欧洲计算机视觉顶级会议ECCV 2026的论文录用结果刚刚公布。群核科技本次有三篇论文入选，覆盖空间感知与推理、强化学习数据生成、高保真物理仿真等物理AI核心领域。ECCV与CVPR、ICCV并称计算机视觉三大顶会，重点聚焦空间感知、具身智能、物理仿真等前沿方向。

值得注意的是，当人工智能从数字世界迈向物理世界，行业焦点正从“大模型能否理解语言”转向“智能体能否理解空间并在真实世界中行动”。空间理解能力、仿真训练方法以及持续学习机制，正成为物理AI发展的核心基础设施。群核科技此次入选的三篇论文，恰好对应了从感知、学习到行动训练的关键环节，系统性地展示了他们在物理AI“数据—仿真—测评”全链路的研究成果。

群核科技与英伟达、Adobe等探索下一代物理AI仿真平台

如果说大模型时代最重要的基础设施是算力，那么在物理AI时代，仿真与数据正成为新的基石。不同于语言模型依赖互联网数据进行学习，机器人必须在符合真实物理规律的环境中不断感知、试错与交互。因此，高保真仿真平台已成为物理AI不可或缺的数据生产与训练支撑体系。

针对现有仿真工具可编程性不足、数据传输效率低、缺乏大规模结构化场景资产等问题，群核科技联合了Adobe、NVIDIA、Apple、Intel等机构，提出了SPEAR——一个面向物理AI的下一代高保真仿真平台。

SPEAR整合了NVIDIA在机器人训练生态方面的积累、群核科技的空间数据与结构化场景能力，以及Apple和Adobe的内容资产优势，打通了“空间数据—数字世界—机器人训练”的关键链路。与同类仿真器相比，SPEAR开放了超过14000个原生Python接口，具备极高的可编程控制能力；同时能够同步输出深度图、表面法线、实例分割、语义分割、材质ID等丰富的物理属性数据，为机器人提供更完整的感知环境。更为重要的是，SPEAR可以无缝接入群核科技开源的InteriorAgent、InteriorGS等结构化三维数据集，这些资产天然具备尺寸、碰撞体、关节等SimReady标准化物理属性，实现了从真实空间到训练环境的快速转换。

图源：SPEAR论文

这意味着SPEAR已不仅是一套仿真工具，更是一套面向物理AI的数据生产基础设施——它让物理世界能够被数字化、被模拟、被训练，并持续转化为机器人学习与进化所需的数据资产。

打造“数据—仿真—测评”全链路数据飞轮

物理AI的规模化落地，正面临一个根本性的供给瓶颈：三维空间数据的规模化供给能力，远远落后于模型训练需求的增长速度。

群核科技的另一篇论文提出的Syn-GRPO，是一个面向强化学习的数据自进化框架。该框架能够在训练过程中自动生成全新的训练图片，从根源上解决训练数据匮乏和模型收敛僵化的问题。这套框架由两大模块协同工作：一方面，多样化图像生成模块——在保留画面目标物体不变的前提下，更换背景生成全新样本，确保标注信息完全准确；另一方面，改造原生GRPO强化学习流程，新增多样性奖励机制，引导AI输出能够催生多元答案的画面描述，不断生成难度更高的训练素材。

当然，数据价值要想被充分验证和利用，还需要有与之配套的评测基准。

群核科技此次还提出了全球首个基于真实街景的交互式空间智能评测基准——WalkerBench。它面向“空间感知”环节，覆盖世界六大洲161座城市的真实街景：没有地图、没有GPS，仅提供给AI第一视角RGB画面，需要纯靠视觉自主认路。评测结果显示，当前最强的AI模型完成率仅为24.5%，而且AI行走步数越多，性能下降越明显。这暴露了一个本质矛盾：现有大模型的“线性文本记忆方式”根本无法有效表达三维空间结构。

为此，研究团队提出了Spatial-IDE框架，为AI专门开辟一个全局空间记忆模块，解决线性上下文与三维空间不匹配的底层缺陷。目前，该框架已经在宇树G1人形机器人上完成了零样本部署，实现了真实城市街道的公里级自主导航——从评测基准到物理世界，迁移效果直接成立。

一个正在成形的物理AI数据基础设施

当AI开始走出屏幕、进入现实世界，新的基础设施正在被重新定义。物理AI的竞争正从算法层转向基础设施层，而三维数据供给断层已成为行业发展的掣肘。

基于多年沉淀的海量结构化三维数据和自研空间智能大模型，群核科技在2024年正式推出了空间智能训练平台SpatialVerse。该平台以3DGS实景重建和AI三维生成双技术路线为核心，依托高保真渲染、空间数据结构化处理与实时仿真推演等能力，能够规模化、高效率、高质量地将物理世界数字化为可训练的数据，系统性地应对物理AI面临的数据稀缺、试错成本高昂等行业痛点。

从本次ECCV三大成果可以看出，在持续建设“仿真数据生产线”的基础上，SpatialVerse当前正加速打通“数据-仿真-评测”的产业全链路，致力于为物理AI的规模化落地打造“全流程模拟训练场”。

在产业端，SpatialVerse已与字节跳动、智元机器人、银河通用、禾赛科技、穹彻智能、智平方、松应科技等头部企业达成深度合作；在学术层面，还携手谷歌、英伟达、Adobe、Apple等全球科技企业，共同推进物理AI前沿技术探索。

面向物理AI时代，群核科技立足海量三维可交互数据和物理世界数字化的底层能力，以结构化三维数据集和真实世界驱动的世界模型为核心，为物理AI应用提供可训练、可交互、可测评的底层空间智能基础设施，驱动物理AI从虚拟算法快速落地真实场景。