正在经历一场深刻的范式转移——从虚拟世界的算法博弈，迈向物理世界的真实交互。这场变革的核心，是物理AI的崛起。它要求机器不仅能看懂、听懂，更要能动手做事、与环境互动。凭借自主研发空间智能MaaS平台Behavision，扎实构建“感知-推理-执行”全链路能力，在物理AI领域率先破局。

　　该负责人表示，物理AI要落地，首先得懂物理。这意味着AI必须深度理解物体的几何结构、材质特性、运动规律和交互逻辑。Behavision正致力于构建一种关键数据范式：3D铰接数据，这是一种专为物理AI训练而设计的高维数据资产，旨在从源头为AI注入物理世界的底层逻辑。比如，门的合页如何转动，抽屉的滑动需要克服多大阻力。这种深度理解，是物理AI真正“能干实事”的前提。

　　目前，通过自建3D动捕与多模态数据采集基地，整合毫米级高精度3D扫描设备、双目视觉系统及自研算法，已在Behavision平台积累150万条3D数据和65万条多模态数据，其中包含20万条机器人任务训练的专业数据及丰富的3D铰接数据。

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　　“物理AI最大的挑战在于泛化能力。”该负责人说，“实验室表现再好，不能适应真实环境的复杂多变，都是空中楼阁。”

　　天娱数科Behavision平台通过“少量真实+大量仿线Real模式，大幅提升模型泛化能力。平台构建的标准化本体分类体系与原子技能库，支持轮式、腿足式等人形动作复用，使其能在服务、工业、物流等多场景中快速适配，与物理AI推动具身智能“跨场景落地”的方向完全一致。

　　从百万级3D数据集的积累，到Behavision平台“感知-推理-执行”能力的持续升级，再到模型泛化能力的大幅提升，天娱数科正以自身实践诠释物理AI的落地路径。相关业内人士表示，当加速向物理世界渗透，天娱数科的“智能跃迁”不仅是企业自身的技术突破，更可能成为行业从“工具辅助”迈向“智能协同”的重要范本。