GTC 2026：其域創新以空間智能推動AI走向物理世界

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?；瘧?。

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？

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。

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?；瘧茫苿又悄荏w在真實環境中的訓練、部署與演化，加速AI 走向“物理世界”。