，与其追问今天中国有没有一家企业能够“匹配”李飞飞的 Atlas，不妨换一个问题：影身智能已经沿着这条路，跑出去多远了？