近日，歐洲計算機視覺頂級會議ECCV 2026正式公佈論文錄用結果論文。群核科技共有三篇論文入選，涵蓋空間感知與推理、強化學習資料生成、高保真物理模擬等物理AI關鍵領域。ECCV與CVPR、ICCV並稱計算機視覺領域三大國際頂級會議，聚焦空間感知、具身智慧、物理模擬等領域學術成果。
當前，隨著人工智慧從數字世界走向物理世界，行業關注點正在從“大模型能否理解語言”轉向“智慧體能否理解空間並在真實世界中行動”論文。空間理解、模擬訓練和持續學習能力，正成為物理AI發展的核心基礎設施。群核科技此次入選ECCV的三篇論文，恰好對應物理AI從感知、學習到行動訓練的關鍵環節，系統性展示其在物理 AI「資料 — 模擬 — 測評」的全鏈路成果。
群核科技與Adobe、Intel等探索下一代物理AI模擬平臺
“如果說大模型時代最重要的基礎設施是算力，那麼物理AI時代最重要的基礎設施正在變成模擬與資料論文。機器人無法像語言模型一樣從網際網路學習，而是需要在符合真實物理規律的環境中不斷感知、試錯和互動。因此，高保真模擬平臺已經成為物理 AI 不可或缺的資料生產與訓練支撐體系。”群核科技首席科學家唐睿提到。
針對現有模擬工具可程式設計性不足、資料傳輸效率低、缺少大規模結構化場景資產等問題，群核科技聯合Adobe、Intel等機構提出SPEAR，探索下一代面向物理AI的高保真模擬平臺論文。
相比同類模擬器，SPEAR開放超過14000個原生Python介面，實現高度可程式設計控制；同時可同步輸出深度圖、表面法線、例項分割、語義分割、材質ID等豐富物理屬性資料，為機器人提供更完整的環境感知能力論文。更重要的是，SPEAR可無縫接入群核科技開源的InteriorAgent、InteriorGS等結構化三維資料集，資產天然具備尺寸、碰撞體、關節等SimReady標準化物理屬性，實現從真實空間到訓練環境的快速轉換。
圖源：SPEAR論文
這意味著SPEAR不僅是一套模擬工具，更是一套面向物理AI的資料生產基礎設施，讓物理世界能夠被數字化、被模擬、被訓練，並持續轉化為機器人學習和進化所需的資料資產論文。
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打造“資料 — 模擬 — 測評”全鏈路資料飛輪
物理AI的規模化落地，面臨一個根本性的供給瓶頸：三維空間資料的規模化供給能力，遠落後於模型訓練需求的增長速度論文。
群核科技另一篇論文提出的Syn-GRPO提出面向強化學習的資料自進化框架，能在訓練過程中自動生成全新訓練圖片，從根源解決訓練資料匱乏、模型收斂死板的問題論文。這套框架分兩大模組協同工作：一邊是多樣化影像生成，保留畫面裡目標物體不變，只更換背景生成全新樣本，保證標註資訊完全準確；另一邊是改造原生 GRPO 強化學習流程，新增多樣性獎勵機制，引導 AI 寫出能催生多元答案的畫面描述，不斷產出難度越來越高的訓練素材。
不過，資料價值要想被充分驗證和利用，還需要有與之配套的評測基準論文。
群核科技本次還提出了全球首個基於真實街景的互動式空間智慧評測基準WalkerBench論文。WalkerBench是面向“空間感知”環節的核心評測工具，覆蓋世界六大洲 161 座城市的真實街景，沒有地圖、沒有GPS，只給AI第一視角 RGB 畫面，純靠視覺自主認路。評測結果顯示，當前最強AI模型只有完成率只有24.5%，而AI走的步數越多，效能下降越明顯，這說明一個本質矛盾：現有大模型的“線性文字記憶方式”，無法真正表達三維空間結構。
為此，研究團隊提出Spatial-IDE框架，給AI單獨開闢全域性空間記憶模組，解決線性上下文和三維空間不匹配的底層缺陷論文。目前這套框架直接在宇樹G1人形機器人上完成了零樣本部署，實現真實城市街道的公里級自主導航——從評測基準到物理世界，遷移直接成立。
一個正在成形的物理AI資料基礎設施
當AI開始走出螢幕，進入現實世界，新的基礎設施正在被重新定義論文。物理AI的競爭正從演算法層，轉向基礎設施層，而三維資料供給斷層已然成為行業掣肘。
基於多年沉澱的海量結構化三維資料和自研空間智慧大模型，群核科技於2024年正式推出空間智慧訓練平臺SpatialVerse論文。平臺以3DGS實景重建、AI 三維生成雙技術路線為核心，依託高保真渲染、空間資料結構化處理與即時模擬推演等能力，可規模化、高效率、高質量地將物理世界數字化為可訓練的資料，從而系統性應對物理AI所面臨的資料稀缺、試錯成本高昂等行業痛點。
從本次 ECCV 三大成果可以看到，在持續建設“模擬資料生產線”的基礎上，SpatialVerse當前正加速打通“資料－模擬－評測”的產業全鏈路，致力於為物理AI的規模化落地打造“全流程模擬訓練場”論文。
在產業端，SpatialVerse已與字節跳動、智元機器人、銀河通用、禾賽科技、穹徹智慧、智平方、松應科技等頭部企業達成深度合作；在學術層面，SpatialVerse攜手谷歌、Adobe等全球科技企業，共同推進物理AI前沿技術探索論文。
面向物理AI時代，群核科技立足海量三維可互動資料和物理世界數字化的底層能力，以結構化三維資料集和真實世界驅動的世界模型為核心，為物理AI應用提供可訓練、可互動、可測評的底層空間智慧基礎設施，驅動物理 AI 從虛擬演算法快速落地真實場景落地論文。
（注：此文屬於央廣網登載的商業資訊，文章內容不代表本網觀點，僅供參考論文。）
