随着大模型与空间感知技术的融合加速，具身智能与自动驾驶正迈入需要更真实、更高效、更智能环境模拟的关键阶段。本次分享将围绕其域创新XGRIDS在空间智能领域的技术探索与应用落地展开，重点介绍如何通过多传感器SLAM+3D高斯泼溅（3DGS）技术方案，实现高效率、高还原度的真实世界数据获取，并借助Lixel CyberColor平台与仿真平台（如NVIDIA Omniverse）的打通，打破传统建模瓶颈，赋能AI训练、机器人具身智能与自动驾驶仿真。

通过本次分享，您将了解空间智能技术在自动驾驶仿真中的最新应用趋势，看到3DGS如何真正成为AI世界理解与决策的“真实环境数据底座”。

演讲提纲

1. 空间智能的核心要素与行业趋势
   • 空间智能概念解析
   • 具身智能、自动驾驶对真实世界数据的需求
   • 传统现实捕捉与仿真痛点
2. XGRIDS空间智能解决方案与技术路径
   • 多SLAM融合：移动扫描的效率与精度结合
   • 3D高斯泼溅（3DGS）：突破传统Mesh与点云的效率瓶颈
   • Lixel CyberColor平台：从扫描到可交互3D环境的高效流程
3. 3DGS+AI仿真的应用探索
   • 与NVIDIA Omniverse等仿真平台的无缝打通
   • 3DGS在自动驾驶仿真中的优势：更真实、更快速、可大规模部署
   • 3DGS在具身智能训练中的价值：空间理解、环境交互、低成本数据迭代
4. 案例分享：空间数据在AI落地中的实践
   • 自动驾驶仿真场景重建案例
   • 具身智能机器人虚实融合训练环境搭建案例
   • 与合作伙伴的联合创新进展
5. 总结与未来展望
   • 空间智能+AI的产业发展趋势
   • XGRIDS下一步在3DGS、仿真与AI融合方向的布局

听众收益

• 了解空间智能、3DGS与AI仿真的核心技术与最新行业趋势
• 掌握高效获取、快速生成、真实还原3D环境数据的技术路径
• 看到3DGS技术在自动驾驶、机器人具身智能、仿真训练中的实际应用价值
• 借鉴XGRIDS在空间智能技术商业化落地过程中的经验与思考

您的演讲有哪些前沿亮点？
通过深入浅出的讲解最前沿的三维建模计算：SLAM+3D高斯泼溅，提出具身智能下一步技术跃进的底层仿真技术基础。