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6月1日，智行者宣布公司全無人物理AI商業(yè)化運營里程累計突破1.6億公里。與此同時，基于這一混合復雜物理場景的大規(guī)模數(shù)據(jù)沉淀，智行者同步官宣物理AI世界模型——TransWorld。

該模型以多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)為底座、以細粒度物理交互信息為內(nèi)核、以跨場景跨形態(tài)泛化為目標，通過三重異構(gòu)數(shù)據(jù)采集、四級數(shù)據(jù)精煉蒸餾與五層金字塔模型架構(gòu)，構(gòu)建起閉環(huán)自進化的“物理AI飛輪”，標志著智行者的物理AI邁入數(shù)據(jù)驅(qū)動、模型進化、全域落地的全新階段。

三重多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)集，夯實物理AI底座

“算法與算力搭建了物理AI的骨架，但真正決定其智力上限的，是數(shù)據(jù)的‘真實物理濃度’”，智行者董事長兼CEO張德兆表示：“算力可以通過資金的加持快速拉升，算法也可以依靠人才引進加速迭代，唯獨高質(zhì)量的物理世界數(shù)據(jù)無法速成——它必須深耕真實場景、在長期落地中逐步積累。這決定了數(shù)據(jù)是三大要素中時間壁壘最高、稀缺價值最突出的核心資產(chǎn)”。

基于這一戰(zhàn)略認知，智行者成立11年來，通過布局極限作業(yè)、智慧清潔、智能出行等多元場景，累計沉淀出1.6億公里商業(yè)化運營里程數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)均具備多維度異構(gòu)、多形態(tài)異構(gòu)、多場景異構(gòu)三大特征，來實現(xiàn)對物理世界的深度穿透。

首先是維度異構(gòu)。為賦予物理AI全面的感知能力，智行者搭載多元傳感器陣列，實現(xiàn)全維度數(shù)據(jù)的深度融合。除了激光雷達、攝像頭、IMU等傳感器，刷盤電機等執(zhí)行器還能捕捉到地面摩擦力系數(shù)、接觸力矩和材質(zhì)阻力等物理參數(shù)，提供細粒度的接觸反饋等力學交互信息，這些真實的物理反饋，更有效填補了仿真環(huán)境難以覆蓋的長尾交互盲區(qū)，為物理AI的深度訓練提供了最稀缺、最真實的超級燃料。

第二是形態(tài)異構(gòu)。智行者的數(shù)據(jù)并非局限于單一的終端形態(tài)，來源覆蓋蝸小白AI清潔機器人、極限作業(yè)智能體、AI漫游車、Robobus等，天然具備了跨形態(tài)驗證與泛化的條件——在清潔場景中學到的近場避障策略，可以遷移到巡檢機器人的狹窄通道通行；環(huán)衛(wèi)場景沉淀的雨天運行方案，也能為接駁車輛應對惡劣天氣提供參考。

第三是場景異構(gòu)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)全面覆蓋真實物理環(huán)境下的各類典型場景，橫跨工業(yè)倉儲、交通樞紐、商綜樓宇、醫(yī)院校園、公園景區(qū)，甚至是無GPS信號的極險野外環(huán)境。數(shù)據(jù)的全場景、深覆蓋，以及完整的物理交互規(guī)律，為算法模型提供了豐富的真實世界教材，使其面對場景變量組合時，在泛化能力與真實環(huán)境執(zhí)行性能之間保持平衡。

四級精煉蒸餾，煉就世界模型超級燃料

張德兆指出：“在數(shù)據(jù)規(guī)模之上，通用智能的比拼更聚焦于數(shù)據(jù)價值，脫離了真實物理交互與復雜場景歷練的數(shù)據(jù)只是沒有生命力的數(shù)字。物理AI的護城河，在于是否有能力從海量里程中提純出最細膩的物理規(guī)律與常識語料”。

智行者針對1.6億公里數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行了四級分拆與蒸餾：

基礎級為脫敏多模態(tài)數(shù)據(jù)，經(jīng)過合規(guī)處理后，全面支持世界模型的自監(jiān)督預訓練和物理規(guī)律學習。

第二級提煉出結(jié)構(gòu)化場景數(shù)據(jù)。這一級數(shù)據(jù)通過細粒度打標與聚類，作為仿真訓練的環(huán)境模板，為模型搭建起扎實、可拓展的基礎場景庫。

第三級沉淀出交互與博弈數(shù)據(jù)，囊括了各類移動智能體在低中高全速域下的人機動態(tài)交互特征，構(gòu)成訓練物理AI非語言意圖預判以及高階博弈決策能力的最佳語料。

作為“黃金集”的第四級高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)，經(jīng)過人機雙重審核，將抽象的環(huán)境轉(zhuǎn)化為帶有精細物理屬性的結(jié)構(gòu)化切片，構(gòu)成了AI理解物理常識的骨架，在強化學習階段中承擔獎勵評判職能、清晰界定優(yōu)劣行為，為模型推演試錯提供清晰的進化方向。

五層金字塔架構(gòu)，驅(qū)動物理AI進化

基于1.6億公里高價值數(shù)據(jù)沉淀，智行者打造出五層金字塔架構(gòu)世界模型TransWorld。從底層多模態(tài)感知到頂層跨形態(tài)泛化，TransWorld形成完整的閉環(huán)自進化體系。

L1多模態(tài)感知基座層將多模態(tài)數(shù)據(jù)凝練為結(jié)構(gòu)化的統(tǒng)一環(huán)境表征，建立物理時空一致性，實現(xiàn)全面、精準地捕捉物理世界的豐富細節(jié)。

L2物理常識內(nèi)化層從海量感知數(shù)據(jù)中提煉摩擦、慣性等運動力學規(guī)律與物體恒常性，構(gòu)建“物理常識腦”，使模型理解機器動作與物理反饋的因果關聯(lián)，獲得推演未來狀態(tài)的能力。

L3物理世界仿真層構(gòu)建出虛擬仿真環(huán)境，突破真實數(shù)據(jù)的規(guī)模上限與復用局限，為模型訓練供給高質(zhì)量、多樣性的樣本。

L4強化學習訓練層用真實數(shù)據(jù)校正模型出現(xiàn)的仿真偏差，推動不同形態(tài)的智能體從“在仿真中學會思考”逐步走向“在現(xiàn)實中穩(wěn)健行動”。

L5泛化推理層，突破了將底層物理認知遷移到不同智能體的泛化瓶頸，只要給定少量適配樣本，就能實現(xiàn)“一次學習，多形態(tài)部署”。

從L1汲取多模態(tài)養(yǎng)分，到L5賦能千姿百態(tài)的智能體，物理AI每一次跨形態(tài)跨場景的成功落地，都在為整個系統(tǒng)注入源源不斷的真實世界交互語料。這些語料向下反哺基座認知，向上滋養(yǎng)推理策略，形成閉環(huán)自進化的“物理AI飛輪”。這種不受制于特定硬件形態(tài)、能夠在真實混合物理世界中持續(xù)進化的自我驅(qū)動力，是智行者引領物理AI跨越技術奇點、重構(gòu)生產(chǎn)力的引擎。

智行者將以TransWorld為超級基座，依托持續(xù)進化的物理AI大腦，打造全球領先的移動智能體平臺，推動數(shù)字智能與物理世界的深度融合。