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全自研仿真GPU求解器x虚实对标物理测量工厂，打造具身合成数据SuperApp，加速具身仿真生态丨光轮智能@MEET2026

在量子位MEET2026大会上，光轮智能杨海波指出具身智能核心是数据，仿真是解决数据问题的唯一方案。光轮智能自研“测量、生成、求解”基础设施，建立全栈仿真平台，还打造多个“爆品应用”，为具身智能发展提供支撑。

世界模型在仿真与真实物理世界应用存在鸿沟，帝国理工等顶尖机构将在ECCV 2026举办Workshop。现征稿，截稿日2026年7月15日，还有特邀报告、竞赛等活动。

室内场景合成在具身智能兴起下愈发重要，现有方法存在局限。BIGAI提出SceneWeaver框架，通过基于工具的迭代优化统一多样场景合成范式，具有高保真模拟、强健物理交互等优势。

过去一年，Physical AI成全球AI产业热门方向，诸多关键问题待解。今年9月，上海物理智能与机器人研究院将发起PAIR 2026闭门会议，聚焦未决技术问题，促进多方交流和资本配置。

CMU研究人员提出LegoGPT，它微调Meta的LLaMA模型，结合47000个稳定结构数据集，确保98.8%的乐高设计符合物理定律，可实际搭建。目前，数据集、代码和模型均已开源。

Anthropic面临模型迭代外的挑战，增长负责人Amol Avasare在访谈中披露公司战略。如应对‘Success Disasters’、降低产品使用门槛、优化引导流程等，还提及增长职能演进。

图灵奖得主Yann LeCun宣布离职Meta创业，新公司聚焦高级机器智能（AMI），继续其“世界模型”研究。他是LLM批评者，认为其无法理解物理世界，新公司目标推动AI重大革命。

多模态数据处理成热点，但现有模型处理复杂任务有挑战。松下开发多模态大模型OmniFlow，采用模块化设计、多模态引导机制，实验显示其在多任务中有卓越表现。

Sam Altman在《The Gentle Singularity》中指出，人工智能的“技术奇点”正以温和方式开启，是渐进过程。越过临界点后社会将巨变，解决“对齐”问题、确保技术普惠，人类将迎美好未来。

特拉维夫大学提出HOIDiNi，这是文本驱动的扩散框架，用于生成人体 - 物体交互动作。它引入扩散噪声优化，能兼顾真实感与物理正确性。不过它泛化能力待拓展、生成速度慢，未来需提升效率等。