购物车还是空空的 真实场景数据,千级维度的物理语义,让VLA大脑变得更聪明
方能轻松认知物理世界
真实数据,覆盖家庭场景、工业场景、文旅场景、…,赋能 VLA 的算法训练


想要深度了解3D数据集VS合成数据的差异
四大维度深度赋能具身智能VLA大模型的认知与推理能力
来自真实场景的高质量 3D 数据,强调自然环境中的尺寸、遮挡、材质与交互关系、运动趋势、形变反馈,创新性搭建物理 AI 理解现实世界的桥梁
在实例、部件、可供性和物理属性上做细粒度组织,让视觉信息与语言指令、操作意图和推理链路连接起来
通过清晰的数据级别划分,将展示、交互、语义、物理与工业级需求映射到不同能力层,方便不同团队、不同场景按需选型
10 万级 3D 领域专家,近 10 年沉淀,把材质属性、物理属性、摩擦属性、运动属性、形变属性与可交互属性结构化表达,使规律具备可读性与可复用性。
建立物理AI认识现实世界的数据桥梁
我们提供最纯粹的空间数据基础。L0 级模型仅包含 XYZ 空间坐标数组,不进行任何拓扑构建或面片生成。作为数字世界的“原子”,它保留了最原始的测绘精度,是进行逆向工程、地理信息系统测绘以及点云深度学习算法训练的最佳原始素材。
这是可视化的起点。我们在坐标点的基础上构建了“面”要素,形成了基础的三角网或多边形网格。虽然尚未具备严格的工程拓扑,但它已经能够以极低的算力成本呈现物体的基本轮廓与外观。适用于电商快速展示、游戏低模资产以及初步的视觉验证。
我们引入了严格的流形拓扑与水密性标准。L2 级模型不再是简单的“皮”,而是具备闭合体积的实体,并搭载了 PBR 标准化材质。这种模型具备了物理一致性,能够直接用于合规的 3D 打印、高质量的渲染输出以及基础的碰撞检测,是连接视觉与物理属性的桥梁。
数据开始变得“聪明”且“可读”。L3 级模型不仅拥有精确的几何形状,更被赋予了机器可理解的语义标签(如“门”、“轴承”、“墙体”)和行业属性。我们构建了清晰的装配层级与逻辑关系,使其成为 BIM 设计、工业零件库管理以及智能检索系统的核心数据源。
这是单体数字孪生的巅峰。我们在几何与语义之上,叠加了完整的 PMI 工程信息(公差、粗糙度)、参数化特征以及仿真所需的物理属性。L4 级模型支持数控加工、力学仿真分析及动态运动模拟,能够直接服务于产品全生命周期的精密制造与虚拟验证。
这是数据价值的终极形态。L5 级模型打破了单体界限,实现了多源数据(IoT 实时流、AI 决策逻辑)的深度融合。它不仅是一个模型,更是一个能够感知环境、实时反馈并辅助决策的智慧系统,适用于智慧城市、智慧园区等宏观场景的实时推演与全域管理。
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核心需求:全格式解析能力、SDK/API 授权、海量数据批量处理、自动化标注工具链
关键决策点:技术方案成熟度、接口长期稳定性、TB级数据处理效率
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