李飞飞创立的World Labs有什么核心技术？

　　李飞飞创立的World Labs核心在于“空间智能”——一个让AI能理解、模拟和生成三维物理世界的技术体系，其最新发布的Atlas模型被视为实现这一目标的关键突破。

　　一、核心造物：Marble与Atlas双模型驱动空间智能

　　Marble空间生成平台：World Labs推出的首款产品Marble，能根据单张图片或一段文字描述，快速生成可交互、可自由探索的3D虚拟场景。这一技术被认为可应用于影视内容创作、房地产数字孪生，以及为机器人搭建高保真的虚拟训练环境。

　　Atlas全模态世界模型：2026年，团队发布了从零训练的Atlas模型，是目前最受关注的核心技术成果。它突破了传统计算机视觉在“稀疏重建”上的瓶颈，可以从前端输入的几张2D图像中，精准预测和生成从未出现过的三维视角画面。该模型支持生成最高1440p分辨率、长达1分钟的高质量视频，并能处理文本、图像、视频和三维数据的多模态输入。

　　二、加速世界模型落地的重要技术收购

　　收购SceniX团队：为加速在机器人领域的应用，World Labs在2026年7月收购了机器人训练软件公司SceniX。这支团队的加入，增强了World Labs在机器人仿真环境和策略训练方面的工程能力。

　　与AMD的深度合作：在收购前，World Labs就已与AMD围绕其GPU进行了长达一年的模型训练和推理优化合作。这种“软硬协同”的模式，为后续高达82亿美元的收购埋下了伏笔，使得李飞飞团队得以靠近顶尖硬件资源，从而在物理AI领域实现规模化发展。

　　三、李飞飞打造“空间智能”的初衷与愿景

　　走出数字世界的局限：李飞飞认为，真正的通用人工智能（AGI）不能只依赖于语言训练。世界由真实的立体物体构成，AI必须具备理解三维空间关系和物理规律的能力。这是她创办World Labs并执着于“空间智能”的核心动力。

　　赋能Physical AI：团队的技术蓝图明确指向机器人、自动驾驶和工业自动化等“具身智能”领域。通过生成高质量的合成数据，世界模型能够有效解决真实世界机器人训练数据极度匮乏的痛点，成为连接虚拟算法与物理现实的桥梁。