> ## Documentation Index
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# Overview

# 🏢 Companies — 产业地图 (Industry Atlas)

> **谁在押什么 spatial intelligence 路线 — 从博客 / 论文 / GTC talks 反推的产业 stack 解析。**
>
> 目前收录 **7 家公司** + 待补 3 家。
>
> Pulsar pipeline 每周从一手来源拉新 — 见每篇文末 `## 🤖 Moltbot Updates` 段。
>
> 不知道从哪开始？先选你的角色 ↓

 

## 🎭 你是谁？

|     | 角色                   | 你想看什么                    | 👉 推荐起点                                                                              |
| :-: | -------------------- | ------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------ |
|  💼 | **战略 / 投资人**         | "谁押对了路线？"                | → [NVIDIA Cosmos](nvidia_cosmos.md) — GPU 商业模型驱动 spatial 整盘策略                        |
|  🤖 | **机器人公司架构师**         | "我该 copy 谁的 stack？"      | → [Skydio](skydio.md) — aerial autonomy 最被抄的模板                                       |
|  🚗 | **AD 工程师**           | "Tesla 还是 Waymo school？" | → [Tesla Occupancy](tesla_occupancy.md) + [Wayve](wayve_world_model.md) — 两条道路的认识论分歧 |
|  🦾 | **manipulation 团队**  | "π0 / π0.5 怎么工作？"        | → [Physical Intelligence](physical_intelligence.md) — VLA 与 spatial 的交集落地            |
|  👓 | **AR/VR 开发者**        | "Apple 怎么做 SLAM？"        | → [Apple Vision](apple_vision.md) — inside-out tracking 的产业级实现                       |
|  🌐 | **3D foundation 研究** | "World Labs 在做什么？"       | → [World Labs](world_labs.md) — Fei-Fei Li 的 3D 数据 + 研究双押注                           |

 

***

 

## 🗺️ 产业地图

```mermaid theme={null}
graph TB
    subgraph PLATFORM["🌍 基础设施 / 平台"]
        NVD["🟢 NVIDIA Cosmos<br/>Omniverse + Isaac + Cosmos<br/>World Foundation Models"]
        WL["🟣 World Labs<br/>Fei-Fei Li 2024<br/>大规模 3D 场景生成"]
    end

    subgraph DRONE["🚁 机器人 OEM (drone-led)"]
        SKY["⚡ Skydio<br/>active stereo + IMU + NN<br/>2024 defense pivot"]
        DJI["🛸 DJI (待补)<br/>消费级 drone 主导"]
        AUT["🛸 Autel (待补)<br/>维护者公司"]
    end

    subgraph AD["🚗 自动驾驶"]
        TSL["🔴 Tesla<br/>cam-only + Occupancy Network<br/>BEV-first"]
        WAY["🌊 Wayve<br/>GAIA video world model<br/>end-to-end driving"]
    end

    subgraph HUMAN["🦾 Humanoid / Manipulation"]
        PI["✋ Physical Intelligence<br/>π0 / π0.5<br/>flow matching policy"]
    end

    subgraph AR["👓 AR / VR"]
        APL["🍎 Apple Vision<br/>inside-out tracking<br/>940nm 持续曝光"]
    end

    subgraph LBS["🧭 LBS / Mobile (待补)"]
        NIA["🧭 Niantic Spatial (待补)<br/>Pokemon Go → Niantic Spatial<br/>大规模 AR 地图"]
    end

    PLATFORM -.->|算力 + 工具链| DRONE
    PLATFORM -.->|算力| AD
    PLATFORM -.->|算力| HUMAN

    DRONE -.->|sensor 教科书| AD
    AD -.->|world model 经验| HUMAN
    AR -.->|SLAM 同源技术| DRONE

    style PLATFORM fill:#0f1e2e,stroke:#4361ee,color:#fff
    style DRONE fill:#1e1e0f,stroke:#f77f00,color:#fff
    style AD fill:#1e0f0f,stroke:#e94560,color:#fff
    style HUMAN fill:#0f1e0f,stroke:#2a9d8f,color:#fff
    style AR fill:#1e0f1e,stroke:#9d4edd,color:#fff
    style LBS fill:#0f0f1e,stroke:#06a0a0,color:#fff
```

> **读图方式**：每个 cluster 代表一种"打 spatial intelligence 的方法"。NVIDIA / World Labs 卖工具，OEM 卖产品，AD 卖驾驶，Humanoid 卖动作，AR 卖体验，LBS 卖地图 — 同样的 3DGS / VGGT / depth foundation 在不同商业模式下走样很多。

 

***

 

## 🏛️ 五大公司分类

 

