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　　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(chuàng)新亮相大會，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仿真訓練與規(guī)?；瘧?。

　　其域創(chuàng)新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GTC展會上亮相：包括StartupPitch期間的專題演講、 NVIDIA 機器人演示環(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。

　　現(xiàn)場演講分享：面向Physical AI的Real2Sim路徑

　　大會期間，其域創(chuàng)新海外市場銷售總監(jiān)Sunny Liao發(fā)表現(xiàn)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(xiàn)實世界中運行，訓練環(huán)境如何盡可能接近真實世界？

　　其域創(chuàng)新給出的答案，是一條以真實世界數(shù)據(jù)驅(qū)動的Real2Sim路徑：通過多模態(tài)空間感知與高保真三維重建，將現(xiàn)實場景快速轉(zhuǎn)化為真實可信的世界模型，用于仿真訓練。

　　與傳統(tǒng)依賴人工建模構(gòu)建訓練環(huán)境的方式相比，這一路徑顯著降低了高擬真場景的構(gòu)建成本，也使訓練環(huán)境能夠隨著現(xiàn)實世界變化而持續(xù)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(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)滿足物理AI訓練系統(tǒng)的要求。

　　這一點在GTC 現(xiàn)場獲得了廣泛關注。多位開發(fā)者與生態(tài)伙伴在會后交流中表示，這種基于真實空間生成仿真環(huán)境的方式，為機器人訓練與系統(tǒng)驗證提供了更具現(xiàn)實意義的路徑。

　　多展臺集中呈現(xiàn)：空間智能賦能具身智能

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

　　在NVIDIA 展臺的 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，目前，該方案已應用于全球數(shù)十家機器人公司。

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

　　在GTC 現(xiàn)場，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(zhuǎn)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(zhuǎn)化為AI 可理解、可推理、可訓練的世界模型，正是其域創(chuàng)新長期聚焦的方向——構(gòu)建連接真實世界與智能系統(tǒng)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(xiàn)，意味著這一技術路徑正在進入國際主流生態(tài)視野。

　　其域創(chuàng)新將持續(xù)推進空間智能在科研與產(chǎn)業(yè)中的規(guī)?；瘧茫苿又悄荏w在真實環(huán)境中的訓練、部署與演化，加速AI 走向“物理世界”。