行业趋势与核心观点 - 空间智能是AI发展的核心方向，其价值在于让AI建立对物理世界的理解、预测与主动交互能力，实现从“理解文字”到“交互世界”的跨越 [1][2] - 斯坦福大学教授李飞飞在CES 2026上展示的技术突破，基于少量手机图像快速生成持久存在、可导航且物理一致的三维虚拟世界，揭示了该领域的商业化前景 [1] - 空间智能技术可广泛赋能机器人模拟、游戏开发、智能驾驶等多个领域 [2] - 中国科技企业五一视界已构建全链条物理AI闭环生态，为空间智能的规模化应用提供了成熟范本 [1] 公司技术生态与战略 - 公司长期深耕“物理AI”战略，其技术方向与李飞飞强调的空间智能核心高度相似 [2] - 公司已构建“合成数据-空间智能模型-仿真训练平台”的全链条物理AI闭环生态，在商业化落地中走在行业前列 [2] - 公司的物理AI生态已在智能驾驶、交通枢纽、智慧工厂、智慧能源等多个领域落地标杆案例，将技术价值转化为产业效能 [5] 合成数据能力 - 合成数据的质量与技术路径是空间智能落地的核心基础 [3] - 公司凭借多年数字孪生重建经验，积累了海量高质量3D资产库，并掌握了行业内全面的合成数据技术路径，涵盖物理仿真及图形渲染、3DGS/4DGS辐射场重建、世界模型生成路线，是中国少数掌握全栈路径的企业之一 [3] - 公司生成的合成数据严格遵循真实世界物理规律，光照、材质、碰撞反馈及动态交互均高度还原现实 [3] - 公司合成数据真实率达90%，场景可控性与多感知一致性均实现100%，动力仿真、激光雷达仿真、摄像机仿真的可信度分别高达95%、95%及90% [3] 空间智能模型架构 - 公司在空间智能模型构建上创新性采用3DGS+空间智能模型双引擎架构，定义了空间智能体构建与演进的新范式 [4] - 该架构能创建高保真数字孪生环境，并为智能体打造具备“理解-规划-预测-反馈”能力的强化学习环境 [4] - 公司于2025年8月推出的Clonova空间智能交互平台，具备强大的上下文感知及个性化内容生成能力，能“算空间+知物理”，具备类似人类的逐步推理能力，形成“感知-决策-生成”的自主闭环 [4] 仿真训练平台与落地实践 - 仿真训练平台是空间智能落地的关键载体 [4] - 公司基于海量真实数据构建高置信度仿真环境，实现了从传统图形仿真到数据驱动的跨越 [4] - 通过引入4DGS重建+生成技术，其下一代仿真技术体系让基于真实数据的闭环仿真成为可能，可高效支持智能体的强化学习训练 [4] - 在自动驾驶领域，公司已赋能全球超百家智驾主机厂、Tier1、检测机构、高校及科研院所提供仿真训练闭环解决方案 [4]