一间制鞋车间里，40℃左右的高温裹挟着刺鼻的胶水气味。工人低着头，重复同一个动作，一刷就是一天，闷热而枯燥。
如今，那把胶刷被一台机械臂接了过来——它能夹起鞋面，沿曲面轮廓均匀涂胶，力度、角度和速度由视觉系统和力控算法实时调节。
十几秒后，鞋面被送到下一工位，另一台机械臂开始压底——不同鞋型、不同摆放方式，无需重新编程便能自动识别完成操作，单工位效率能做到人工的1.5倍。
这台“会思考”的机器人，来自西湖区的一家年轻企业——杭州影身智能技术有限公司（以下简称“影身智能”）。成立不到两年，这家公司已经把4D世界模型技术送进了真实的工厂车间。
它的背后，是一场从“虚拟AI”向“实体智能”跃迁的产业实验，更是一次对“技术如何善待劳动者”的务实回答。
从“阿里老兵”到西湖创业者：为何扎进鞋厂
影身智能创始人闵伟，是中国最早一批机器人研究者，曾在阿里从零搭建配送机器人团队，跑通医院、酒店等场景的商业化闭环。
2024年，他选择在西湖区创业，没有选择汽车制造这类高度自动化的领域，而是盯上了鞋服行业。他的目标有点出人意料：要攻克制造业中最“难啃”的柔性生产难题。
“鞋服行业的自动化难题恰好是具身智能的用武之地。”闵伟解释，不是不想自动化，而是传统方案太“死板”，换一个鞋款，就要重新编程调试，成本高、周期长。“涂胶工序更麻烦，胶水是流体，每次状态都不一样，人靠经验边刷边看边调整，你如果说让工厂靠编程把所有可能的胶水状态都写出来，这做不到。”闵伟说。
更关键的是，鞋厂一线工人长期暴露在高温、化学气味和重复劳损中，因而要让机器人去干那些人不愿意干、干不好的脏活、累活、危险活。
公司还组建了一支以清华大学多位专家学者为核心的“科学家天团”，管理团队则覆盖算法研发、硬件量产、供应链管理。“我们这支团队本身对难题有天然的兴趣，越是没人蹚过的方向，越想自己上手做。”闵伟说。
拥有“物理常识”，让机器人“看懂”鞋子
传统工业机器人依赖精确编程，但面对千变万化的鞋款束手无策。影身智能的突破，在于让机器人拥有了“物理常识”。
其核心技术是自主研发的“原生4D动态世界模型”。不同于大语言模型预测“下一个词”，这个模型预测的是“下一个物理状态”。比如一台从未见过鞋带的机器人，经过数千小时人类操作视频的训练，它能慢慢学会物体在被拉、扭、推时的形变规律，动手之前就能预判接下来会发生什么。
支撑这一模型的，是低成本的“影身360”实时4D数据采集系统。仅需4至6个百元级家用RGB摄像头，就能在毫秒级延迟内实时合成4D数据——重建物体的三维形态及其随时间变化的动态过程。
“‘语言’不是机器的母语。”闵伟说。AI训练用的语言和二维视频，都只是对真实世界的“降维”描述。而基于这些数据训练出的“原生4D动态世界模型”，能够同步生成场景的三维几何表征、预测视频，并直接驱动物理本体的动作序列。“这种从一维到四维的‘升维进化’，让机器人彻底打破低维数据的‘次元壁’，获得了泛化物理常识的能力。”闵伟说。
在今年的晋江鞋体博会上，影身智能发布了涂胶机器人、压底机器人、针车机器人等核心装备。公司已斩获国内首个具身智能“亿级柔性智造”订单，总订单额达数亿元，预计今年在福建交付约300台机器人。相比传统自动化，改造成本降低50%，1.5到2年即可回本。
到生产线上去 ，让具身智能真正落地
技术再前沿，最终要落地到产线里。鞋服行业是重要的劳动密集型产业，仅制鞋工人就超千万。然而，长期从事高温、重复、低附加值的工序，让不少工人感到疲惫，也让行业在吸引新一代劳动者时遇到一定困难。闵伟说，“我们要让AI走进工厂，替人扛起那些不该由人承担的负担。”
在生产线上，影身智能的机器人学会了如何“边看边调整”。老师傅刷胶，靠的是眼力和手感，而机器人是在用算法复现这种直觉。搭载“4D世界模型”的机械臂，能实时识别鞋子的几何外观，动态调整夹爪开合度与操作动作，实现不同尺码、款式生产的无缝切换。
影身智能的快速成长，离不开西湖区对前沿科技的包容与支持，并以“顾问式服务”全程陪伴企业成长。
闵伟表示，西湖区是理想的起点：“政策落地的效率超出预期，很多事项从对接到落实，响应速度非常快。”西湖区还形成了很强的人工智能产业集聚效应，算力基础设施完备，上下游产业链通畅。预计2027年，西湖区具身智能及智能终端产业产值将突破100亿元。
公司成立之初即获西湖科创投等投资机构数千万元种子轮支持；今年4月，影身智能连续完成天使轮、天使+轮及Pre-A轮融资，累计近亿元，如今已跻身西湖区重点培育的具身智能企业之列。
当AI从聊天框走向生产线，它的价值正在更大范围中显现。影身智能的故事证明：最先进的技术，应服务于最需要改变的角落。
在那间曾经闷热刺鼻的鞋厂里，如今胶刷交给了机械臂，工人抬起头，开始学习新技能。这或许正是智能制造最动人的画面。
