智能家居的下一个十年，比拼的不再是设备联动的数量，而是AI对空间的理解深度。8月20日，以智能门锁起家的鹿客科技联合红象科技发布Moldia世界模型，正式将业务版图从"家庭入口安全"延伸到"家庭空间智能"。Moldia被定位为鹿客面向家庭空间智能和具身智能机器人方向的底层技术品牌，目标是把真实物理空间转化为AI可以理解、推理和行动的三维语义世界，支持空间重建、空间生成、仿真场景构建、定位导航底图和VLA数据预处理。鹿客科技创始人兼CEO陈彬表示，智能门锁是鹿客进入家庭的第一站，空间智能是鹿客理解家庭的下一站，Moldia将服务于安全、看护、陪伴、机器人和更多AI原生家庭终端。
鹿客做世界模型的起点，来自对智能家居痛点的观察。过去十年，智能门锁解决了家庭入口的身份识别、安全控制和远程看护问题，但家庭真正走向AI原生的下一步，不只是识别人和门，而是让AI理解整个家庭空间：老人是否安全活动，孩子是否进入风险区域，陌生人行为是否异常，机器人如何在家中导航、避障、交互和执行任务。二维摄像头、孤立传感器和传统安防规则难以承担这一使命，因为它们缺少对空间结构、物体关系、尺度、材质、可通行区域和任务上下文的理解。Moldia正是为这个问题而生：它让家庭AI不再只"看见"画面，而是开始"理解"空间。
鹿客在空间智能方向的投入已有两年以上。公司投资孵化了红象科技团队，围绕Moldia世界模型持续研发，同时把真AI智能锁V7 Max作为家庭AI入口的第一站：双触摸屏、三摄系统、生物识别能力和AI交互能力，让门锁从身份识别设备升级为家庭AI入口。按照鹿客的规划，V7 Max负责入口感知，未来的家庭OS（Aurion OS）负责任务与联动，Moldia负责空间理解与机器人训练底座，后续AI原生智能硬件和家庭具身智能机器人负责执行，四层结构构成完整的家庭AI闭环。这种"先建入口、再建OS、后建空间底座、最后上机器人"的路径，展现了鹿客对家庭具身智能渐进式落地的判断。
Moldia的技术底座由三项核心能力构成。第一是可计算的世界重建：Moldia可以将真实家庭空间转化为可复用的三维空间数据资产，支持3D高斯泼溅、3D网格重建、多视角影像融合和高保真纹理映射，让AI理解不同房间、家具、通道和风险区域的空间关系。第二是可仿真的世界生成：Moldia可以基于图像、文本和点云快速生成三维模型，并赋予真实尺度、质量、材质、摩擦系数、重心等物理属性，使生成对象具备可计算、可交互、可仿真的能力，机器人训练可以更多地在高质量仿真环境中完成，而非完全依赖真实场景搭建。
第三是可训练的机器人数据闭环：Moldia可以为机器人训练提供仿真场景、定位导航底图和VLA数据预处理，统一对齐多元异构数据，支持从仿真训练到真实世界的迁移。在生成式3D方向，红象科技与光影焕像展开合作，后者由三维视觉与计算机图形学专家、香港科技大学谭平教授带领，专注3D AIGC与空间智能技术，可通过文本和图像快速生成高质量三维对象与场景；在机器人应用方向，红象科技与纽娲机器人合作，后者由计算机视觉与机器人领域专家杨睿刚教授创立，其"世界通行模型"可适配人形、四足、轮式等多种机器人形态。两项合作补全了Moldia从"生成"到"执行"的链条。
这套能力组合，也让Moldia区别于普通的3D内容生成工具。普通工具解决的是"看起来像不像"，Moldia解决的是"能不能被计算、被仿真、被导航、被训练"，后者才是家庭具身智能真正需要的地基。
Moldia最具产业价值的部分，是它为家庭机器人训练提供了"先仿真后落地"的路径。具身智能机器人训练的最大瓶颈之一，是真实场景数据难以大规模获取：让机器人在真实家庭中反复试错，既耗时又存在安全风险。Moldia的思路是，先用三维重建把真实家庭空间"复制"成可仿真的数字孪生，再在仿真环境中让机器人完成大量任务训练，最后通过Sim-to-Real迁移把能力带到真实家庭。这意味着未来进入用户家中的机器人，在到达之前就已经在高度仿真的环境中熟悉了这户人家的布局、动线和风险区域，能够更快、更稳地完成任务。
对消费者而言，Moldia带来的变化是"家里的事，AI越来越懂"。老人夜间起床是否存在跌倒风险、孩子是否靠近危险区域、访客和包裹是否被及时识别、清洁机器人是否应该避开刚洒落的汤水，这些判断都依赖AI对空间关系的理解。Moldia要做的不是用更多消息打扰用户，而是在真正值得在意的时刻给出足够清楚、足够可信的回应。对行业而言，Moldia展示了家庭具身智能的一条可落地路径：不是先造一个孤立机器人，而是先构建家庭入口、家庭OS、空间模型和数据闭环，再让机器人进入这个系统。当家庭空间智能成为新基建，具身机器人在家庭场景的规模化落地，或许比我们想象的更近。