其域创新亮相 NVIDIA GTC 2026：空间智能助力 AI 融入物理世界
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其域创新亮相 NVIDIA GTC 2026：空间智能助力 AI 融入物理世界
在 NVIDIA GTC 2026 这一全球领先的人工智能与加速计算盛会上，空间智能技术提供商 XGRIDS（其域创新）隆重登场，全面展示了其 Real2Sim 解决方案。该方案旨在通过构建高精度的世界模型，为 AI 的仿真训练和大规模应用提供支撑。
在会议期间，XGRIDS 不仅进行了空间智能技术的专题演讲，还与 NVIDIA Robotics 和亚马逊云科技（AWS）合作，在多个展台联合展示其成果。目前，XGRIDS 的解决方案已支持 NVIDIA OmniverseNuRec 的 OpenUSD 渲染流程，并在 GTC 的多个环节中亮相，包括 Startup Pitch 演讲、机器人演示以及 AWS 与 NVIDIA 联合举办的展示活动。
Real2Sim：面向 Physical AI 的仿真构建路径
XGRIDS 海外市场销售总监 Sunny Liao 在现场演讲中深入阐述了 Real2Sim 解决方案。他围绕一个核心问题展开探讨：若要让智能体在现实世界中有效运作，训练环境应如何尽可能贴近真实场景？
XGRIDS 提出的解决方案是通过多模态空间感知与高保真三维重建技术，将现实世界快速转化为高度可信的仿真模型，用于 AI 的训练与验证。
相较于传统依赖人工建模的方式，Real2Sim 大幅降低了构建高拟真训练环境的成本，同时支持环境模型随现实变化而持续更新，使训练场景更具现实性。
更为关键的是，XGRIDS 的空间数据已兼容 Isaac Sim 的官方工作流，这意味着其生成的模型在结构一致性、物理合理性和系统稳定性方面，已满足 Physical AI 训练的要求。
在 GTC 会场，这一方案引发了广泛兴趣。多位开发者与生态伙伴表示，这种基于真实数据构建训练环境的方式，为机器人系统的训练和验证提供了更加贴近实际的路径。
多展台联合展示：空间智能赋能具身智能系统
除了演讲，XGRIDS 的空间智能方案还同步在多个展台亮相。在 NVIDIA 的机器人专题展区中，XGRIDS 展示了面向具身智能系统的解决方案。
该系统被部署在四足机器人平台上，可对环境进行持续的空间感知与建模。机器人不再仅依赖局部传感器实现避障，而是基于全局空间结构进行路径规划与任务决策。
这种环境感知能力的提升，正在成为智能体实现自主学习与持续演进的重要基础。
与此同时，XGRIDS 还在 AWS 展台展示了 Real2Sim 解决方案的系统架构，展示了真实空间数据如何被高效整合进 AI 训练流程，形成从环境采集、三维重建到仿真训练的完整闭环。
在 GTC 现场，XGRIDS 的展示吸引了大量观众驻足交流。与会者关注的焦点不仅限于三维重建本身，更在于其在 Physical AI 训练体系中所扮演的角色——从“辅助工具”逐步演变为“智能体训练的核心平台能力”。
通过构建空间智能平台，XGRIDS 正在推动真实世界向 AI 可理解、可推理、可训练的虚拟模型转化。这是其长期致力于构建连接现实与智能系统的核心能力。
此次在 GTC 的集中展示，标志着该技术路线已逐步进入国际主流 AI 生态体系。
XGRIDS 将继续推动空间智能技术在科研与产业应用中的规模化落地，助力智能体在真实环境中的训练与部署，加速 AI 向“物理世界”的深度拓展。
稿源：美通社
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