<details open>
  <summary><h3>🌍 1. 基础设施 / 平台  <code>2 家</code></h3></summary>

  **一句话**：卖工具不卖产品 — 占据 spatial AI 产业的"卖铲子"位。

  | 公司                                | 一句话定位                                                     | 关键押注                                            |
  | --------------------------------- | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------- |
  | [NVIDIA Cosmos](nvidia_cosmos.md) | World Foundation Models 三件套 (Predict / Transfer / Reason) | Cosmos 是 sim2real 数据工厂，不是直接给机器人用 — 押 GPU TAM 扩张 |
  | [World Labs](world_labs.md)       | Fei-Fei Li 创办 2024，3D 场景生成 + 研究双线                         | 押注 "3D 数据"成为下一个 ImageNet 级公共资产                  |
</details>

 

<details>
  <summary><h3>🚁 2. 机器人 OEM (drone-led)  <code>1 家 · 待补 2 家</code></h3></summary>

  **一句话**：把 spatial AI 装进真实机器人产品 — drone 是这一类最成熟的市场。

  | 公司                  | 一句话定位                                           | 关键押注                                    |
  | ------------------- | ----------------------------------------------- | --------------------------------------- |
  | [Skydio](skydio.md) | active stereo + IMU + 学习感知 = aerial autonomy 模板 | 2024 国防 pivot — 商用 drone 模板被工业 / 国防双线套用 |
  | 🛸 **DJI** (待补)     | 消费级 drone 全球主导                                  | 待写 — 闭源 stack，主要从专利 / 拆解反推              |
  | 🛸 **Autel** (待补)   | EVO 系列消费 drone — 维护者公司                          | 待写 — 维护者一手内部知识                          |
</details>

 

<details>
  <summary><h3>🚗 3. 自动驾驶  <code>2 家</code></h3></summary>

  **一句话**：spatial AI 资源密度最高的一翼 — 也是 cam-only vs LiDAR doctrinal split 最分裂的战场。

  | 公司                                    | 一句话定位                               | 关键押注                                   |
  | ------------------------------------- | ----------------------------------- | -------------------------------------- |
  | [Tesla Occupancy](tesla_occupancy.md) | cam-only + Occupancy Network + 数据规模 | 押 "data scale 真值" 替代 sensor physics 真值 |
  | [Wayve](wayve_world_model.md)         | GAIA video world model + end-to-end | 押 "world model 通用驾驶能力" 超越 modular AD 栈 |

  > 没收 Waymo 单独成文 — Waymo 的核心是 LiDAR + HD map，公开技术细节较少。其策略在 `embodiments/driving/waymo_vs_tesla_doctrinal_split.md` 里有对比性分析。
</details>

 

<details>
  <summary><h3>🦾 4. Humanoid / Manipulation  <code>1 家</code></h3></summary>

  **一句话**：把 spatial 算出来的 3D 接到 VLA 动作头 — 这是 VLA-Handbook 和本仓的交集。

  | 公司                                                | 一句话定位                                       | 关键押注                                        |
  | ------------------------------------------------- | ------------------------------------------- | ------------------------------------------- |
  | [Physical Intelligence](physical_intelligence.md) | π0 / π0.5 — VLM + flow matching action head | 押 "implicit 3D from VLM" 击败 explicit-3D-VLA |

  > Unitree / Figure / 1X 三家 humanoid 公司在 `embodiments/humanoid-legged/unitree_h1_vs_figure_vs_1x.md` 有对比 — 那是产品视角；这里 PI 是单独的 spatial-policy 接口视角。
</details>

 

<details>
  <summary><h3>👓 5. AR/VR  <code>1 家</code></h3></summary>

  **一句话**：用户是人不是机器人，但 SLAM / hand tracking / spatial anchor 技术同源 — 作为 cross-reference case 收录。

  | 公司                              | 一句话定位                                       | 关键押注                                  |
  | ------------------------------- | ------------------------------------------- | ------------------------------------- |
  | [Apple Vision](apple_vision.md) | Vision Pro inside-out tracking + 940nm 持续曝光 | 押 "spatial computing" 成为 iPhone 下一代品类 |

  > Meta Quest / Pico 不单独成文 — 与 Apple 相比技术差异不大；维护者深度有限。
</details>

 

<details>
  <summary><h3>🧭 6. LBS / Mobile (待补)  <code>0 家 · 待补 1 家</code></h3></summary>

  **一句话**：大规模 AR 地图 — 用户手机为 sensor 节点，crowdsource spatial 数据。

  | 公司                          | 一句话定位                   | 关键押注                                    |
  | --------------------------- | ----------------------- | --------------------------------------- |
  | 🧭 **Niantic Spatial** (待补) | Pokemon Go 转型，大规模 AR 地图 | 待写 — Visual Positioning System (VPS) 反推 |
</details>

 

***

 

## ⚡ Speed Runs

> *没时间读 7 篇？选一条最短路线。*

 

### 🏃 "我要做 drone 产品" (3 家)

```
Skydio → DJI (待补) → Autel (待补)
```

[开始 →](skydio.md) — 先看模板，再看消费级巨头，再看维护者内部经验。

 

