加利福尼亞州聖何塞2026年3月20日 美通社 －－ 在全球頗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（XGRIDS）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仿真訓練與規模化應用。

大會期間，其域創新的空間智能方案進行了現場演講，並在 NVIDIA Robotics 以及亞馬遜雲科技（AWS）展台聯合展示。XGRIDS 的空間智能解決方案現已支持 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。

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，用於仿真訓練。

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Physical AI訓練系統的要求。

這一點在 GTC 現場獲得了廣泛關注。多位開發者與生態夥伴在會後交流中表示，這種基於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。

多展台集中呈現：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 展台的 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。

其域創新將空間感知與建模系統部署於四足機器人平台，對機器人所處環境進行持續建模與理解。

機器人不再僅依賴局部傳感器進行即時避障，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。這種對環境的全局理解能力，正成為支撐智能決策與系統持續演進的重要基礎。

與此同時，其域創新在 亞馬遜雲科技（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，形成從環境採集、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台能力」。

通過空間智能平台，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 技術舞台上的集中呈現，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模化應用，推動智能體在真實環境中的訓練、部署與演化，加速 AI 走向「物理世界」。

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