万美京 AIMIRA 构建 " 感知—理解—决策—执行—反馈 " 产品闭环，回答物理 AI 核心命题
当 AI 走出屏幕，游戏规则彻底改变：真实的人体有空间结构、组织状态与一刻不停的时间变化；软件说错一句话可以重新生成，机器做错一个动作，结果可能无法撤回。物理 AI 难的从来不是更大的模型，而是 " 感知—建模—决策—执行—验证—再学习 " 这条长链路。广州美央创新科技（Calilia 国际集团 / 万美京 AIMIRA）已把这条链路落成产品体系：FAITH 是感知入口，" 女娲 " 人体真实世界模型负责建模与理解，医疗级智能硬件与具身设备执行，效果与长期变化再回流系统。
美央创始人蒋宇振博士表示：" 女娲不是一个什么都能答的 ' 人体大模型 '，而是一套围绕真实人体、兼具空间结构和时间维度的多模态真实世界模型。数字人解决 ' 如何呈现一个人 '，我们解决 ' 如何让机器持续理解这个真实的人正在发生什么变化 '。"
从 3DGS 出发：既要画得像，更要量得准
女娲不是数字人：从三维高斯泼溅出发，构建 " 量得准 " 的人体世界模型。三维高斯泼溅（3DGS）兼顾外观与渲染效率，但 " 画得像 " 不代表 " 量得准 "。美央采用高斯表达与点云、三维网格协同的混合路线：高斯层保留逼真外观，标定几何提供测量接口，时间序列追踪同一个人的变化。团队三维数据底座累计储备约 2659 万张多视角高清人体图像，部分建模流程仅需 5 至 20 秒，指向的是可持续交付的三维资产生产能力。
只有一个精细的三维表面仍不等于理解人体：一处凹陷可能对应软组织容量，一条注射路径的风险取决于皮下血管。美央在二维三维视觉、多光谱皮肤信息之外，进一步指向超声软组织与血管、光热与扩散波等无创感知，建立 " 个人长期动态数字档案 " ——不同时间点的影像、状态与治疗信息联合对齐、随时间复利。医疗场景边界明确：新模态必须经过验证，临床能力按注册范围表达，不替代现有标准诊断手段。
感知—决策—执行：FAITH 与医疗级硬件：把女娲接进真实服务
物理 AI 的商业题是：模型需要真实数据，数据来自部署，部署需要有人买单。美央的解法是让交付与模型建设同场景推进：围绕头、脸、身年轻化服务，" 评估—方案—执行—结果—再次评估 " 闭环同时支撑商业交付与技术积累。执行端，ASP-1M 硬件本体于 2026 年 7 月取得国家药监局三类医疗器械注册证，为后续 AI 辅助与自动化执行提供硬件基础。
收入路径从硬件、耗材与服务起步，向模型和智能体订阅延伸，并通过第三方设备接入与技术授权扩大复用。FAITH 已完成产品化，存量设备智能化取得部分付费验证，下一阶段重点是形成经常性收入。
从理解人体，到理解设备与世界
广州美央创新科技有限公司正推进以人体为入口的物理 AI 基础设施建设。公司与华南理工大学成立物理 AI 联合实验室，围绕机器遗忘、边缘智能与隐私保护开展研究，汇聚陈俊龙、王迎军、Andreas Mandelis 等院士的跨学科科研力量。美央以 FAITH 多模态感知和 " 女娲 " 人体真实世界模型，衔接智能决策、具身执行与结果反馈。
这也指向美央的长期志向：建立国之重器真实世界模型基础底座。从理解一个真实的人，到理解一台持续运行的设备，美央积累的始终是同一种能力：让机器的判断有现实依据，让物理行动有结果可验。
