天娛數(shù)科：用物理AI撬動(dòng)智能新時(shí)代

、聽懂，更要能動(dòng)手做事、與環(huán)境互動(dòng)。天娛數(shù)科憑借自主研發(fā)空間智能MaaS平臺(tái)Behavision，扎實(shí)構(gòu)建“感知-推理-執(zhí)行”全鏈路能力，在物理AI領(lǐng)域率先破局。

該負(fù)責(zé)人表示

，物理AI要落地，首先得懂物理。這意味著AI必須深度理解物體的幾何結(jié)構(gòu)、材質(zhì)特性、運(yùn)動(dòng)規(guī)律和交互邏輯。Behavision正致力于構(gòu)建一種關(guān)鍵數(shù)據(jù)范式：3D鉸接數(shù)據(jù)，這是一種專為物理AI訓(xùn)練而設(shè)計(jì)的高維數(shù)據(jù)資產(chǎn)，旨在從源頭為AI注入物理世界的底層邏輯。比如，門的合頁(yè)如何轉(zhuǎn)動(dòng)，抽屜的滑動(dòng)需要克服多大阻力。這種深度理解，是物理AI真正“能干實(shí)事”的前提。

目前

，天娛數(shù)科通過自建3D動(dòng)捕與多模態(tài)數(shù)據(jù)采集基地，整合毫米級(jí)高精度3D掃描設(shè)備、雙目視覺系統(tǒng)及自研算法，已在Behavision平臺(tái)積累150萬(wàn)條3D數(shù)據(jù)和65萬(wàn)條多模態(tài)數(shù)據(jù)，其中包含20萬(wàn)條機(jī)器人任務(wù)訓(xùn)練的專業(yè)數(shù)據(jù)及豐富的3D鉸接數(shù)據(jù)。

“物理AI最大的挑戰(zhàn)在于泛化能力?div id="m50uktp" class="box-center"> ！痹撠?fù)責(zé)人說

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天娛數(shù)科Behavision平臺(tái)通過“少量真實(shí)+大量仿真”的Real2Sim2Real模式

，大幅提升模型泛化能力。平臺(tái)構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)器人本體分類體系與原子技能庫(kù)，支持輪式、腿足式等人形機(jī)器人動(dòng)作復(fù)用，使其能在服務(wù)、工業(yè)、物流等多場(chǎng)景中快速適配，與物理AI推動(dòng)具身智能“跨場(chǎng)景落地”的方向完全一致。

從百萬(wàn)級(jí)3D數(shù)據(jù)集的積累

，到Behavision平臺(tái)“感知-推理-執(zhí)行”能力的持續(xù)升級(jí)，再到模型泛化能力的大幅提升，天娛數(shù)科正以自身實(shí)踐詮釋物理AI的落地路徑。相關(guān)業(yè)內(nèi)人士表示，當(dāng)人工智能加速向物理世界滲透，天娛數(shù)科的“智能躍遷”不僅是企業(yè)自身的技術(shù)突破，更可能成為行業(yè)從“工具輔助”邁向“智能協(xié)同”的重要范本。

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