EASY-X / SPATIAL & PHYSICAL AI

让世界,
成为可学习的数据。

我们把现实世界拆成可控制的场景、运动和物理条件,
再把每个可见结果,交付成可追溯的训练数据。

WORLD-BUILDING SYSTEM01 / PRINCIPLE

同一个世界,
看见不同的数据层。

场景状态 · 相机观测 · 对象运动 · 物理结果

我们相信

真正有价值的数据,
不是把画面做得更满,
而是让世界的变化有依据。

空间智能需要理解位置、关系和运动;物理 AI 还要知道碰撞、受力、材质与结果。我们从一个任务出发,把这些条件组织成可以反复生成、检查和扩展的数据。

01 / 我们能构建什么

从“看见世界”,
到“理解世界如何变化”。

一套面向空间智能、世界模型与物理 AI 的数据生产能力。场景不是素材库,而是可实验的世界。

01 — 可控世界

构建可重复的动态场景

基于 Unreal Engine 组织真实尺度的空间、材质、光照、角色和道具,按配置改变视角、对象和环境条件。

SCENE / VIEW / CONDITION
02 — 动力学真实性

让运动遵循物理结果

支持刚体、碰撞、接触、受力、材质和运动约束的仿真路径,为物理交互与世界模型提供可解释的结果。

CONTACT / FORCE / MOTION
03 — 全面标注

同一状态,输出多层数据

同步影像、深度、法线、世界坐标、对象位姿、分割、轨迹及物理状态,按帧建立对应关系。

RGB / XYZ / POSE / STATE
04 — 可验证交付

每一批数据都有依据

记录坐标、尺度、采样条件、随机种子和质量检查,让试样能复现、批量能追踪、结果能讨论。

SEED / QC / SCHEMA / REPORT

02 / 同一个世界,看见不同的数据层

画面只是入口。
状态才是训练的上下文。

每一层都来自同一时刻、同一场景状态。需要什么任务,就打开对应的数据层。

05
物理结果接触 · 碰撞 · 受力 · 材质响应
04
对象运动位姿 · 轨迹 · 速度 · 关键点
03
空间几何深度 · 法线 · 世界坐标 · 可见性
02
相机观测同步 RGB · 多视角 · 内外参
01
可控世界场景 · 角色 · 道具 · 环境条件
01—05

从同一个世界状态出发,向上叠加信息。
这让数据可以按任务组合,而不是每次从零开始。

能力边界以具体任务试样为准;复杂接触、力控和高精度动力学任务会单独评估。

03 / 工程样本,只用来证明方法

庭院只是一个世界。
重点是它如何被记录。

下面的工程展示同步多视角与空间参数。它不是我们的能力上限,而是把方法讲清楚的一份样本。

庭院工程样本的同步采集画面CAM 01 · FRAME 0140
COURTYARD / SAMPLE 001
同步采样帧 / RGB

同一时刻,
四个观察位置。

切换视角和采样帧,查看画面与相机参数如何保持对应。

位置 / 米
5.895 · 1.644 · −12.881
旋转 / 四元数 xyzw
0.0103 · 0.2508 · 0.0007 · 0.9680
焦距 fx / fy
960 / 960
帧号 / 采样率
140 / 30 fps
第 140 帧
下载这组参数 JSON ↓
4同步视角1080p原始分辨率30 fps样本帧率146项工程检查

04 / 我们的优势

不是只会生成,
而是知道如何交付。

把场景制作、仿真配置、数据标注和质量检查放在同一条生产线上,减少从“看起来像”到“训练可用”之间的断层。

01

从任务倒推数据

先理解模型要学什么,再确定场景、变量和标注口径。

02

视觉与物理在同一状态

影像、对象、空间和动力学结果保持同源,方便验证因果关系。

03

试样先行,标准共同确定

先用一小批真实样本验证有效性,再进入规模化生产。

05 / 从试样,到你的训练流程

把一个问题,变成一套
可以持续生产的数据。

01

定义任务

目标模型、场景缺口、
数据和评估标准。

02

共建试样

选择仿真能力与
标注层级。

03

验证结果

检查质量,并在
目标任务上试用。

04

批量交付

按确认标准生产,
附带说明和检查报告。

你拿到的

影像与标注 仿真条件 字段说明 质量报告

先看参数样本 ↗

NEXT / 从你的任务开始

你的模型,
还需要理解怎样的世界?

带着一个任务来。我们从场景、动力学条件和试样开始讨论。

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