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	<title>Real2Sim &#8211; 智聞捷發 | 全球新聞發佈・台灣新聞稿代發服務</title>
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		<title>其域創新亮相 NVIDIA GTC 2026：空間智慧推動AI走向物理世界</title>
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		<pubDate>Fri, 20 Mar 2026 15:05:04 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[國際]]></category>
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					<description><![CDATA[加利福尼亞州聖何塞2026年3月20日 /美通社/ &#8212; 在全球頗具影響力的人工智慧與加速計算盛會  [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p><span class="legendSpanClass">加利福尼亞州聖何塞</span><span class="legendSpanClass">2026年3月20日</span> /美通社/ &#8212; 在全球頗具影響力的人工智慧與加速計算盛會 <b>NVIDIA GTC 2026</b> 上，空間智慧公司其域創新（XGRIDS）亮相大會，系統展示 Real2Sim（Real World to Simulation）解決方案，闡述如何透過世界模型能力，支撐AI模擬訓練與規模化應用。</p>
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<p>大會期間，其域創新的空間智慧方案進行了現場演講，並在 <b>NVIDIA Robotics </b><b>以及亞馬遜雲科技（</b><b>AWS</b><b>）展臺聯合展示</b>。XGRIDS 的空間智慧解決方案現已支援 NVIDIA OmniverseNuRec用於基於OpenUSD的渲染，並在多個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。</p>
<p><b>現場演講分享：面向</b><b> Physical AI </b><b>的</b><b> Real2Sim </b><b>路徑</b></p>
<p>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：<b>當智慧體要在現實世界中執行，訓練環境如何盡可能接近真實世界？</b></p>
<p>其域創新給出的答案，是一條以<b>真實世界資料驅動</b>的 Real2Sim路徑：透過多模態空間感知與高保真三維重建，<b>將現實場景快速轉化為真實可信的世界模型</b>，用於模擬訓練<b>。</b></p>
<p>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。</p>
<p>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資料在結構一致性、物理合理性與工程穩定性上，已經滿足<b>Physical AI</b>訓練系統的要求。</p>
<p>這一點在 GTC 現場獲得了廣泛關注。多位開發者與生態夥伴在會後交流中表示，這種基於真實空間生成模擬環境的方式，為機器人訓練與系統驗證提供了更具現實意義的路徑。</p>
<p><b>多展臺集中呈現：空間智慧賦能具身智慧</b></p>
<p>除現場演講外，其域創新的空間智慧方案還在 NVIDIA GTC 2026 現場多個展示區域同步亮相。</p>
<p>在 <b>NVIDIA </b><b>展臺的</b><b> Robotics session</b> 中，其域創新集中展示了面向具身智慧系統的解決方案<b>。</b></p>
<p>其域創新將空間感知與建模系統部署於四足機器人平臺，對機器人所處環境進行持續建模與理解。</p>
<p>機器人不再僅依賴區域性感測器進行即時避障，而是基於三維空間結構進行路徑規劃、行為決策與任務執行。這種對環境的全域性理解能力，正成為支撐智慧決策與系統持續演進的重要基礎。</p>
<p>與此同時，其域創新在 <b>亞馬遜雲科技（</b><b>AWS</b><b>）</b>呈現 Real2Sim 方案，從系統層面展示真實空間資料如何進入智慧訓練流程，形成從環境採集、世界模型構建到模擬訓練的完整閉環。</p>
<p>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——<b>從</b><b>「</b><b>工具</b><b>」</b><b>走向</b><b>「</b><b>智慧體訓練的基礎平臺能力</b><b>」</b>。</p>
<p><b>透過空間智慧平臺，將真實世界轉化為</b><b> AI </b><b>可理解、可推理、可訓練的世界模型，</b>正是其域創新長期聚焦的方向——構建連線真實世界與智慧系統的空間智慧基礎能力。</p>
<p>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。</p>
<p>其域創新將持續推進空間智慧在科研與產業中的規模化應用，推動智慧體在真實環境中的訓練、部署與演化，加速 AI 走向「物理世界」。</p>
<p>媒體聯絡：<br />XGRIDS<br /><a href="mailto:jingle.huang@xgrids.com" target="_blank" rel="nofollow">jingle.huang@xgrids.com</a> </p>]]></content:encoded>
					
		
		
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