真引擎:首创“自进化双涡轮”,物理判官闭环把关

本次演讲中,曹鹏博士首次在线下公开场合系统介绍了沛岱自研的“自进化双涡轮驱动数据训练平台”的完整技术架构。该平台的核心逻辑可概括为 “两个引擎,一个判官” :

两个引擎,是数据生成的基础。沛岱将优化的主流点云流生成世界模型和视频流生成世界模型作为沛岱数据生成世界模型的基础引擎,同时输出几何与视觉两路数据。

一个判官,是数据质量的门槛。沛岱基于被业界誉为“AI教父”、图灵奖得主杨立昆的JEPA(联合嵌入预测架构),自研开发了数据物理性可信度判别系统——“物理判官”系统 。对点云流和视频流每一帧生成的数据,进行实时物理真实性检验,并给到生成模型反馈,帮助世界模型完成全自动的面向高物理性的再训练和进化。

生成与判别双线并行、互为驱动,形成“生成→判别→反馈→进化”的完整闭环,最终实现世界模型的全自动高物理性迭代,解决了合成数据的物理性“焦虑”。曹鹏博士强调:“这一闭环的意义在于——每一圈生成的数据,都是下一圈的养料,即每一圈都比上一圈更真。最终在几乎零人力投入下,高效自动地实现高物理性数据生成世界模型的持续迭代。”

真为本:用“真物理”破解“数据难得,求真更难”的行业痛点

“具身智能训练长期面临‘数据难得、求真更难’的困境,”沛岱科技CEO曹鹏博士在演讲中指出。在训练“物理判官”系统的过程中,如果大量采用真实采集数据,加上对数据物理代表性作筛选和清洗的成本,将使该系统的训练成本更高。使用这样得来的“物理判官“迭代世界模型,无非是画蛇添足。而“传统仿真数据虽然获取成本较真实采集要低,但往往在物理真实性上存在缺陷。”使用这样的仿真数据训练,无法让AI习得真正正确的物理规律。

这一痛点正是沛岱科技的技术切入点和优势。沛岱科技源于德国,自2017年成立以来,始终专注于全物理级光学核心建模技术,高度还原数据光学物理性。与传统仿真不同,沛岱基于麦斯威尔方程解算完整复现光学链路,对光的反射、折射、散射直至被传感器接收的全过程进行物理级精确推理,使得合成数据在光学属性、材质反馈上与真实世界高度对齐。沛岱的品牌主张只有一个字——真。不是“看着像”,而是“物理上就是”。

使用高度还原数据光学和力学物理性的解算算子和实验结果,构建和训练“物理判官”系统,将使该系统高性价比且快速地习得物理真实和人类已知物理定律,并能做到举一反三,快速构建“物理判官”系统的物理判别能力和推演能力。

真价值:真数据,低成本,让数据荒不再是行业瓶颈

曹鹏博士指出,“在算力单位成本和算法没有现象级提升的当下,AI模型训练所用高质量数据的数量和质量,是决定最终AI产品智能化和通用性的关键。具身智能的‘数据荒’,荒的是量,更是‘真’。”

据行业数据显示,L3级以上自动驾驶系统需完成约13.8亿公里的测试验证,若全部依赖真实路测,成本高达数万亿元。具身智能机器人的训练需求同样庞大,甚至更为复杂。上千亿小时的数据缺口带来十万亿人民币级的成本。沛岱的“自进化双涡轮”仿真验证方案可节省超99.99%的资金成本,大幅降低企业对昂贵真实数据的依赖,加速物理AI产业真正落地。

真未来:从物理中来,到物理中去

“从物理中来,到物理中去——沛岱相信,这是具身智能走向真实的必经之路。”在演讲最后,曹鹏博士展望道,“我们希望成为具身智能时代的重要设施之一,让每一位开发者都能在‘真物理数字实战场’里,高效、可靠地训练出能够真正‘看懂’物理世界的AI大脑。”

仿真到现实的鸿沟,沛岱用“真物理”架桥。此次在香港的线下亮相,标志着沛岱科技“自进化双涡轮驱动数据训练平台”正式走向前台,为具身智能产业提供了从物理解算、数据生成、模型训练到仿真验证的完整闭环解决方案。沛岱相信,当每一帧数据都经得起物理定律的检验,具身智能走向真实世界的那一天,就不会太远。