10 月 27 日，量子位报道了禾赛科技一项少见的跨界进展。皮克斯官方在教程文档中提到一家中国公司提供的 3D 场景扫描方案 Kosmo，用于处理真实世界的 3D 高斯泼溅数据，皮克斯 RenderMan 已经成为支持 3DGS 的渲染器之一。RenderMan 的算法史比皮克斯公司本身还早，是乔布斯当年看重计算机图形学潜力后押注的结果。
15 到 20 分钟扫完 100 平米
皮克斯总部 Steve Jobs 大楼前的台灯和小球，用 Kosmo 采集空间只需 10 到 20 分钟，得到的高质量 3DGS 数据通过 USD 格式直接进入工作环境，工程师可以在输出的模型空间里移动、缩放、调整透明度、绘制风格化，把整座广场变成一幅笔触流动的画。按禾赛的说法，一般 100 平米左右的空间，手持 Kosmo 采集大概需要 15 到 20 分钟，且采集完成的空间物体在显示屏上没有网格覆盖，有覆盖的部分即为待扫描区域。
影视特效需要在像素层面编辑，数据越丰富，可做的调整越细腻。Kosmo 输出的是原生 3D 高斯泼溅格式，采集完的数据不需要复杂后处理，可以直接被各类 AI 与人工工具编辑调试。《黑神话：悟空》的制作方游戏科学当年就用禾赛的激光雷达采集古建筑模型，这也是 Kosmo 诞生的驱动因素之一。
从影视入口回到物理 AI 赛道
影视娱乐更像沿路上的一站。Kosmo 背后是云端模型，可直接对场景做 3D 语义分割，把空间中各个元素拆出来；建模完成的数据资产可以直接用来构建机器人的训练任务，与世界模型追求的目标同源，差别在于数据来自真实世界，物理定律和因果关系更准，模型行为也更容易归因。禾赛同时提供空间关系信息，这是机器人从感知到认知、主动规划路线时不可或缺的部分。
所谓「前装量产、前融合」的数据入口，此前在具身智能和物理 AI 赛道并不存在。这与站内记录的千诀 Polibrain 世界模型属于同一条路线：真实世界的数据采集能力，正在成为物理 AI 的基础设施。
延伸阅读
- 宇树 G1 累计下线1至2万台，定价9.9万元起6 天前
- 千诀 Polibrain 世界模型发布：5 类机器人复用，隐变量早 LeCun 一年6 天前
- 诺因智能半年融 5 轮、累计破 10 亿元：京东领投4 周前
- 星动纪元VPP2登顶RoboDojo：综合得分39.26分超越GPT-6-Astra3 周前
继续读
同一批更新里这几篇值得一看：
- 10 亿估值的机器狗公司无境动力欠薪 800 万停摆：实控人失联2026-10-24
- 千里科技 4D 雷达内置 10 TOPS NPU：点云密度增 10 倍2026-10-28
- 中国机器人前 8 月融资 1245 亿：同期 5 亿美元公司破产2026-10-28
想快速查定义？对应的词条在这里：
- AI Agent词条 · AI 自学笔记