物理AI的“数据天花板”：一场由3D数据维度决议的具身智能革命
2025-09-12
作为具身智能（Embodied AI）的前沿探索，物理AI（Physical AI），即能够精准明确并与现实天下举行物理交互的智能体，其生长正受限于一个根天性瓶颈：训练数据的维度保真度。
目今，人工智能向物理天下的跨越，其成败不但取决于算法与算力的一连突破，很洪流平上也受到数据质量的深刻影响，这是一场关乎认知的革命。若是AI所学习的数字天下从源头就缺乏物理真实性，厥后续行为的有用性与可靠性便会大打折扣。
数据鸿沟
物理AI无法跨越的认知障碍
目今3D数据在视觉几何的还原上已抵达亘古未有的逼真度，但其向物理AI的转化仍受限于两条难以逾越的“数据鸿沟”：
1. 物理属性的真空：现有数据资产普遍缺失对物体内在物理属性如质量、材质、刚度、摩擦系数等的界说。AI厦院一个视觉完善的“空杯子”，却对其物理实质一无所知，因此无法形成对物理纪律的有用认知。
2. 功效语义的缺失：在智能体的“眼中”，一把椅子若只被界说为一组三维坐标和纹理贴图，那么它的焦点功效“可供支持”便无从谈起。如门“可以推开”、开关“可以按下”被完全忽略。这导致AI无法明确人类天下的交互逻辑与使命目的。
以“3D铰接数据”为物理AI涤讪
为跨越这一数据鸿沟，Behavision正致力于构建一种要害数据范式：3D铰接数据。这是一种专为物理AI训练而设计的高维数据资产，旨在从源头为AI注入物理天下的底层逻辑。
APPEARANCE：高保真的几何与视觉信息，是AI举行场景明确与目的识别的基础。
STRUCTURE：界说物体的部件组成与运动学骨架，包括部件间的铰接关系、自由度与运动规模，是AI明确怎样与物体举行物理交互的条件。
SEMANTICS：标注物体及其部件的功效可供性，将笼统的功效与物理结构关联，让AI明确物体的“用途”。
PHYSICS：结构化的物理属性，通过与物理仿真引擎深度耦合，准确标注质量、重心、惯量、材质等参数，为AI的物理推理与行为展望提供数据基石。
子公司智境云创通过其在3D铰接数据领域的深度研发，正为行业探索下一代物理AI提供主要的基础设施。以高保真、物理可信的数据为基石，有望加速一个能够更深度明确并服务于物理天下的智能时代的到来。