在全球最具影響力的人工智能與加速計算盛會NVIDIA GTC 2026上,空間智能公司其域創新亮相大會,系統展示Real2Sim(Real World to Simulation)解決方案,闡述如何通過世界模型能力,支撐AI仿真訓練與規模化應用。
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其域創新的空間智能解決方案現已支持 NVIDIA OmniverseNuRec用于基于OpenUSD的渲染,并在多個GTC展會上亮相:包括StartupPitch期間的專題演講、 NVIDIA 機器人演示環節中的解決方案展示,以及與亞馬遜AWS聯合舉辦的演示活動。
現場演講分享:面向Physical AI的Real2Sim路徑
大會期間,其域創新海外市場銷售總監Sunny Liao發表現場演講,介紹公司的Real2Sim解決方案,重點圍繞一個問題展開:當智能體要在現實世界中運行,訓練環境如何盡可能接近真實世界?
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其域創新給出的答案,是一條以真實世界數據驅動的Real2Sim路徑:通過多模態空間感知與高保真三維重建,將現實場景快速轉化為真實可信的世界模型,用于仿真訓練。
與傳統依賴人工建模構建訓練環境的方式相比,這一路徑顯著降低了高擬真場景的構建成本,也使訓練環境能夠隨著現實世界變化而持續更新,更貼近真實部署條件。
更關鍵的是,能夠進入Isaac Sim 官方工作流,意味著其域創新生成的空間數據在結構一致性、物理合理性與工程穩定性上,已經滿足物理AI訓練系統的要求。
這一點在GTC 現場獲得了廣泛關注。多位開發者與生態伙伴在會后交流中表示,這種基于真實空間生成仿真環境的方式,為機器人訓練與系統驗證提供了更具現實意義的路徑。
多展臺集中呈現:空間智能賦能具身智能
除現場演講外,其域創新的空間智能方案還在NVIDIA GTC 2026 現場多個展示區域同步亮相。
在NVIDIA 展臺的 Robotics session中,其域創新集中展示了面向具身智能系統的解決方案,目前,該方案已應用于全球數十家機器人公司。
與此同時,其域創新在亞馬遜云科技(AWS)呈現Real2Sim 方案,從系統層面展示真實空間數據如何進入智能訓練流程,形成從環境采集、世界模型構建到仿真訓練的完整閉環。
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在GTC 現場,其域創新的方案呈現吸引了大量開發者與觀眾駐足交流。與會者普遍關注的,不僅是三維重建本身,而是其在 Physical AI 訓練體系中的角色轉變——從“工具”走向“智能體訓練的基礎平臺能力”。
通過空間智能平臺,將真實世界轉化為AI 可理解、可推理、可訓練的世界模型,正是其域創新長期聚焦的方向——構建連接真實世界與智能系統的空間智能基礎能力。
在GTC 這一全球 AI 技術舞臺上的集中呈現,意味著這一技術路徑正在進入國際主流生態視野。
其域創新將持續推進空間智能在科研與產業中的規模化應用,推動智能體在真實環境中的訓練、部署與演化,加速AI 走向“物理世界”。
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