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[導(dǎo)讀]加利福尼亞州圣何塞2026年3月20日 /美通社/ -- 在全球頗具影響力的人工智能與加速計(jì)算盛會(huì) NVIDIA GTC 2026 上,空間智能公司其域創(chuàng)新(XGRIDS)亮相大會(huì),系統(tǒng)展示 Real2Sim(Real World to Simula...

加利福尼亞州圣何塞2026年3月20日 /美通社/ -- 在全球頗具影響力的人工智能與加速計(jì)算盛會(huì) NVIDIA GTC 2026 上,空間智能公司其域創(chuàng)新(XGRIDS)亮相大會(huì),系統(tǒng)展示 Real2Sim(Real World to Simulation)解決方案,闡述如何通過世界模型能力,支撐AI仿真訓(xùn)練與規(guī)模化應(yīng)用。

其域創(chuàng)新亮相 NVIDIA GTC 2026:空間智能推動(dòng)AI走向物理世界


大會(huì)期間,其域創(chuàng)新的空間智能方案進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)演講,并在 NVIDIA Robotics 以及亞馬遜云科技(AWS)展臺(tái)聯(lián)合展示。XGRIDS 的空間智能解決方案現(xiàn)已支持 NVIDIA OmniverseNuRec用于基于OpenUSD的渲染,并在多個(gè)GTC展會(huì)上亮相:包括StartupPitch期間的專題演講、 NVIDIA 機(jī)器人演示環(huán)節(jié)中的解決方案展示,以及與亞馬遜AWS聯(lián)合舉辦的演示活動(dòng)。

現(xiàn)場(chǎng)演講分享:面向 Physical AI  Real2Sim 路徑

大會(huì)期間,其域創(chuàng)新海外市場(chǎng)銷售總監(jiān)Sunny Liao發(fā)表現(xiàn)場(chǎng)演講,介紹公司的Real2Sim解決方案,重點(diǎn)圍繞一個(gè)問題展開:當(dāng)智能體要在現(xiàn)實(shí)世界中運(yùn)行,訓(xùn)練環(huán)境如何盡可能接近真實(shí)世界?

其域創(chuàng)新給出的答案,是一條以真實(shí)世界數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 Real2Sim路徑:通過多模態(tài)空間感知與高保真三維重建,將現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景快速轉(zhuǎn)化為真實(shí)可信的世界模型,用于仿真訓(xùn)練

與傳統(tǒng)依賴人工建模構(gòu)建訓(xùn)練環(huán)境的方式相比,這一路徑顯著降低了高擬真場(chǎng)景的構(gòu)建成本,也使訓(xùn)練環(huán)境能夠隨著現(xiàn)實(shí)世界變化而持續(xù)更新,更貼近真實(shí)部署條件。

更關(guān)鍵的是,能夠進(jìn)入 Isaac Sim 官方工作流,意味著其域創(chuàng)新生成的空間數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)一致性、物理合理性與工程穩(wěn)定性上,已經(jīng)滿足Physical AI訓(xùn)練系統(tǒng)的要求。

這一點(diǎn)在 GTC 現(xiàn)場(chǎng)獲得了廣泛關(guān)注。多位開發(fā)者與生態(tài)伙伴在會(huì)后交流中表示,這種基于真實(shí)空間生成仿真環(huán)境的方式,為機(jī)器人訓(xùn)練與系統(tǒng)驗(yàn)證提供了更具現(xiàn)實(shí)意義的路徑。

多展臺(tái)集中呈現(xiàn):空間智能賦能具身智能

除現(xiàn)場(chǎng)演講外,其域創(chuàng)新的空間智能方案還在 NVIDIA GTC 2026 現(xiàn)場(chǎng)多個(gè)展示區(qū)域同步亮相。

NVIDIA 展臺(tái)的 Robotics session 中,其域創(chuàng)新集中展示了面向具身智能系統(tǒng)的解決方案。

其域創(chuàng)新將空間感知與建模系統(tǒng)部署于四足機(jī)器人平臺(tái),對(duì)機(jī)器人所處環(huán)境進(jìn)行持續(xù)建模與理解。

機(jī)器人不再僅依賴局部傳感器進(jìn)行即時(shí)避障,而是基于三維空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行路徑規(guī)劃、行為決策與任務(wù)執(zhí)行。這種對(duì)環(huán)境的全局理解能力,正成為支撐智能決策與系統(tǒng)持續(xù)演進(jìn)的重要基礎(chǔ)。

與此同時(shí),其域創(chuàng)新在 亞馬遜云科技(AWS呈現(xiàn) Real2Sim 方案,從系統(tǒng)層面展示真實(shí)空間數(shù)據(jù)如何進(jìn)入智能訓(xùn)練流程,形成從環(huán)境采集、世界模型構(gòu)建到仿真訓(xùn)練的完整閉環(huán)。

在 GTC 現(xiàn)場(chǎng),其域創(chuàng)新的方案呈現(xiàn)吸引了大量開發(fā)者與觀眾駐足交流。與會(huì)者普遍關(guān)注的,不僅是三維重建本身,而是其在 Physical AI 訓(xùn)練體系中的角色轉(zhuǎn)變——"工具"走向"智能體訓(xùn)練的基礎(chǔ)平臺(tái)能力"。

通過空間智能平臺(tái),將真實(shí)世界轉(zhuǎn)化為 AI 可理解、可推理、可訓(xùn)練的世界模型,正是其域創(chuàng)新長(zhǎng)期聚焦的方向——構(gòu)建連接真實(shí)世界與智能系統(tǒng)的空間智能基礎(chǔ)能力。

在 GTC 這一全球 AI 技術(shù)舞臺(tái)上的集中呈現(xiàn),意味著這一技術(shù)路徑正在進(jìn)入國(guó)際主流生態(tài)視野。

其域創(chuàng)新將持續(xù)推進(jìn)空間智能在科研與產(chǎn)業(yè)中的規(guī)模化應(yīng)用,推動(dòng)智能體在真實(shí)環(huán)境中的訓(xùn)練、部署與演化,加速 AI 走向"物理世界"。

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