Physicl 获 1000 万美元种子轮融资，用高保真 3D 仿真为机器人造训练数据

Physicl 由 Alex de Vigan 创立并担任 CEO，本轮 1000 万美元种子轮融资来自 Inovia Capital。de Vigan 此前十年经营 nfinite，为品牌和零售商快速生成商品的 3D 模型并在线展示；生成式 AI 兴起后该公司转向生成式图像，但他认为这套忠实渲染 3D 环境的技术栈有新的用途。 他的判断是，AI 在理解、交互和操控空间与物体方面仍有欠缺。做物理 AI 的研究者发现，用视频训练机器人收益有限，通过远程操作采集数据又成本高昂；数字世界仿真被视为有希望的方案，但让仿真世界符合真实物理规律并不容易。Physicl 主张，把非结构化、不完整、异构的现实信息转化为几何、材质和物理都正确的高保真物理表征，这条流水线可以提升物理 AI 模型的效果。 产品层面，Physicl 推出名为 Studio 的工具，包含 10000 个 3D 环境和 100000 个代表各类物体的资产，用户可搭建场景、生成合成数据，用于针对具体问题训练机器人，例如杯子放在杂乱台面或被阴影遮挡时的识别。公司并不满足于只做数据供应商，而是把自己定位为持续生成合成数据的工具链。 客户方面，世界模型公司 SpAItial 作为早期客户参与提升产品保真度，其最新产品 Echo-3 于上周发布。SpAItial 创始人兼 CEO、慕尼黑工业大学机器人学教授 Matthias Niessner 表示，其工具从 2D 图像生成 3D 仿真，需要 Physicl 这类高保真合成数据来训练；他看重的是按训练状态即时自动生成所需数据的能力。de Vigan 也承认，这一赛道年轻且边界模糊，已有多家公司从不同模态采集、标注或生成数据。