李飞飞用Atlas打开空间智能的未来，禾赛Kosmo让未来触手可及
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"三个字，恰恰是当前行业最缺的东西。传统高精建模是奢侈品，Kosmo想把它变成标准资源——让真实场景的数字化重建变得简单、高效且标准化。
更值得关注的是，Kosmo的商业化已经启动了。
今年7月，Kosmo完成首批样机交付，获得包括银河通用在内的多家领先人形机器人企业订单。禾赛透露，已与超200家跨行业潜在合作伙伴展开接洽，Kosmo预计于今年第三季度开始贡献收入。8月底与影溯科技的合作，更是要联合生产首批带精确深度、多视角一致、物理属性标注的实景三维—动态4D数据集，覆盖室内服务场景、工业巡检、园区机器人等物理AI高频训练环境。
这些数据资产未来还将面向高校、科研机构和产业开发者逐步开放。禾赛不只是在卖硬件，它在搭建物理AI时代的"数据底座"。
车载主激光雷达市占率连续17个月保持行业第一，这是禾赛的基本盘。但真正的增量逻辑在另一头——禾赛正以激光雷达、Kosmo空间智能平台与机器人动力模组为产品矩阵，构建面向机器人与物理AI的基础设施平台。业内唯一覆盖"感知-理解-执行"全链路、同时实现商业化落地的企业，这一点，从它的产品布局和财报数据里能找到答案。
李飞飞和World Labs用Atlas证明了空间智能的想象力，但要把这种想象力变成产业现实，中间缺的是一套"量产级"的空间数据采集基础设施。而禾赛下半年正式发布的Kosmo，恰恰卡在这个节点上。
空间智能的浪潮已经来了。Atlas让我们看见了未来的样子，Kosmo正在铺通往未来的路。对禾赛而言，激光雷达是当下稳稳的基本盘，物理AI基础设施才是打开下一个十年的钥匙。当高质量三维数据从"奢侈品"变成"标准资源"，当具身智能的训练成本被系统性压缩，整个行业的迭代速度都会被撬动起来。
这条赛道的故事，才刚刚开始。
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