### 🎓 "我做 AD 选路线" (2 家 + crossing)

```
Tesla Occupancy → Wayve → crossing/representation-migration/3dgs_as_simulator_comparison.md
```

[开始 →](tesla_occupancy.md) — cam-only 路线先吃透，再看 world model school。

 

### 🤖 "我做 humanoid / manipulation" (1 家 + 多 cross-ref)

```
Physical Intelligence → bridge-to-vla/feature-cloud-to-action.md → embodiments/humanoid-legged/
```

[开始 →](physical_intelligence.md) — π0/π0.5 是接口范式。

 

### 🌍 "我看 spatial 工具链产业" (2 家)

```
NVIDIA Cosmos → World Labs
```

[开始 →](nvidia_cosmos.md) — GPU + 生态打法 vs 研究 + 数据打法的对照。

 

### 👓 "我看 AR/VR" (1 家 + crossing)

```
Apple Vision → foundations/sensor-physics/active_nir_850nm_for_embodied_ai.md
```

[开始 →](apple_vision.md) — 为什么 Apple 选 940nm 不是 850nm，根本物理。

 

***

 

## 🏆 Achievements

读完一篇就算解锁。看看你能拿几个？

|     | 成就               | 解锁条件                                                                       |
| :-: | ---------------- | -------------------------------------------------------------------------- |
|  🥉 | **First Recon**  | 读完任意 1 篇 company                                                           |
|  🎓 | **Industry Map** | 读完 5 大分类各 1 篇                                                              |
|  🐉 | **Boss Hunter**  | 读完 3 篇 "最难"文章（见下表）                                                         |
|  💼 | **Strategist**   | 读完 NVIDIA + Tesla + Wayve（3 家最大押注的对比）                                      |
|  🤖 | **Maker**        | 读完 Skydio + Physical Intelligence + Apple Vision（3 个最接近 maker stack 的实操参考） |
|  👑 | **Full Atlas**   | 读完所有 7 篇 + 3 待补完工后补读                                                       |

<details>
  <summary>🐉 Boss Monsters（每类最硬的一篇）</summary>

  | Category     | Boss                                              | Why It's Hard                         |
  | ------------ | ------------------------------------------------- | ------------------------------------- |
  | 🌍 Platform  | [NVIDIA Cosmos](nvidia_cosmos.md)                 | 三件套架构 + GPU 商业模型反推 + 2027 可证伪预测       |
  | 🚁 Drone OEM | [Skydio](skydio.md)                               | active stereo + 学习感知 + 国防 pivot 的多线叙事 |
  | 🚗 AD        | [Tesla Occupancy](tesla_occupancy.md)             | AI Day 反推 + cam-only 哲学的认识论辩护         |
  | 🦾 Humanoid  | [Physical Intelligence](physical_intelligence.md) | implicit 3D 押注的可证伪 vs explicit 路线     |
  | 👓 AR/VR     | [Apple Vision](apple_vision.md)                   | 940nm 选择背后的眼睛安全 dose budget 数学        |
</details>

 

***

 

## 🔄 与其他目录的边界

| 这里写什么                                                         | 别在这里                                                                           |
| ------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ |
| **公司层面**的战略 / 押注 / 产品线 / 工具链                                  | 单论文 dissection 去 `foundations/`                                                |
| 闭源 stack 的逆向工程（博客 / 专利 / 演讲）                                  | 通用方法学去 `foundations/`                                                          |
| 产品对比角度的 humanoid / drone 厂商对比                                 | 但 product-level 对比已在 `embodiments/<x>/<vendor_comparison>.md` 中，本目录是**公司战略**视角 |
| Pulsar pipeline 每周追加新动态（per file 的 `## 🤖 Moltbot Updates` 段） | 不在 `companies/README.md` 这里聚合更新 — 每篇自己的文档管自己                                   |

 

***

 

<details>
  <summary>📊 Stats</summary>

   

  **7 家公司已收录** · **3 家待补** (DJI, Autel, Niantic Spatial)

  * 部分自动追加：每篇文末有 `## 🤖 Moltbot Updates` 段供 Pulsar pipeline 追加发布动态 — 见 [`AGENTS.md`](../AGENTS.md) §2 写入权限矩阵。
  * 维护节奏：major company stack 更新由人工触发（如 NVIDIA GTC / Apple WWDC / Tesla AI Day），minor 产品 / SKU 由自动 pipeline 增量。
  * 闭源 stack 反推规则：必须有一手 URL（blog / talk / patent / 论文），UNVERIFIED 严格标。
</details>

 

***

[← Back to Handbook root](../README.md) · [→ foundations](../foundations/overview.md) · [→ embodiments](../embodiments/overview.md) · [→ crossing (USP)](../crossing/overview.md)