前沿研究
视频模型为何总让杯子穿地板？物理约束正在进入生成链路
杯子穿过地板、球体反弹失真，说明视频模型仍偏向拟合视觉表面。北京大学人工智能研究院与 NewtonRewards 相关材料给出两种补课办法：把物理规律写进训练目标，或让仿真进入生成链路。它们能改善轨迹与碰撞控制，但还谈不
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关键词：仿真
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前沿研究
从会动到会判断，BIGAI在补机器人的物理常识
SceneVerse++、TongSIM、通通 3.0 和 OmniXtreme，分别对应 3D 场景、仿真训练、认知决策与运动控制。BIGAI正尝试把这些环节串起来，但“完全无标签”和未见场景泛化，仍缺公开指标与完整评
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前沿研究
通用汽车接入英伟达平台，供应链先改哪一层
2025年GTC大会上，通用汽车宣布采用NVIDIA DRIVE AGX和Omniverse。变化不只在芯片采购，还会落到整车架构、仿真验证、供应商分工和软件维护。对这家1908年成立的车企，难点是让系统定义权与质量责任
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前沿研究
Sora 3 落地实测：视频生成从‘特效’转向‘电商流水线’
视频生成正告别炫技期。实测发现，Sora 3 凭借物理仿真与长镜头一致性，已在电商商品展示中跑通SOP。通过拆解光线控制、材质微调与后期剪辑配合，企业可将短视频广告制作成本压低50%以上，AIGC工作流真正进入工业级降本
阅读全文物理世界模型新进展：让AI适应从未见过的场景
2026年AI重心已从文本Scaling Law转向预测物理现实。本文拆解世界模型在训练数据构造、可微仿真环境与零样本评估指标上的工程突破，揭示物理智能体如何跨越实验室边界，在非结构化场景中实现因果推理与稳定迁移。
阅读全文抛弃预训练包袱，通研院如何用极简环境跑通物理Agent的常识推理
针对2026年7月具身智能大模型的高昂训练成本与落地幻觉，北京通用人工智能研究院（通研院）提出了一种新解法：舍弃端到端多模态预训练，在极简仿真沙盒中通过物理因果反馈跑通物理Agent的常识推理，为中小具身智能创业团队提供
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前沿研究
BIGAI成果密集亮相，科研转化还缺哪些证据
SceneVerse++、TongAgents、OmniXtreme 和 TongSIM 接连出现在通研院官网，覆盖三维场景、智能体、机器人控制与物理仿真。科研声量已经形成，下一步要看的不是更多项目名，而是部署、维护和外
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前沿研究
量子计算撞上AI：2026年的热闹，还不是提速证据
IQM借SPAC上市、三星研究量子计算与AI光刻仿真、45纳米电子—光子—量子芯片接连出现。但资本动作、研发计划和硬件原型不是同一类证据。NISQ设备更适合处理量子化学、组合优化等窄任务，主流AI尚无可靠的端到端提速结果
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前沿研究
北京通用人工智能研究院BIGAI：除了‘通通’，他们还在训练什么？
从家庭服务机器人在厨房的“摔倒”，解码BIGAI背后的技术拼图。SceneVerse++构建3D场景理解，OmniXtreme攻克运动泛化，TongSIM提供低成本试错场。除了“通通”大模型，BIGAI正在用这套硬核组合
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前沿研究
BIGAI怎样把物理约束写进机器人训练
具身智能缺的不是大模型，是接触面。BIGAI用TongSIM搭出可反复试错的物理训练场，SceneVerse++补充真实3D场景，再以“数据—大脑—小脑—本体”打通认知到执行。这套链路在仿真里跑通了，但真实设备上的稳定表
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前沿研究
BIGAI为何押注物理世界：通专融合要过哪些硬门槛
BIGAI以“通通”3.0、SceneVerse++和TongSIM把通专融合落到具身智能：大脑负责规划，小脑负责控制，本体完成动作。判断这条路线是否成立，要看仿真经验能否迁移到真实设备，并在时延、算子和安全约束下持续执
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深度观察
机器人已经会“看”了，为什么仍端不稳一碗热汤？
V-JEPA 2把预测放进潜空间，RT-2尝试连接视觉、语言和动作。进入真实环境后，摩擦、流体、软体、传感器噪声和执行延迟仍会改写结果。物理AI真正缺的，是能持续校正的决策闭环。
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