物理AI的“数据天花板”：一场由3D数据维度决定的具身智能革命
2025-09-12
作为具身智能（Embodied AI）的前沿探索，物理AI（Physical AI），即能够精准理解并与现实世界进行物理交互的智能体，其发展正受限于一个根本性瓶颈：训练数据的维度保真度。
当前，人工智能向物理世界的跨越，其成败不仅取决于算法与算力的持续突破，很大程度上也受到数据质量的深刻影响，这是一场关乎认知的革命。如果AI所学习的数字世界从源头就缺乏物理真实性，其后续行为的有效性与可靠性便会大打折扣。
数据鸿沟
物理AI无法跨越的认知障碍
当前3D数据在视觉几何的还原上已达到前所未有的逼真度，但其向物理AI的转化仍受限于两条难以逾越的“数据鸿沟”：
1. 物理属性的真空：现有数据资产普遍缺失对物体内在物理属性如质量、材质、刚度、摩擦系数等的定义。AI习得了一个视觉完美的“空杯子”，却对其物理本质一无所知，因此无法形成对物理规律的有效认知。
2. 功能语义的缺失：在智能体的“眼中”，一把椅子若只被定义为一组三维坐标和纹理贴图，那么它的核心功能“可供支撑”便无从谈起。如门“可以推开”、开关“可以按下”被完全忽略。这导致AI无法理解人类世界的交互逻辑与任务目标。
以“3D铰接数据”为物理AI奠基
为跨越这一数据鸿沟，Behavision正致力于构建一种关键数据范式：3D铰接数据。这是一种专为物理AI训练而设计的高维数据资产，旨在从源头为AI注入物理世界的底层逻辑。
APPEARANCE：高保真的几何与视觉信息，是AI进行场景理解与目标识别的基础。
STRUCTURE：定义物体的部件组成与运动学骨架，包括部件间的铰接关系、自由度与运动范围，是AI理解如何与物体进行物理交互的前提。
SEMANTICS：标注物体及其部件的功能可供性，将抽象的功能与物理结构关联，让AI理解物体的“用途”。
PHYSICS：结构化的物理属性，通过与物理仿真引擎深度耦合，精确标注质量、重心、惯量、材质等参数，为AI的物理推理与行为预测提供数据基石。
子公司智境云创通过其在3D铰接数据领域的深度研发，正为行业探索下一代物理AI提供重要的基础设施。以高保真、物理可信的数据为基石，有望加速一个能够更深度理解并服务于物理世界的智能时代的到来。