天耀宏图以“带真值、带语义” 的视觉生成路线，走出差异化路径

前言

2026 年 9 月 28 日，芯片巨头 AMD 宣布以约 82 亿美元（约 550 亿元人民币）全股票交易收购李飞飞创立的空间智能公司World Labs。李飞飞将加入 AMD 担任执行副总裁兼首席科学家。这是 AMD 历史上规模第二大的收购案。

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    这笔交易之所以引发全球关注，不仅因为金额巨大，更因为它确认了一个事实：空间智能与世界模型，已经成为全球科技巨头竞相下注的核心赛道。

     在这场全球竞逐中，来自中国的天耀宏图，与World Labs 属于同一技术体系——视觉生成路线，却走出了一条不同的路。

同一技术路线：从视觉出发，用生成替代采集

World Labs 成立于 2024 年 4 月，专注 “空间智能” 和世界模型研究。2026 年 9 月发布的 Atlas 号称全球首个多模态世界模型，支持像素级相机控制、3D 重建和视频换机位，能从最少 2 张、最多 25 张普通照片生成可被仿真器直接导入的 3D 场景。

   天耀宏图成立于2012 年，从国产空间智能底层平台起步，持续打造 GreatMap 天耀万象物理世界模型与 EchoMos 具身智能仿真训练场。公司依托卫星遥感影像直出高保真三维场景，构建了 “带真值、带语义” 的大场景物理世界模型。

图为：EchoMos天耀蜂巢低空具身智能仿真训练场

两者的技术逻辑如出一辙—— 都是从视觉出发，用生成式方法替代昂贵的真实采集。长期以来，三维场景的构建依赖昂贵的激光扫描、人工建模或大规模实景采集。World Labs 用 “少量照片生成可漫游空间” 的方式，天耀宏图用 “一张卫星影像生成大场景物理世界” 的方式，都在探索 “重建即生成” 的技术路径。

    二者技术路线具有同源性，为行业提供了不同实现路径的参照样本。

大场景与小场景：同一体系下的不同能力维度

如果说World Labs 是用一张手机拍的小照片，在数字世界里 “写”出一个可漫游的房间 —— 那么天耀宏图，是用卫星从太空拍下的大照片，在数字世界里 “还原” 一整片广袤的真实天地。

   天耀宏图的GreatMap 天耀万象物理世界模型，依托卫星遥感影像直出高保真三维场景。0.6 米级全球遥感影像叠加全国 2800 余个县市的三维白模数据底板，无需外业采集、无需人工建模。每一寸空间都带有真实的地理坐标、物理属性与语义标签，实现了虚拟环境与现实世界的精准映射。

与Atlas 相比，天耀宏图在 “真值” 与 “语义” 两个维度上形成了鲜明差异。Atlas 目前解决的是几何层面的问题 —— 世界长什么样子。而天耀宏图的生成结果追求物理上的 “真值”—— 每一寸空间都带有真实的地理坐标、物理属性和语义标签。风会吹、物会动、天气会变，机器人在这里经历的一切，都遵循真实世界的物理法则。

数据荒漠：全球性难题与中国解法

李飞飞在多个场合直言：卡住具身智能落地的，不是芯片，不是算法，是“数据荒漠”。2026 年 7 月底，她在一档播客中表示，“拉高视野来看，当前机器人领域面临的最大阻碍就是数据匮乏。未来瓶颈可能是芯片，但当下绝对是物理交互数据的极度稀缺”。她进一步指出，真实环境评估不仅慢，而且危险而昂贵。

而这，恰恰是天耀宏图较深、也较难被复制的优势。

天耀宏图的GreatMap天耀万象物理世界模型，依托全球 0.6 米级遥感影像叠加全国2800余个县市的三维白模数据底板，从卫星影像出发，直接生成带真值、带语义的厘米级高精度三维场景。这意味着，企业拥有覆盖全球的遥感影像数据资产。这些数据天然携带真实地理坐标、物理属性和语义标签，是依靠手机照片所难以获得的底层数据资源。

注释：天耀宏图 GreatMap 天耀万象物理世界模型示意图

更关键的是，天耀宏图的合成传感数据引擎，可实现每日批量生成十万量级的高质量仿真训练数据集。以往需工程师在现场守候数百小时采集的真机数据，在仿真环境中一天即可批量生成，验证成本大幅下降。

 2026 年 9 月，天耀宏图与中科天算签署战略合作协议，共建星地一体智能训练与验证平台，实现 “天上采集、天上处理、天上生成、地面取果” 的全新技术链路，探索形成 “天数天算” 创新方案。这意味着，天耀宏图不仅拥有覆盖全球的遥感影像数据资产，更具备了高频、快速、精准地更新这套数据资产的能力。

实景三维的“新鲜度革命”：从“一次采集” 到 “高频更新”

实景三维有一个被行业长期忽视的短板—— 更新。传统实景三维建模方式成本较高，依赖大规模外业采集、人工建模或激光扫描，投入较大。一次建成的成本较高，而交付之日就是数据老化的起点。

天耀宏图的解法，是把“更新” 这件事，从地面搬到天上。公司构建了一条 “高频遥感捕捉变更→AI 自动识别变化→直接生成更新三维” 的技术链路。卫星每天都在过境，遥感影像每天都在更新，AI 自动比对前后时相影像、识别变更数据、直接驱动实景三维模型的局部更新。不需要重新采集，不需要人工建模，可实现全球实景三维数据的持续动态更新。

这意味着，天耀宏图提供的不是一次性的实景三维产品，而是一个持续更新的实景三维数据底座。

第二套引擎：不依赖卫星的视觉定位

同属AI 视觉技术路线，World Labs 用 “看见” 生成空间，天耀宏图用 “看见” 生成空间，并且用 “看见” 定位自己。Atlas 止步于 “画出来”。天耀宏图完成了 “画出来，并且知道它在哪里”。

天耀宏图与国内顶尖科研院所联合打造的AI “猎影” 空间定位系统，无需依赖北斗 / GPS 等卫星信号，仅通过照片或视频，借助 AI 实时快速建模、AI 空间配准定位等技术，实现米级精度、秒级定位。这套系统可做到不依赖卫星信号，仅凭视频或照片即可在秒级时间内实现米级精度定位，在视觉立体空间定位技术方向实现重要技术突破。

注释：AI “猎影” 空间定位系统

 此次技术突破，标志我国在视觉立体空间定位智能体技术体系上取得重要进展，跻身国际先进行列。

 前者让AI “看见” 空间，后者让 AI 在空间中 “找到自己”。

从实验室到真实世界：中国物理AI 的产业实践

目前，天耀宏图的物理世界模型已落地国级全空间无人体系示范项目，完成多型号巡检、物流无人机的仿真验证。公司同时布局物理世界模型、具身智能仿真训练场、AI 视觉定位系统三大产品线，形成了从数据生成到仿真训练到实战部署的完整闭环。

   从工业走向生活，从室内走向室外，从固定空间走向广袤世界—— 这是机器人走向大众应用的重要方向，也是天耀宏图正在探索的方向。

   天耀宏图创始人陈菡表示：企业不盲目追逐热点，坚持深耕空间智能底层技术赛道。回顾14 年发展历程，她将企业发展概括为 “以自主创新为驱动的企业成长之路”。

   从空间智能底层平台起步，到搭建物理世界仿真底座，再到联合产业伙伴共建生态，天耀宏图走出一条国产空间智能自主创新的发展路径，也为人工智能从“数字世界” 走向 “物理世界” 提供了重要支撑。