群核科技联合多方发布三篇ECCV论文，为物理AI构建基础设施

AI 摘要

群核科技联合英伟达、英特尔、Adobe、浙江大学等机构，在ECCV 2026上发表三篇论文，分别推出高保真具身仿真器SPEAR、在线自进化合成数据框架Syn-GRPO和交互式空间智能评测基准WalkerBench，旨在为物理AI构建涵盖仿真、训练、评测的基础设施。这些成果试图解决具身智能训练环境、数据质量和空间智能评估等核心瓶颈，并已在实验中展示性能提升。

正文节选

0 作者丨张 璐 编辑丨幸丽娟 物理人工智能（Physical AI）与具身智能正在经历一场深刻的范式转移。 从早期局限于单一任务的特定控制算法，到如今依托多模态大模型实现对三维物理世界的感知、推理与决策，AI Agent 正在逐步突破数字世界的边界。 然而，当智能试图走出虚拟空间、迈入现实世界时，底层基础设施的匮乏成为了最大掣肘。 要支撑物理 AI 的持续进化，行业必须回答三个核心问题：去哪里高效训练？高质量数据从何而来？如何科学评估空间智能？ 群核科技集结了英伟达、英特尔、Adobe等产业巨头，携手浙江大学、帝国理工学院、苏黎世联邦理工学院等全球顶尖学术机构，共同交出了一份系统性答卷。 三个问题，分别对应三篇入选 ECCV 2026的论文。下面，我们分别看这三篇论文，给出了怎样的参考答案。 01 智能体要进行大规模感知与动作训练，离不开高保真仿真器的支撑。然而，传统仿真器往往面临“画质”与“速度”无法兼得的尴尬局面。 针对这一行业瓶颈，群核科技携手 NVIDIA、Adobe Research 等顶级团队，推出了高保真具身仿真器SPEAR，尝试从底层同时兼顾“高保真”、“可编程”与“

发布时间：2026-09-09 10:28

抓取时间：2026-09-09 13:23

来源机构：雷峰网