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群核科技发布3D高斯语义数据集赋能机器人空间感知

类型:热点整理2026-05-16
群核科技发布InteriorGS高质量3D高斯语义数据集,结合3D高斯重建与空间大模型,生成兼具真实感与语义信息的三维数据。该数据集通过“重建+语义注入+物理仿真”新范式生成,支持智能体自由运动训练,已在多个平台开源,助力机器人、具身智能等领域的环境感知能力提升。

2024年7月25日,群核科技正式发布了名为InteriorGS的高质量3D高斯语义数据集。该数据集的核心目标,是为机器人与AI智能体构建强大的“空间大脑”,显著提升其对复杂室内环境的深度感知与语义理解能力。据悉,这一前沿数据集及配套的智能体解决方案,计划于2025年世界人工智能大会上进行全面展示。

3D高斯语义数据集InteriorGS

3D高斯溅射技术近年来在文化遗产数字化、室内设计等领域已广为人知。其“所见即所得”的快速扫描重建能力,极大提升了三维场景数字化复现的效率。此前,群核科技工程师便运用该技术,成功对杭州一座拥有六十余年历史的老照相馆进行了高精度数字还原。当承载着时代记忆的物理空间被栩栩如生地复刻于数字世界,这项技术的潜力也引发了业界广泛关注。

群核科技工程师用3D高斯技术还原的数字照相馆

此次发布的InteriorGS数据集,标志着3D高斯技术的应用边界从高效重建拓展至AI模型训练领域。它创新性地融合了3D高斯在场景重建上的效率与成本优势,以及群核科技自研的空间大模型的深层语义理解能力,从而生成兼具高真实感与丰富语义标注的大规模3D数据。这使其有望成为全球首个支持智能体自由运动与交互训练的大规模3D数据集。目前,开发者已可通过HuggingFace、Github等开源平台获取并使用该数据集。

支撑这一数据集产出的,是一套“3D高斯重建+空间大模型+物理仿真”的集成化数据生成新范式。具体流程为:输入一段视频或多视角图片后,首先通过3D高斯技术进行快速、稠密的场景几何重建;随后,空间大模型为重建场景注入物体识别、功能分区等高层语义信息;最后,经由空间智能平台SpatialVerse进行物理属性模拟与数据增强。这一完整管道的最终产出,正是为训练具备空间认知与交互能力的AI智能体所提供的优质“数据燃料”。

群核科技训练数据生成新范式

业界共识认为,“人工智能发展的下一关键阶段,是从虚拟智能迈向与物理世界深度融合的具身智能。”群核科技正通过其技术体系积极推动这一进程。其打造的SpatialVerse空间智能训练平台,已汇聚了海量可交互三维数据与高保真物理仿真工具。该平台此前开源的InteriorNet数据集,已是全球规模最大的室内场景认知深度学习数据集。SpatialVerse的愿景是成为空间智能领域的“ImageNet”——如同ImageNet当年驱动计算机视觉革命一样,为AIGC、XR、机器人及具身智能等前沿领域提供一个逼真、可交互的“数字训练场”。

群核科技在稀缺三维数据与空间理解模型方面的深厚积累,正持续产生行业影响力。今年3月,其开源的空间理解模型SpatialLM曾登顶Hugging Face趋势榜。在谷歌与斯坦福大学的联合研究项目FirePlace中,论文也特别致谢了SpatialVerse所提供的高质量3D场景数据。目前,包括智元机器人、银河通用、穹彻智能、智平方、松应科技在内的多家领先的具身智能企业,均已与群核科技建立了合作关系。

群核科技首席科学家唐睿强调,Sim2Real(从仿真到现实)是当前训练具身智能最高效的范式之一。群核科技致力于联合产业生态伙伴,共同构建“现实数据采集-虚拟仿真训练-现实应用部署”的完整技术闭环。此次3D高斯语义数据集的发布及相关开发者赛事的启动,正是一个重要契机,旨在吸引全球AI开发者与研究者共同参与,加速智能体理解并融入物理世界的步伐。

来源:https://www.leiphone.com/category/ai/OtMOTKeqex3rzywV.html

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