加利福尼亚州圣何塞2026年3月20日 /美通社/ — 在全球颇具影响力的人工智能与加速计算盛会 NVIDIA GTC 2026 上，空间智能公司其域创新（XGRIDS）亮相大会，系统展示 Real2Sim（Real World to Simulation）解决方案，阐述如何通过世界模型能力，支撑AI仿真训练与规模化应用。
大会期间，其域创新的空间智能方案进行了现场演讲，并在 NVIDIA Robotics 以及亚马逊云科技（AWS）展台联合展示。XGRIDS 的空间智能解决方案现已支持 NVIDIA OmniverseNuRec用于基于OpenUSD的渲染，并在多个GTC展会上亮相：包括StartupPitch期间的专题演讲、 NVIDIA 机器人演示环节中的解决方案展示，以及与亚马逊AWS联合举办的演示活动。
现场演讲分享：面向 Physical AI 的 Real2Sim 路径
大会期间，其域创新海外市场销售总监Sunny Liao发表现场演讲，介绍公司的Real2Sim解决方案，重点围绕一个问题展开：当智能体要在现实世界中运行，训练环境如何尽可能接近真实世界？
其域创新给出的答案，是一条以真实世界数据驱动的 Real2Sim路径：通过多模态空间感知与高保真三维重建，将现实场景快速转化为真实可信的世界模型，用于仿真训练。
与传统依赖人工建模构建训练环境的方式相比，这一路径显著降低了高拟真场景的构建成本，也使训练环境能够随着现实世界变化而持续更新，更贴近真实部署条件。
更关键的是，能够进入 Isaac Sim 官方工作流，意味着其域创新生成的空间数据在结构一致性、物理合理性与工程稳定性上，已经满足Physical AI训练系统的要求。
这一点在 GTC 现场获得了广泛关注。多位开发者与生态伙伴在会后交流中表示，这种基于真实空间生成仿真环境的方式，为机器人训练与系统验证提供了更具现实意义的路径。
多展台集中呈现：空间智能赋能具身智能
除现场演讲外，其域创新的空间智能方案还在 NVIDIA GTC 2026 现场多个展示区域同步亮相。
在 NVIDIA 展台的 Robotics session 中，其域创新集中展示了面向具身智能系统的解决方案。
其域创新将空间感知与建模系统部署于四足机器人平台，对机器人所处环境进行持续建模与理解。
机器人不再仅依赖局部传感器进行即时避障，而是基于三维空间结构进行路径规划、行为决策与任务执行。这种对环境的全局理解能力，正成为支撑智能决策与系统持续演进的重要基础。
与此同时，其域创新在 亚马逊云科技（AWS）呈现 Real2Sim 方案，从系统层面展示真实空间数据如何进入智能训练流程，形成从环境采集、世界模型构建到仿真训练的完整闭环。
在 GTC 现场，其域创新的方案呈现吸引了大量开发者与观众驻足交流。与会者普遍关注的，不仅是三维重建本身，而是其在 Physical AI 训练体系中的角色转变——从”工具”走向”智能体训练的基础平台能力”。
通过空间智能平台，将真实世界转化为 AI 可理解、可推理、可训练的世界模型，正是其域创新长期聚焦的方向——构建连接真实世界与智能系统的空间智能基础能力。
在 GTC 这一全球 AI 技术舞台上的集中呈现，意味着这一技术路径正在进入国际主流生态视野。
其域创新将持续推进空间智能在科研与产业中的规模化应用，推动智能体在真实环境中的训练、部署与演化，加速 AI 走向”物理世界”。
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