跨维智能发布全球首个跨本体大规模数据集与仿真引擎 支撑机器人在真实产业场景稳定落地
跨维智能在2026世界人工智能大会开源全球首个跨本体数据集AlignedDexWorld，解决异构数据负迁移难题，并发布DexVerse生成式仿真引擎，可产出多样化高真实度场景。两者结合世界模型，形成技术闭环，支撑机器人在真实产业场景稳定落地。
这已经是跨维智能在底层技术上，短期内第二次拿出硬核成果了。今年6月，他们刚发布了DexBEV具身统一空间表征框架，把BEV鸟瞰表征范式引入了机器人领域，解决了传统视觉感知视角碎片化、无法共享训练的问题。而不到两个月，Aligned DexWorld的落地，直接把行业数据研发的思路，从“堆数据量”拽到了“对齐优先、有效训练”。什么意思呢？就是把真人示教、真机遥操、仿真合成的多源样本，在三维物理层面做对齐，让异构数据真正互通、可用、联合训练。
数据基建之外，跨维智能这次还首次公开亮相了DexVerse可视化生成式仿真能力。传统仿真只能复用固定场景，而DexVerse能高精度还原真实物理规则，通过生成式能力不断产出多样化、高真实度的全新场景与交互任务。据相关负责人介绍，这一能力解决了真实场景数据采集贵、样本少、场景有限的痛点，让模型在海量全新物理场景中持续迭代认知与泛化能力。
现场展示的两大工业级Demo——电子制造手机精密装盒、商超柔性扫码分拣，搭配咖啡制作、人机象棋等生活化演示，很能说明问题。区别于行业里预设固定轨迹的机械演示，跨维的机器人可以应对真实场景的各类不确定干扰，真正理解场景、自主作业。
跨维智能方面表示，他们如今已经形成了清晰的技术闭环：以仿真引擎DexVerse与生成式仿真持续生产有效数据，以Aligned DexWorld标准化对齐数据做训练底座，以世界模型DexWorldModel作为核心认知能力，最终支撑机器人在真实产业场景稳定落地。这个逻辑，跑通了。 
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