光轮智能与谷歌、英伟达共同定义物理AI仿真标准
机器之心编辑部过去十年，AI 卡的是算力；未来十年，物理 AI 卡的是数据。而数据的前提，是仿真。没有可规模化的仿真世界，就没有可规模化的机器人数据；没有统一的仿真标准，就不会有真正的物理 AI 生态。仿真，正在成为物理 AI 时代的 CUDA。CUDA 曾经把 GPU 计算变成 AI 时代的统一底座。今天，仿真正成为物理 AI 时代新的标准层。物理 AI 的核心瓶颈已经变了回望过去的技术演进，每
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浙江迎来首个物理AI数据基座平台“无垠”，破解机器人数据难题
在量子位公众号QbitAI中，一凡发布了一篇关于未来科技趋势的文章。2026年，哪项技术将引领风潮？身体智能和世界模型两项技术今年已吸引了超过三百亿的资金投入。前者是物理人工智能的实际应用产品，后者则是为这些产品提供训练环境的平台，两者共同构成了物理AI的核心框架。尽管虚拟环境可以以低成本生成大量数据，但现实与模拟之间的差距仍是业界面临的一大难题。若依赖真实世界的数据采集，则成本高昂且难以大规模推
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浙江迎来首个物理AI数据基座平台“无垠”，破解机器人数据难题，涵盖居家、工业及商用领域
在2026年，哪个领域将成为热点？ 具身智能和物理世界的模型技术今年已吸引超过300亿元的投资，前者代表了实际应用中的人工智能产品，后者则为这些AI提供了训练环境，两者共同构成了物理人工智能的核心组成部分。 虽然物理AI旨在融入真实世界，但仿真路线虽然能以低成本提供大量数据，却难以克服Sim2Real这一核心障碍。而依赖现实数据，则面临成本过高的问题，使得大规模应用变得困难。 因此，在这种矛盾中，
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