物理AI的“數據天花板”：一場由3D數據維度決定的具身智能革命
2025-09-12
作為具身智能（Embodied AI）的前沿探索，物理AI（Physical AI），即能夠精準理解并與現實世界進行物理交互的智能體，其發展正受限于一個根本性瓶頸：訓練數據的維度保真度。
當前，人工智能向物理世界的跨越，其成敗不僅取決于算法與算力的持續突破，很大程度上也受到數據質量的深刻影響，這是一場關乎認知的革命。如果AI所學習的數字世界從源頭就缺乏物理真實性，其后續行為的有效性與可靠性便會大打折扣。
數據鴻溝
物理AI無法跨越的認知障礙
當前3D數據在視覺幾何的還原上已達到前所未有的逼真度，但其向物理AI的轉化仍受限于兩條難以逾越的“數據鴻溝”：
1. 物理屬性的真空：現有數據資產普遍缺失對物體內在物理屬性如質量、材質、剛度、摩擦系數等的定義。AI習得了一個視覺完美的“空杯子”，卻對其物理本質一無所知，因此無法形成對物理規律的有效認知。
2. 功能語義的缺失：在智能體的“眼中”，一把椅子若只被定義為一組三維坐標和紋理貼圖，那么它的核心功能“可供支撐”便無從談起。如門“可以推開”、開關“可以按下”被完全忽略。這導致AI無法理解人類世界的交互邏輯與任務目標。
以“3D鉸接數據”為物理AI奠基
為跨越這一數據鴻溝，Behavision正致力于構建一種關鍵數據范式：3D鉸接數據。這是一種專為物理AI訓練而設計的高維數據資產，旨在從源頭為AI注入物理世界的底層邏輯。
APPEARANCE：高保真的幾何與視覺信息，是AI進行場景理解與目標識別的基礎。
STRUCTURE：定義物體的部件組成與運動學骨架，包括部件間的鉸接關系、自由度與運動范圍，是AI理解如何與物體進行物理交互的前提。
SEMANTICS：標注物體及其部件的功能可供性，將抽象的功能與物理結構關聯，讓AI理解物體的“用途”。
PHYSICS：結構化的物理屬性，通過與物理仿真引擎深度耦合，精確標注質量、重心、慣量、材質等參數，為AI的物理推理與行為預測提供數據基石。
子公司智境云創通過其在3D鉸接數據領域的深度研發，正為行業探索下一代物理AI提供重要的基礎設施。以高保真、物理可信的數據為基石，有望加速一個能夠更深度理解并服務于物理世界的智能時代的到來。