空间智能是否已成为头部AI企业的标准配置？
今年的CES展会上，机器人依旧是备受瞩目的领域之一。
不过和以往不同，人们讨论的焦点不再局限于硬件形态或者行动能力，而是慢慢转向了一个更为底层的问题：
随着AI的认知与行动能力不断增强，它该如何真正融入复杂且动态变化的真实世界？
在机器人系统与AI训练体系这两端，同时指向了同一层能力：空间智能。
宇树科技：空间智能与具身智能的融合
宇树科技在CES展区的演示，让这一趋势展现得十分明显。
机器狗不再仅仅依赖局部传感器来进行即时避障，而是通过配备完整的空间感知与三维建模系统，对所处环境进行持续的建模。这让机器人在巡检、探索、应急等任务中，能够依据三维空间结构来规划路径、做出行为决策并执行任务。
更关键的是，这类能力并非只服务于单次任务，而是为后续的训练、优化以及规模化部署提供了可积累的空间数据基础。
在宇树的相关合作里，这一体系的核心技术提供方，正是来自深圳的空间智能企业——其域创新（XGRIDS）。
英伟达：将真实空间纳入AI训练体系
要是说宇树代表的是具身智能的“身体”，那NVIDIA Isaac Sim代表的就是AI的“训练大脑”。
不久前，在NVIDIA Isaac Sim官方生态文档《From LCC-3DGS Scan to Simulation》中，也能看到其域创新的技术方案。
在这份文档里，其域创新的方案被用来把真实世界采集生成的三维场景，直接引入到仿真训练流程中。真实空间经过扫描、重建后，以标准格式进入Isaac Sim，用于模型训练、策略验证和系统测试。
和传统依赖人工建模的方式相比，这种流程大大降低了高拟真环境的构建成本，也让训练环境能随着现实世界的变化快速更新，更贴近真实的部署条件。
更重要的是，能够进入Isaac Sim官方工作流，本身就表明其空间数据在结构一致性、物理合理性和工程稳定性方面，已经满足了通用AI训练系统的要求。
这使得其域创新成为少数同时被机器人系统和主流AI仿真平台认可的空间技术提供方。
空间智能，正成为连接AI“大脑”与“身体”的中枢
从系统结构来看，这一趋势其实很清晰：
•大模型与算力平台，以英伟达为代表，负责思考、推理和策略生成
•机器人与智能载体，以宇树科技为代表，负责行动和执行
•而空间智能，以其域创新为代表，负责把真实世界转化为二者都能理解、共享和复用的空间数据资产
在这个结构中，空间智能不再是附属能力，而是连接AI大脑与身体的中枢层。
其域创新正是围绕这一层进行系统性建设的公司。
其域创新：打造AI能理解的世界模型
其域创新专注于把真实物理世界转化为可计算、可理解、可推理的空间数据，为AI和各类计算系统提供稳定可用的“世界模型”基础。借助空间感知、三维重建与智能化处理能力，现实环境不再只是被记录下来，而是变成了可以被持续调用、反复验证和规模化应用的数据资产。
围绕这一目标，其域创新打通了从真实场景采集，到三维重建、压缩、编辑，再到多平台应用部署的完整链路，是目前全球范围内少数实现全场景3D高斯工程化闭环的公司之一。
其域创新自研的LCC三维内容生成技术，基于Multi-SLAM和对3D高斯泼溅技术的优化，让生成的三维空间在结构准确性、物理一致性与工程可用性之间达到平衡，能够进入机器人系统、仿真平台与行业软件的实际工作流。
当空间智能被头部系统共同采用
当同一套空间智能基础能力，既支撑着宇树这样的具身智能“身体”，又能进入英伟达Isaac Sim这样的AI训练“大脑”，
这所代表的，已经不只是某一家公司的技术方案，而是一层正在被头部系统共同采用的空间智能基础能力。
从CES的机器人展示，到英伟达的仿真训练体系，再到更广泛的空间计算与行业应用生态，我们能看到一个趋势正在形成：
在AI的认知能力与行动能力之间，空间智能正成为不可或缺的中枢层。
而以其域创新为代表的一批公司，正在这一基础层进行长期投入，或许正决定着AI进入真实世界的方式与边界。
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